670t/h锅炉燃烧稳定性在线评判系统的研究

摘要

本文阐述了模糊逻辑系统、神经网络以及模糊神经网络的基本原理，详细分析了影响锅炉燃烧稳定性的主要因素，选取了7个参数作为锅炉燃烧稳定性的评判指标，建立了基于改进的模糊神经网络＋一票否决功能的670t/h锅炉燃烧稳定性在线评判模型。一票否决功能实现了某些单个因素对燃烧稳定性起决定性影响时的评判功能，从而使模型更加合理。在此基础上开发了电站锅炉燃烧稳定性在线评判系统，通过系统的神经网络学习功能，选取了模型的学习样本，并对网络进行了成功训练和检验。系统评判结果和现场实际吻合较好，可以实现燃烧稳定性的在线评判，对运行人员进行操作起到了指导作用。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章引言

1.1课题研究的背景

1.2课题研究的现状

1.3研究内容及目的

1.4研究对象

第二章人工神经网络与模糊系统理论

2.1人工神经网络理论

2.1.1神经网络的发展

2.1.2神经网络的结构

2.1.3神经网络的学习

2.2模糊系统理论

2.2.1模糊规则库

2.2.2模糊推理机

2.2.3模糊产生器和反模糊化器

2.3模糊系统和神经网络的比较

2.3.1人工神经网络与模糊系统的相同之处

2.3.2人工神经网络和模糊系统的不同之处

第三章模糊神经网络与综合评判理论

3.1模糊神经网络理论

3.1.1模糊神经元

3.1.2模糊神经网络的分类

3.1.3改进的模糊神经网络模型

3.2模糊综合评判理论

3.2.1模糊集合

3.2.2模糊综合评判的数学模型

3.2.3隶属函数的确定方法

3.2.4确定综合评判中指标权重的FNN方法

第四章锅炉燃烧稳定性在线评判模型研究

4.1影响锅炉燃烧稳定性的因素分析

4.2评判模型的确定

4.2.1模型数据的获取

4.2.2燃烧稳定性等级的划分

4.3单因素一票否决模型

4.4模糊神经网络评判模型

4.4.1模糊神经网络拓扑结构

4.4.2模糊神经网络的学习算法

4.4.3网络训练

4.5亚指标权重的确定

第五章锅炉燃烧稳定性在线评判系统的开发

5.1系统的结构

5.2系统的功能

5.3系统测评

第六章结论

6.1结论

6.2建议

参考文献

致 谢

附 录

在学期间发表的学术论文和参加科研情况