基于改进最优觅食算法的循环流化床锅炉燃烧优化研究

目录

声明

第1章 绪 论

1.1 课题研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 神经网络简介

1.4 本文研究的主要内容及结构

第2章 循环流化床锅炉系统

2.1 循环流化床锅炉的简介

2.2 NOx的生成机理

2.2.1 热力型NOx的生成过程

2.2.2 燃料型NOx的生成过程

2.2.3 快速型NOx的生成过程

2.3 循环流化床锅炉热效率计算

2.3.1 使用热效率正平衡法计算锅炉热效率

2.3.2 使用热效率反平衡法计算锅炉热效率

2.4 循环流化床锅炉燃烧优化要求

2.5 本章小结

第3章 循环流化床锅炉燃烧模型

3.1 双隐层极限学习机

3.2 双隐藏极限学习机的改进

3.3 改进双隐藏极端学习机的性能分析

3.4 建立锅炉燃烧模型

3.4.1 建立NOx排放量预测模型

3.4.2 建立锅炉热效率预测模型

3.4.3 综合建模

3.5本章小结

第4章 循环流化床锅炉的燃烧优化

4.1 群智能优化算法

4.2 最优觅食算法

4.2.1 最优觅食理论

4.2.2 算法原理

4.3 最优觅食算法的改进

4.3.1 自适应惯性权重与全局最优解

4.3.2 相空间搜索

4.4 算法性能分析

4.5 锅炉的燃烧优化函数与优化参量

4.5.1 优化目标函数分析

4.5.2 优化参量及参量优化范围

4.6.1 NOX排放量的优化

4.6.2 热效率的优化

4.6.3 NOX的排放量和热效率的综合优化

4.7本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果

致谢