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工业锅炉燃烧系统的预测控制研究

专 业: 控制理论与控制工程
关键词: 工业锅炉 燃烧系统 预测控制
分类号: TK17
形 态: 共 57 页 约 37,335 个字 约 1.786 M内容
阅 读: 全文阅读说明

内容摘要


动态矩阵控制DMC作为一种新型的计算机控制算法,由于其具有建模简便、在线预测、滚动优化及反馈校正等特点,广泛应用于包括工业过程控制在内的各种领域,解决了古典控制理论中对对象模型精度要求高、建模难的缺点。

动态回型神经网络具备能够以任意精度逼近非线性函数、并行处理的特点,而且动态型神经网络与静态网络相比,可以具有更好的处理动态问题的能力,更适合于处理时变输入或输出通过时延环节反馈到输入这样的问题,而且可以根据稳定性理论来设计学习算法。

该文正是基于动态矩阵控制中运算速度慢、不能很好的跟踪具有非线性的控制问题,兼用了动态矩阵控制的优点和神经网络逼近非线性、运算速度快、动态处理能力强的特点,设计了DMC多变量神经网络控制……

全文目录


文摘
英文文摘
第一章 绪论
1.1本课题的来源、目的和意义
1.2工业锅炉的预测控制的国内外发展状况
1.2.1工业锅炉的控制系统的国内外发展状况
1.2.2工业锅炉的控制理论的国内外发展状况
1.3人工神经网络的发展与现状
1.4本文的主要内容
第二章 工业锅炉燃烧系统的动态特性分析及控制方案的确定
2.1工业锅炉燃烧控制系统的研究概况
2.2工业锅炉燃烧系统实现最优控制的任务
2.3燃烧系统控制对象的动态特性分析
2.4工业锅炉燃烧过程控制方案的确定
2.5小结
第三章 工业锅炉燃烧系统的多变量DMC预测控制分析与改进
3.1引言
3.2多变量动态矩阵控制的原理
3.2.1多变量动态矩阵控制的控制模型
3.2.2参考轨迹
3.2.3最优化控制策略
3.3动态矩阵控制参数的选择
3.4多变量动态矩阵控制算法的改进
3.4.1动态矩阵控制的预测前馈补偿
3.4.2工业锅炉燃烧系统的前馈控制系统仿真
3.5小结
第四章 Elman回归型神经网络原理、算法及收敛性
4.1引言
4.2 Elman回归型神经网络原理
4.2.1 Elman回归型神经网络结构
4.2.2神经网络的主要学习方法
4.2.3回归型神经网络的动态反向传播学习算法
4.3 Elman型回归神经网络算法的收敛性分析
4.4小结
第五章 回归型神经网络多变量DMC控制的系统分析与仿真
5.1引言
5.2基于Elman回归型神经网络的多变量DMC控制
5.2.1回归型神经网络多变量DMC控制的结构形式
5.2.2回归型神经网络多变量DMC控制系统的反传学习算法
5.3 DMC回归型神经网络多变量控制系统的收敛性和稳定性
5.4 DMC回归型神经网络多变量控制系统的仿真与分析
5.5小结
结论
附录A
参考文献

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中图分类: > TK17 > 工业技术 > 能源与动力工程 > 热力工程、热机 > 工业用热工设备

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