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活性炭干法脫硫脫硝系統吸附塔數學建模與優化控制

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活性炭干法脫硫脫硝系統吸附塔數學建模與優化控制
論文目錄
 
摘要第1-5頁
Abstract第5-6頁
第一章 緒論第9-15頁
    1.1 研究背景與意義第9-10頁
    1.2 國內外研究現狀第10-14頁
        1.2.1 活性炭協同脫硫脫硝技術國內外應用現狀第10-12頁
        1.2.2 脫硫脫硝系統中的智能算法研究應用現狀第12-14頁
    1.3 主要研究內容第14-15頁
第二章 活性炭協同脫硫脫硝系統概述第15-27頁
    2.1 活性炭煙氣凈化機理第15-18頁
        2.1.1 活性炭干法脫硫工藝概述第15-16頁
        2.1.2 活性炭脫硫脫硝原理第16-18頁
        2.1.3 活性炭循環再生原理第18頁
    2.2 活性炭協同脫硫脫硝系統組成第18-21頁
    2.3 脫硫率和脫硝率的影響因素第21-25頁
    2.4 吸附塔一體化脫硫脫硝控制耦合關系第25-26頁
    2.5 本章小結第26-27頁
第三章 系統變量分析和控制策略設計第27-40頁
    3.1 控制難點分析第27頁
    3.2 控制方案分析與設計第27-30頁
        3.2.1 傳統的控制方案第27-28頁
        3.2.2 經典解耦控制方法第28-29頁
        3.2.3 神經網絡多變量控制方法第29-30頁
    3.3 吸附塔脫硫脫硝過程模型建立第30-39頁
        3.3.1 最小二乘法辨識原理第31-33頁
        3.3.2 遺忘因子遞推最小二乘法第33-36頁
        3.3.3 仿真模型獲取第36-39頁
    3.4 本章小結第39-40頁
第四章 控制算法設計與仿真第40-59頁
    4.1 基于單閉環結構的PID控制第40-46頁
        4.1.1 PID控制算法原理第40-41頁
        4.1.2 差分進化算法對PID進行參數尋優第41-46頁
    4.2 神經元網絡PID直接多變量控制第46-52頁
        4.2.1 神經元數學模型第47頁
        4.2.2 PID神經元網絡第47-51頁
        4.2.3 基于PIDNN的直接多變量控制仿真第51-52頁
    4.3 基于RBF辨識的自適應控制方法第52-58頁
        4.3.1 RBF神經網絡辨識原理第52-54頁
        4.3.2 動態RBF模型辨識器結構設計第51-56頁
        4.3.3 RBF模型辨識自適應控制算法設計第56-57頁
        4.3.4 RBF模型辨識解耦控制仿真第57-58頁
    4.4 本章小結第58-59頁
第五章 控制系統硬件結構及軟件編程第59-75頁
    5.1 硬件系統及網絡結構第59-62頁
        5.1.1 系統網絡結構第59-60頁
        5.1.2 系統總線概述第60-61頁
        5.1.3 硬件組態第61-62頁
    5.2 控制系統軟件編程第62-65頁
        5.2.1 PLC程序結構第62-64頁
        5.2.2 模擬量標定程序第64-65頁
    5.3 RBF辨識自校正PID算法實現與仿真第65-74頁
        5.3.1 算法實施方案概述第65-67頁
        5.3.2 單神經元PID功能塊實現第67-69頁
        5.3.3 RBF在線辨識功能塊實現第69-71頁
        5.3.4 功能塊仿真測試第71-74頁
    5.4 本章小結第74-75頁
第六章 總結與展望第75-77頁
    6.1 總結第75-76頁
    6.2 展望第76-77頁
參考文獻第77-81頁
申請學位期間發表論文及成果第81-82頁
致謝第82頁

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