文档介绍：苏州大学
硕士学位论文
基于遗传算法的锅炉燃烧优化设计与实现
姓名:赵俊
申请学位级别:硕士
专业:软件工程
指导教师:徐汀荣
20090501
基于遗传算法的锅炉燃烧优化设计与实现中文摘要猛发展的时期,燃煤消耗也日益增加。而我国虽然煤炭资源总量丰富,但人均拥有量仅为世界人均的一半。提高火电机组运行的经济性,减少污染排放是一个值得深入研究的课题。火电机组中,锅炉设备是最重要的部件之一,提高锅炉燃烧系统的运行水平对机组的节能降耗具有重要意义。本文在应用正交方法分析影响锅炉效率主要因素的基础上,分析神经网络在建立锅炉燃烧模型方面的特点,着重在该模型的基础⑷范ㄊ菰ご淼姆椒ú⑶医徊窖橹す试谙呒扑隳P偷淖既沸裕其能够正确反映机组运行工况下锅炉系统的燃烧情况。步明确神经网络在建立燃烧优化模型中的应用,在此基础上进一步提出提高多输入多输出锅炉燃烧神经网络模型训练效果的方法。⑼ü谑凳嗦牒吐侄难≡竦囊糯惴ǎ岷仙窬缪盗返墓忌障关键字:锅炉燃烧优化;正交分析;神经网络;遗传算法;轮赌算法随着我国改革开放的不断深入,经济持续、快速发展,也带动电力工业进入了迅上运用遗传算法来寻找某一工况下炉膛燃烧的最佳控制量,主要研究内容如下:⑻岢隽嘶谡环椒ǚ治龉视跋熘饕R蛩氐姆椒ā8菡皇匝樯杓方法确定试验指标,定出各因素的水平,选择合适的正交表并进行试验数据的分析。⒀芯緽窬绲南喙亟T砗徒7椒ǎü榷酝缪盗方峁统模型来寻找某一工况下炉膛燃烧的最佳控制量。通过分析某电站历史数据对该方法在电站中的实际应用进行计算分析,并得到相应的结果。作者:赵俊指导老师:徐汀荣
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图表目录图正交试验设计流程图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图二次风型图给煤机搭配型式图ッ夯隹诜缥麓钆湫褪健图窬缬胝槐碓げ饨峁魇票榷浴图单神经元模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图黑箱模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图窬缃峁胧导手当冉稀图遗传算法寻优模块⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。图交换操作示意图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一图遗传算法实例流程图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图基于遗传算法的锅炉参数优化系统流程图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。图原型系统流程图⋯图糯惴ḿ扑愫蟮氖荨图锅炉效率与三因素关系图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。图和标准计算结果对比⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图带向量输入的神经元模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..神经网络结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯矗⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图遗传算法的主要流程图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图神经网络模型工作流程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图原型系统主界面⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。图原型系统菜单⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图一次完整遗传后的样本结果数据⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图我糯ê蟮难窘峁荨
表正交试验设计方案及正交表⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯表寻优前后数据对比⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..表锅炉设备的主要参数⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.表正交试验影响因素设计表⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯表锅炉效率的影响因素⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯表锅炉参数变化范围⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯表优化所得收益预期⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一
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第一章绪论课题背景随着我国改革开放的不断深入,经济持续、快速发展,也带动电力工业进入了迅另一方面,与发达国家相比,我国电力工业节能降耗差距是比较大的。一