一、基于VC的锅炉液位监控系统的设计（论文文献综述）
罗杰[1]（2020）在《垃圾焚烧发电厂DCS系统的设计与实现》文中指出垃圾焚烧发电技术是国家有关部门正大力推广的生活垃圾处理新主体技术,垃圾焚烧发电厂是该技术的具体工程实施形式。要使垃圾焚烧发电厂能够保持经济运行和排放达标,控制系统的选择十分重要。我国垃圾焚烧发电厂的控制系统早期以引进为主,其控制采用PLC控制系统较多,且型号品牌各有不同,随着主要工艺设备国产化,控制系统也改为以一体化程度高,开放性强的分散型控制系统-DCS（distributed control system）系统为主,垃圾焚烧发电厂的控制系统与传统火电行业的DCS系统差别不大,二者的差别主要在二次污染控制技术上,而在具体工程中,垃圾焚烧发电厂的二次污染控制系统如烟气处理系统、渗滤液处理系统、飞灰固化系统等基本以厂家成套供应控制系统为主。故垃圾焚烧发电厂的控制系统采取DCS系统技术成熟,也能很好的满足工艺控制要求。本文把垃圾焚烧发电厂DCS系统的设计分为总体设计和工程设计两个阶段。其中总体设计的内容包括总体架构设计和总体功能设计。总体架构设计主要确定DCS主系统的控制网络方案和其他独立控制系统与主DCS系统的通信协议、接口形式、传输介质等,总体功能设计确定DCS系统的组成和控制规律,保证DCS系统最终能达到工程预期的控制要求。在总体设计的基础上开展详细的工程设计,其设计内容包括根据过程工艺要求绘制测控流程图、现场一次仪表与执行机构选型、IO清册统计、DCS控制功能设计等。在DCS系统的总体设计和工程设计完成后,可以开展DCS系统的工程实现工作。主要内容是根据工程项目施工图纸和技术规范书等的要求进行DCS系统的硬件设计选型和软件组态设计。DCS系统的硬件是软件运行的平台,而应用软件设计的好坏又决定硬件性能能否充分发挥,二者相互约束,共同决定了DCS系统的硬件配置,控制算法组态功能,人机画面丰富性、实时性等内容。在完成硬件设计和软件组态工作后应对DCS系统进行出厂验收测试（FAT）、现场验收测试（SAT）工作,合格后即可进行DCS系统现场调试。调试时DCS系统既是被调试对象,又是整个垃圾焚烧发电厂调试的重要调试工具,需做好与相关各方的配合与协调工作,调试还应注意到人身、设备安全方面的措施。确保正常投运后DCS系统在自动控制时达得到理想的运行效果。
孔志伟[2]（2020）在《基于CMAC燃煤电站脱硫系统建模优化研究》文中研究表明为满足国家燃煤机组超低排放要求,燃煤电站过去数年中快速广泛地搭建了众多烟气洁净处理装置。这些设施服役后逐渐暴露出设计裕量大、改造过度等问题,致使相关系统存在不同程度的能源浪费。面对这一问题,传统的PID技术针对复杂系统调节能力的不足、信息化智能化技术在电站的快速推广使得众多学者致力于相关系统的智能优化研究。本文利用人工智能相关算法基于2×44640组数据对湿法脱硫系统展开了预测模型搭建、模型误差分析和结构确定以及工况优化三方面研究。预测模型搭建过程以系统出口SO2浓度和能耗为模型双输出,基于44640组数据,以小脑模型为基础,利用灰关联熵分析法辅助确定模型输入参数,依靠均匀设计法及其误差分析体系展开模型搭建实验与分析,提出并尝试利用小脑模型特征地址数进行误差拟合和分析预测取得了良好效果。在此基础上,采用这一方法确定了平均误差小于1%的预测模型结构参数。最后,基于已确定模型结构,采用95%和5%的建模与验证数据分配比进行了模型验证。为比较小脑模型不同的误差分析方法以便模型搭建过程结构参数的确定,同时对特征地址数分析法展开进一步研究,基于另外44640组数据,利用均匀设计原理设计了4组实验组和1组预测组,对多元线性回归、多元二次回归、特征地址数分析、实际地址数拟合等方法展开了分析比较。结果表明特征地址数分析法具有预测范围广、精度高、参数调节简单等明显优势,适合用于确定模型结构参数。此外,文中还对特征地址数分析法的适用范围进行了研究。在预测模型搭建和模型结构确定方法研究结束后,利用遗传算法和人工蜂群算法对具体工况进行寻优优化。寻优结果显示,与原始数据最佳运行状态相比,遗传算法和人工蜂群算法所得最佳运行参数下能耗削减幅度分别为30.38%和58.47%。
刘少虹[3]（2019）在《化学水处理系统的建模与仿真研究》文中认为在未来很长一段时间内,火力发电将仍然是我国主要的发电方式,而水资源作为能量传递的工质,其水质的好坏严重影响火电机组的安全、稳定运行。因此,只有对天然水进行净化处理,才可进入锅炉、汽机等设备参与运行,化学水处理系统已经成为火电机组运行过程中不可或缺的环节。但是随着社会科技的进步,化学水处理系统的自动化程度逐渐提高,电厂员工很难参与到实际的启机、停机以及故障练习中,从而难以提高操作人员的技术水平。另外,在实际系统过程控制中一些先进的控制策略是否可行,这些都成了迫切需要解决的问题。而火电机组的仿真系统能够重现真实对象的操作环境,并模拟实际对象的动态运行过程。利用该仿真系统既可以有效提高员工的操作水平,达到培训员工的目的,也可以为控制策略的研究提供试验平台。本文以内蒙古某电厂的化学水处理系统为仿真对象,首先深入研究了该仿真对象的运行流程,系统组成以及设备工作机理。采用模块化建模的思想,将实际化学水处理系统的整个工艺逐步细分到各个子过程与单个设备,并根据其特定的物理结构,反应规律,建立了反映其功能特性的机理模型。其次利用Fortran语言程序设计开发其对应的仿真模型,并进行模块化封装,基于OTS仿真支撑平台编译后形成算法库。依据仿真对象的工艺流程与控制逻辑,调用算法库中的仿真模型进行逻辑组态,完成了仿真对象各过程顺序控制的模拟仿真,实现了化学水处理系统过程控制的动态模拟。接着应用Intouch组态软件进行画面组态、动态链接,构造其仿真系统的监控平台。最后通过MMI（人机接口）驱动程序与通讯数据库MMI点表搭建仿真模型和监控平台的通讯桥梁。最终开发了一套基于C/S模式下且纯软件形式的化学水处理仿真系统。通过运行操作该仿真系统,各个设备可根据顺控步序被准确地操控,验证了各过程顺序控制策略的正确性,为工程师提供了优化控制算法的工具。仿真系统各系统处理后水质参数与实际系统处理后的水质标准误差在一定的合理范围内,验证了仿真模型能够真实地反应实际过程的动态特性。证明了该仿真系统的可用性,满足培训要求。
李志刚[4]（2019）在《基于嵌入式的船舶机舱监测系统设计与开发》文中研究说明随着科技对于各行业的渗透,越来越多的新型前沿科技在船舶领域也有了广泛的运用,作为整个船舶重要组成部分的船舶机舱监测系统也越来越趋向于智能化与模块化的发展方向。其中,嵌入式技术在机舱监测领域就拥有着非常好的发展前景。它可以根据实际需求对整个系统进行适当裁剪,并且在稳定性、安全性、灵活性、性能和功耗等方面都具有一定优势的一种新型前沿技术。从信号采集模块到上位机显示与监测报警模块,都可以采用嵌入式技术来开发出一套性能稳定、安全可靠的船舶机舱监测系统。嵌入式微型计算机无论是在体积、处理速率方面,还是在实时性、安全性方面无疑都更具有优势和竞争力。船舶机舱监测系统的自动化程度在一定程度上反映了整个船舶领域的自动化水平。船舶机舱监测系统主要针对的是机舱内的机械与电气设备,如主机、发电机、锅炉等。船员并不需要在机舱内对设备进行监测,而是在装有船舶机舱监测系统的集控室内通过显示屏幕就可以对机舱内的各种设备进行监测与控制。当船舶机舱监测系统监测到某一设备的参数发生越限时,显示器就会提供该故障设备的具体信息,而且发出报警信号通知船员来处理故障设备。工作人员能够通过显示的具体信息和报警信号判断并得出故障发生的具体位置,继而采取有效措施对相关设备的故障进行排除,确保船舶航行的安全。并且自动化程度的提高还可以有效的减少船上工作人员的数量,减小了由于人的错误操作而导致安全隐患发生的可能性。论文在前人的研究基础之上,首先对本课题的国内外现状进行了阐述,然后对嵌入式技术进行了介绍,紧接着对CAN总线通信技术的发展现状以及CAN总线的通信协议进行了分析。基于此,提出了基于嵌入式平台的新型船舶机舱监测系统的总体规划方案,把CAN总线当做通信的主线网络来构建整个系统,进行各监测点的数据采集、传输、显示以及控制。然后具体分析了整个系统的硬件部分并设计与开发了系统的软件部分。硬件部分主要含有监测节点硬件部分以及上位机硬件部分。其中监测节点部分包含有:控制模块、CAN总线收发器模块、电源模块以及数据采集模块;上位机硬件部分主要包含有上位机控制模块以及网关模块。软件部分主要包含有:监测节点软件设计、上位机软件开发平台设计、人机交互界面设计、网关节点软件设计以及CANoe模拟节点软件设计。其中上位机部分的无线局域网络的搭建使得整个船舶机舱监测系统更加具有灵活性,船员只需使用PC机或移动设备通过无线局域网络即可登录上位机系统,大大方便了船员对船舶机舱各设备参数的监测与控制。最后调试整个系统,得出相应结论并提出工作展望。特别地,CANoe模块在整个船舶机舱监测系统的开发过程中具有重要的作用。在整个系统的开发初期,可以先借助于CANoe模块来搭建整个系统的仿真模型,进而对上位机控制模块的功能与性能进行评估,环境搭建好之后就可以对上位机控制模块的软件进行整体开发;开发完成之后,整个系统功能与性能的综合测试也主要依靠CANoe模块来实现,它不仅能够连续不断地进行压力测试,还可以自动打印测试报告;并且,CANoe模块还能够对整个系统进行通信诊断,利用CANoe模块可以实现CAN总线上各网络节点之间的通信诊断,并记录总线上传输的每一帧报文,方便查找故障原因;此外,CANoe模块对CAN总线网络与上位机控制模块软件的集成也可以提供有效的帮助。本课题设计的船舶机舱监测系统是基于嵌入式平台进行开发的,在功能与性能方面基本能够满足初期设定的目标。在整个系统的设计过程中充分考虑到了系统的实时性、可扩展性以及安全性等问题,相较于传统的监测手段,本次设计的船舶机舱监测系统具有可靠性高、实时性好、操作简单、可移植性强、成本低廉等众多优点。
衡思宁[5]（2019）在《机械密封冲洗回路智能检测与控制系统研制》文中研究指明机械密封冲洗系统是热电厂锅炉给水泵最重要的辅助系统,其性能的优劣决定了给水泵机械密封的有效寿命。针对传统冲洗系统存在智能化水平不高,无法精确控制给水pH（电导率）值等不足,研制了API Plan 54泵站智能控制系统和电导率检测与控制系统,填补了国内相关领域的市场空白。主要研究内容和创新点如下:1.详细分析了机械密封冲洗系统的工作原理和控制要求,设计了“以API Plan 54泵站为主,辅以电导率检测与控制系统”的系统解决方案;针对系统的智能化控制需求,设计了以计算机及PLC为核心的数据采集与监视控制系统架构。2.完成了系统硬件设计及设备选型,根据控制要求设计PLC控制算法,对系统进行性能优化设计;采用闭环控制模式实现了对电导率值的精确控制功能。3.设计开发了上位机远程控制系统,实现了对系统的智能控制与运行状态监测功能。4.通过压力、流量等性能试验进一步优化系统的控制模式;模拟实际工况,验证了系统的性能指标,达到设计要求。
张志朋[6]（2019）在《热电厂能源与动力管理信息系统研究与应用》文中研究指明随着现代企业改革的深化,传统热电厂的经营模式逐渐由粗放型转为集约型。利用现代信息技术提高运营效率与效率,成为现代热电厂企业核心竞争力来源的主要途径。研究工作以某橡胶集团热电厂为例,针对企业目前存在的子系统分散、实时性差、人力成本高、管理欠规范等问题,开发能源与动力管理信息系统,利用互联网技术,实现独立子系统之间的信息共享,在提高生产效率、优化管理结构和减少生产成本方面具有重要意义。首先,对某橡胶集团热电厂的能源与动力系统发展现状、问题所在及未来趋势进行了阐述,分析了热电厂的生产及管理背景。提出了热电厂能源与动力管理信息系统的功能性需求与非功能性需求。其次,从三个维度深入探讨了构建热电厂能源与动力管理信息系统的总体方案:一是对辅助决策子系统进行了理论研究、规划与设计;二是对配电、除氧与空压机等运行管理子系统进行了集散控制系统的设计,提出了以西门子S7-1500为主控制器的设计方案;三是对已有DCS系统中的锅炉汽机、超低排放及污水站、原料及燃料供应、能源介质供应等管理子系统,运用OPC技术和WinCC组态软件,实现监控子系统的动态数据交换与集团能源与动力管理信息系统。最后,阐述了系统功能模块、WinCC与监控子系统的动态数据交换、集散控制子系统三大层面的实现过程。
李俊[7]（2017）在《基于互联网+的凝结水回收监控系统的研究与实现》文中研究表明针对传统凝结水回收设备控制系统制造成本较高、控制设备体积较大和对水泵工频控制模式,造成的资源和能源的浪费;以及监控过程网络化程度低,不能实现多点凝结水回收设备远程监控与凝结水远程调度,造成现场回收设备监控效率低下。本文针对以上问题,从凝结水回收设备控制系统实现,回收设备多点远程监控进行了研究,主要工作如下:（1）应用嵌入式开发模式对凝结水回收控制系统进行电路设计,系统主要包括STM32显示控制器和IAP15W4K58S4数据采集执行器电路,在数据采集器中集成了电机保护电路,使其体积大大减小,同时降低了系统开发成本。完成PCB制板焊接与调试,搭建了凝结水回收设备的硬件平台。（2）采用全波积分算法,实现了对凝结水回收水泵的交流电流信号采集,准确识别电机堵转、过载、缺相等电机故障。在此算法和反时限保护模型基础之上,对不同类型的故障及时采取延时断电保护措施,防止了事故的发生,实现了安全生产。（3）对凝结水回收水箱进行建模分析,采用PID控制算法,对水泵进行变频控制,从而达到了液位恒值控制,降低了系统能耗。（4）设计了基于互联网技术的远程监控系统,解决了现场凝结水回收设备分散造成控制和巡检的人力和物力耗费。（5）研究了凝结水远程调度锅炉给水问题,建立了线性规划凝结水调度算法,提高了系统效能。（6）对凝结水回收设备控制系统和远程监控系统进行了独立和联合试验调试,分析和总结实验的结果。试验结果表明:系统运行稳定,提高了系统工作效率和控制精度及速度,满足了设计需求。
邵彦超[8]（2016）在《油气井安全生产监控数据预测预警系统及算法研究》文中研究表明伴随我国经济进入常态化增长轨道,工业体系改革不断深入,对能源的需求也正在稳步增长。近年来,以石油天然气为代表的化石能源在开采、净化、运输等生产过程中,安全问题日益凸显,采用数据驱动的方法进行异常检测及预警成为当前研究的前沿和热点。针对过程工业监控数据所具有的孤立性、非线性、非完备性等特点,文章引入统计过程监控理论（statistical process control,SPC）及核（Kernel）方法,建立油气井安全生产状态整体评估模型和异常诊断算法,以提升算法的准确性。论文主要工作包括以下方面:1、采用基于聚类的核主元分析算法,用以解决油气井安全生产状态的整体表征问题。通过核映射方法解决简单状态表征在数据降维过程中丢失非线性信息的问题,在内积转换得到的高维线性空间中,采用样本核映射聚类中心进行特征分解,推导出平方预测误差等统计量分布作为系统状态整体表征依据。算例验证了该算法可有效降低误报率。2、提出了基于独立成分分析的核解耦Fisher判别算法,解决完备样本下油气井安全生产异常诊断分类问题。通过独立成分分析实现了参量独立性解耦,在高维线性空间中,给出了基于余弦夹角的类别判别方法,给出了完备历史数据样本得到异常最优判别向量库的方法,实现了油气井安全生产中实时异常的诊断分类。通过算例证明其提升了油气井异常诊断精度。3、提出了基于聚类支撑向量描述的集成学习算法,解决油气井安全生产监控样本数据在不完备情况下的异常分类问题,针对传统支撑向量描述算法局限于单类样本域的不足,将支撑向量描述推广至多类异常样本域:将多类异常样本聚类中心向量替换不完备样本作为分类输入,计算新算法中超球体半径等分类描述阈值,完成多类不完备样本条件下支撑向量域分类。集成学习方法的引入,通过调整训练样本和弱分类器的权重,解决了传统聚类支撑向量描述分类精度不足问题。算例表明该算法能有效地分类新的孤立故障类型。4、实现了整体状态表征与异常分析的算法集成,并提出了基于OSA-CBM标准体系的油气井安全生产监测的系统框架。离线空间中异常最优判别向量库的建立在帮助在线空间实时数据整体表征和异常诊断的同时,通过反馈完成最优判别向量或异常样本的更新,形成了数据监控算法的闭环,实现了算法集成。在此基础上,进行了监测预警系统的数据存储、分析计算、交互展示分离设计,实现模型的动态管理和弹性扩展,可快速表征系统整体状态,动态更新异常样本库,对故障进行在线诊断和预警。论文对我国西南油气田某天然气净化厂脱硫、脱水过程监测参量数据进行了实证:在对过程整体表征中,正常工况下的误报点数从传统算法的27个降至新算法的6个;在对完备样本的解耦判别分析中,样本维数从1050维降至149维,Fisher判别值从3.45×108降至5.87×104;在对不完备样本多类别异常分析中,文章提出的算法识别出传统SVDD算法无法识别的异常样本,50个引入的测试异常样本中仅5个点位未能识别,集成学习改进算法将误报样本聚类的分类精度提升至100%。实证结果表明了文章所提出算法的有效性。
谢一飞[9]（2016）在《基于神经网络和支持向量机的蔗渣锅炉烟气氧含量软测量模型》文中研究指明烟气氧含量是确保蔗渣锅炉燃烧优化控制的重要因素之一。通过烟气氧含量的监测可以对锅炉燃烧系统过程中的风燃比值进行及时有效的调节,降低热损失,提高效率,从而使锅炉燃烧得到优化。目前,蔗渣锅炉系统主要利用热磁式氧量传感器和氧化锆氧量传感器进行烟气氧含量的测量。但这些氧量分析仪精度差、价格昂贵、使用寿命短,并且测量时滞后较大,不利于锅炉燃烧过程中的在线实时监视。针对这些问题,本论文基于蔗渣锅炉烟气氧含量的特点、各影响因素之间的关系、常见软测量模型、数据处理等基础知识,决定采用神经网络和支持向量机的方法对蔗渣锅炉氧含量进行软测量建模。本文首先对采集的数据进行分析和预处理,再用BP神经网络来进行软测量建模。由于预测数据误差较大,泛化能力差,故对其方法进行改进,采用了改进型Elman神经网络方法。该方法可有效地提高预测精度,更易于收敛。然而由于神经网络具有的不稳定性和局部极小点的问题,本文决定改用回归支持向量机（SVR）方法进行建模。该方法采用训练误差的平方来代替松弛变量,但是计算量过大,训练时间较长。为了避免求解二次规划问题,提高训练的速度,采用最小二乘支持向量机（LS-SVR）。可是LS-SVR由于惩罚因子C及高斯核函数参数σ的参数选择,丢失了SVR的鲁棒性和松弛性,从而对模型产生了一定的影响,使预测精度有所下降。故考虑采用粒子群算法（PSO）来对LS-SVR中惩罚因子C及高斯核函数参数σ参数进行优化,得到PSO-LS-SVR的软测量模型。最后,运用SMPT-1000平台和某糖厂实际现场数据来进行预测数据误差比较。实验结果表明得到的PSO-LS-SVR软测量模型能达到良好的预测效果,符合工业要求。
陆梦进[10]（2016）在《基于PID的电锅炉温度控制系统的研究与设计》文中研究表明现在在中国最引大家关注的环境问题就是日益严重的雾霾问题,特别是在北方的冬天,因为现在北方很多的地方的供暖还是采用燃煤锅炉供暖,特别是乡镇的居民取暖还是用燃煤锅炉进行供暖,所以现在我们应该继续加大燃煤锅炉淘汰力度,逐渐改用电锅炉。而温度控制是电锅炉的核心部分,良好的温度控制系统能够使电锅炉使用更节能、更安全,更环保。由于被控对象、环境等诸多因素对电锅炉的温度控制产生的影响,所以会对该系统带来比较大的干扰和比较大的时滞性。由于采用传统的控制算法,如PID控制算法,很难得到较好的控制效果。因此为电锅炉设计出一种物美价廉的温度控制系统是具有一定应用价值的课题。本文研究了该系统所需的控制功能,并对被控对象电锅炉进行研究,并设计了具体的技术指标;对当前的温度控制系统中常用的PID等多种控制算法的原理进行了分析和研究,然后对它们进行仿真并分析了仿真结果,可知它们控制效果不是很理想。由于他们都是单闭环的控制算法,本文构建了双闭环积分分离PID控制算法对电锅炉进行温度控制,首先对控制系统的功能模块进行了分析和研究,根据功能分析设计了硬件系统、控制算法以及软件系统。在硬件系统设计上,结合本文系统的功能,设计各功能模块相对应的硬件电路,并对相应硬件电路原理进行分析。系统以STM32F103为主控芯片,论文重点介绍了温度测量与控制及液位测量与控制以及按键输入与液晶屏显示的设计。系统还应用以太网控制器8019AS实现上位机对电锅炉温度控制系统进行监测与控制。此外,论文还对缺水保护电路,漏电检测电路等外围电路进行了功能分析和电路设计。软件设计上,对输出控制模块、温度测量模块、积分分离PID控制算法、采样模块、按键输入和液晶显示等进行了开发设计,并对上位机平台进行了开发设计本文借助MATLAB工具,依次对PID算法,双闭环积分分离PID算法进行仿真并进行对比。对比仿真结果可知,双闭环积分分离PID达到了本文系统所要求的控制稳定、调节时间短且超调量小等效果。所以双闭环积分分离PID是一种理想的电锅炉温度控制算法方案。
二、基于VC的锅炉液位监控系统的设计（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于VC的锅炉液位监控系统的设计（论文提纲范文）
（1）垃圾焚烧发电厂DCS系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 .研究背景 |
| 1.1.1 .垃圾处理的主要方法 |
| 1.1.2 .国内外垃圾处理的现状 |
| 1.2 .垃圾焚烧发电的意义和工艺流程 |
| 1.2.1 .垃圾焚烧发电的意义 |
| 1.2.2 .垃圾焚烧发电的工艺流程 |
| 1.3 .垃圾焚烧发电的控制技术 |
| 1.4 .本文的主要工作和内容 |
| 第二章 垃圾焚烧发电厂DCS系统总体设计 |
| 2.1 .垃圾焚烧发电DCS系统的控制方式 |
| 2.2 .垃圾焚烧发电DCS系统控制网络 |
| 2.3 .垃圾焚烧发电DCS控制的组成 |
| 2.4 .垃圾焚烧发电厂DCS系统的控制规律 |
| 2.5 .本章小结 |
| 第三章 垃圾焚烧发电DCS控制系统的工程设计 |
| 3.1 .DCS控制系统工程设计的内容 |
| 3.2 .过程检测及控制流程图的设计 |
| 3.2.1 .测控流程图的仪表功能标志与仪表回路号 |
| 3.2.2 .测控流程图的图形符号 |
| 3.3 .设备表选型 |
| 3.4 .IO清册统计 |
| 3.5 .DCS控制功能的设计 |
| 3.5.1 .数据采集系统(DAS) |
| 3.5.2 .模拟量控制系统(MCS) |
| 3.5.3 .顺序控制系统(SCS) |
| 3.5.4 .热工保护系统 |
| 3.6 .本章小结 |
| 第四章 垃圾焚烧发电DCS硬件系统设计 |
| 4.1 .DCS硬件系统组成 |
| 4.2 .DCS硬件技术要求 |
| 4.3 .DCS硬件选型 |
| 4.4 .本章小结 |
| 第五章 垃圾焚烧发电DCS软件组态设计 |
| 5.1 .DCS软件设计工具简介 |
| 5.2 .DCS软件组态流程 |
| 5.3 .DCS软件组态实现 |
| 5.3.1 .DCS控制策略组态实现 |
| 5.3.2 .DCS人机界面组态实现 |
| 5.4 .本章小结 |
| 第六章 垃圾焚烧发电厂DCS系统调试及运行 |
| 6.1 .单体回路调试 |
| 6.2 .冷态调试 |
| 6.3 .热态调试 |
| 6.4 .运行结果 |
| 6.5 .本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（2）基于CMAC燃煤电站脱硫系统建模优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 主要符号表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文工作及结构 |
| 第二章 脱硫系统数据处理与建模方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 CMAC小脑模型 |
| 2.3 SG滤波法 |
| 2.4 灰关联熵分析法 |
| 2.5 均匀设计与多元线性回归 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 脱硫系统CMAC预测模型搭建 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 双循环湿法脱硫系统 |
| 3.3 数据准备与预处理 |
| 3.4 预测模型搭建实验与结果分析 |
| 3.4.1 模型参数与评价指标确定 |
| 3.4.2 实验组设计与分析 |
| 3.4.3 预测组设计与验证 |
| 3.4.4 CMAC特征地址数误差分析法 |
| 3.5 预测模型结构确定与验证 |
| 3.5.1 预测模型结构确定 |
| 3.5.2 预测模型验证 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 CMAC模型结构确定方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 模型参数确定与实验设计 |
| 4.3 CMAC误差分析与结构确定 |
| 4.3.1 多方法拟合与分析 |
| 4.3.2 线性回归结构确定法 |
| 4.3.3 特征地址数结构确定法 |
| 4.3.4 实际地址数结构确定法 |
| 4.3.5 特征地址数结构确定法的局限 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 脱硫系统CMAC模型工况寻优 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 遗传算法工况寻优 |
| 5.2.1 遗传算法在CMAC中的应用 |
| 5.2.2 遗传算法寻优案例 |
| 5.3 人工蜂群算法工况寻优 |
| 5.3.1 人工蜂群算法实践原理 |
| 5.3.2 人工蜂群算法寻优案例 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 研究生期间参与发表作品 |
（3）化学水处理系统的建模与仿真研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 电站仿真技术的发展历程及研究现状 |
| 1.2.2 化学水处理仿真系统的研究现状 |
| 1.3 本文研究内容及创新点 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 创新点 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 化学水处理系统的工艺概述 |
| 2.1 锅炉补给水处理系统 |
| 2.1.1 预处理系统 |
| 2.1.2 反渗透系统 |
| 2.1.3 除盐系统 |
| 2.1.4 酸碱中和系统 |
| 2.2 凝结水精处理系统 |
| 2.3 工业废水处理系统 |
| 2.4 生活污水处理系统 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 化学水处理系统的模块化建模 |
| 3.1 建模的思想与方法 |
| 3.2 预处理系统数学模型 |
| 3.2.1 单层过滤器数学模型 |
| 3.2.2 超滤数学模型 |
| 3.3 反渗透装置数学模型 |
| 3.4 除盐系统数学模型 |
| 3.4.1 阴阳离子交换器数学模型 |
| 3.4.2 除碳器数学模型 |
| 3.4.3 混床数学模型 |
| 3.5 酸碱中和反应过程数学模型 |
| 3.6 补给水加氨数学模型 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 化学水处理仿真系统的建立 |
| 4.1 仿真系统的整体设计 |
| 4.2 仿真控制系统的开发 |
| 4.2.1 OTS仿真系统的概括 |
| 4.2.2 仿真模型的建立 |
| 4.2.2.1 通用模块的仿真模型 |
| 4.2.2.2 设备的仿真模型 |
| 4.2.2.3 控制模块的仿真模型 |
| 4.2.3 逻辑组态 |
| 4.2.3.1 实际工艺的顺控步序 |
| 4.2.3.2 顺控步序的逻辑组态 |
| 4.3 仿真监控系统的设计 |
| 4.3.1 Intouch组态软件的概括 |
| 4.3.2 画面组态与功能介绍 |
| 4.3.3 动画链接 |
| 4.4 数据通讯 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 仿真系统的验证与评价 |
| 5.1 物理逼真度 |
| 5.2 参数精度的验证 |
| 5.3 界面操作的验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 个人简况及联系方式 |
（4）基于嵌入式的船舶机舱监测系统设计与开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 引言 |
| 1.1 课题背景与意义 |
| 1.2 国内外现状 |
| 1.2.1 国外现状 |
| 1.2.2 国内现状 |
| 1.3 关键技术分析 |
| 1.3.1 嵌入式技术 |
| 1.3.2 CAN总线通信技术 |
| 1.4 课题研究内容 |
| 第二章 船舶机舱监测系统总体方案设计 |
| 2.1 监测对象与内容 |
| 2.2 系统功能实现 |
| 2.3 系统总体方案设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 船舶机舱监测系统硬件设计 |
| 3.1 硬件结构总体设计 |
| 3.2 监测节点硬件设计 |
| 3.2.1 监测节点硬件组成 |
| 3.2.2 控制模块 |
| 3.2.3 CAN总线收发器模块 |
| 3.2.4 电源模块 |
| 3.2.5 数据采集模块 |
| 3.3 上位机硬件选型 |
| 3.3.1 上位机控制模块 |
| 3.3.2 网关模块 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 船舶机舱监测系统软件设计 |
| 4.1 监测节点软件设计 |
| 4.1.1 主程序设计 |
| 4.1.2 A/D转换软件设计 |
| 4.1.3 CAN通信软件设计 |
| 4.2 上位机软件开发平台设计 |
| 4.2.1 树莓派Raspbian开发平台 |
| 4.2.2 局域网络的搭建与连接 |
| 4.2.3 安装GPIO控制库函数 |
| 4.3 人机交互界面设计 |
| 4.3.1 软件平台中Web服务器的搭建 |
| 4.3.2 人机交互界面设计 |
| 4.4 网关节点软件设计 |
| 4.5 CANoe模拟节点软件设计 |
| 4.5.1 CAN报文分析窗口 |
| 4.5.2 DBC数据库的建立 |
| 4.5.3 模拟仿真环境的搭建 |
| 4.5.4 CAPL语言编程逻辑实现 |
| 4.5.5 上位机软件测试 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 船舶机舱监测系统综合调试 |
| 5.1 调试目的 |
| 5.2 调试环境 |
| 5.3 调试内容 |
| 5.4 调试结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间获得的专利与发表的学术论文 |
| 致谢 |
（5）机械密封冲洗回路智能检测与控制系统研制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 研究背景及意义 |
| 1.2.1 研究背景 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 DCS和PLC的发展现状及趋势 |
| 1.4 国内外研究现状 |
| 1.4.1 机械密封装置的发展与现状 |
| 1.4.2 机械密封辅助冲洗装置的发展与现状 |
| 1.5 主要研究内容 |
| 1.6 论文内容 |
| 第二章 系统总体设计方案 |
| 2.1 机械密封冲洗系统的功能设计要求以及技术指标 |
| 2.1.1 冲洗系统功能设计要求 |
| 2.1.2 冲洗系统的技术指标 |
| 2.2 热电厂机械密封冲洗系统冲洗方案选型 |
| 2.3 API PLAN54冲洗方案供水泵站工作原理介绍 |
| 2.4 系统总体设计方案 |
| 2.4.1 设计原则 |
| 2.4.2 控制系统总体方案设计 |
| 2.4.3 硬件设计方案 |
| 2.4.4 上位机软件设计方案 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 冲洗回路控制系统硬件设计与实现 |
| 3.1 硬件功能及需求分析 |
| 3.2 硬件设计分析与选型 |
| 3.2.1 电导率检测与控制系统硬件设计分析与选型 |
| 3.2.2 泵站智能检测与控制系统硬件设计分析与选型 |
| 3.3 系统接口分析 |
| 3.3.1 电导率检测与控制系统 |
| 3.3.2 泵站智能控制系统 |
| 3.4 本地控制程序算法设计与实现 |
| 3.4.1 电导率检测与控制系统 |
| 3.4.2 泵站智能检测与控制系统 |
| 3.5 系统优化设计 |
| 3.5.1 信号隔离技术 |
| 3.5.2 阻抗抑噪技术 |
| 3.5.3 滤波去噪技术 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 远程控制系统设计与实现 |
| 4.1 软件总体设计 |
| 4.1.1 软件需求分析及结构设计 |
| 4.1.2 通讯协议的选择 |
| 4.2 软件功能算法设计与实现 |
| 4.2.1 数据采集与共享 |
| 4.2.2 泵站以及电导率控制设备远程控制 |
| 4.2.3 监视及故障智能识别 |
| 4.2.4 数据分析 |
| 4.2.5 数据自动记录 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 实验以及系统测试分析 |
| 5.1 冲洗液电导率调节介质 |
| 5.1.1 补给水处理 |
| 5.1.2 电导率调节介质 |
| 5.2 氨水浓度与电导率关系实验分析 |
| 5.2.1 参数指标分析及实验因素确定 |
| 5.2.2 实验背景分析 |
| 5.2.3 实验设计方案及结果分析 |
| 5.3 电导率检测与控制系统加药速率精度试验分析 |
| 5.4 泵站稳压控制精度试验分析及自动运行功能试验验证 |
| 5.4.1 稳压控制精度试验及结果分析 |
| 5.4.2 自动运行功能试验及结果分析 |
| 5.5 设备接口功能验证测试 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（6）热电厂能源与动力管理信息系统研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究状况 |
| 1.2.1 管理信息系统的研究现状 |
| 1.2.2 集散控制系统的研究现状 |
| 1.3 主要工作及研究内容 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 热电厂能源与动力管理信息系统需求分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 系统设计目标 |
| 2.3 系统概要介绍 |
| 2.3.1 背景介绍 |
| 2.3.2 项目范围及用户群体 |
| 2.4 功能性需求 |
| 2.4.1 系统分层图 |
| 2.4.2 系统功能简介 |
| 2.5 非功能性需求 |
| 2.5.1 系统维护功能需求 |
| 2.5.2 系统性能要求 |
| 2.5.3 数据库要求 |
| 2.5.4 数据交换与接口需求 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 热电厂能源与动力管理信息系统总体设计 |
| 3.1 系统设计原则 |
| 3.2 系统概述 |
| 3.3 总体结构 |
| 3.4 系统方案设计 |
| 3.4.1 理论技术基础 |
| 3.4.2 集散控制子系统方案设计 |
| 3.4.3 集散控制子系统组成架构 |
| 3.4.4 辅助决策系统的规划与设计 |
| 3.4.5 不同子系统通讯设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 热电厂能源与动力管理信息系统实现 |
| 4.1 系统功能模块设计实现 |
| 4.1.1 生产过程实时监控子系统 |
| 4.1.2 数据处理子系统 |
| 4.1.3 故障报警子系统 |
| 4.1.4 实验结果与分析 |
| 4.2 锅炉烟气超低排放子系统设计实现 |
| 4.2.1 锅炉烟气超低排放子系统工艺设计 |
| 4.2.2 湿式电除尘系统 |
| 4.2.3 石灰石制浆系统 |
| 4.2.4 烟气系统 |
| 4.2.5 吸收系统 |
| 4.3 OPC数据传输方式研究 |
| 4.3.1 OPC体系结构 |
| 4.3.2 OPC数据访问模式探究 |
| 4.3.3 OPC服务器冗余分析 |
| 4.4 OPC实现WinCC与监控子系统的动态数据交换 |
| 4.4.1 WinCC的OPC服务器设置 |
| 4.4.2 WinCC与力控的动态数据交换 |
| 4.4.3 WinCC与组态王的动态数据交换 |
| 4.5 集散控制子系统实现 |
| 4.6 集散控制子系统控制柜设计与实现 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（7）基于互联网+的凝结水回收监控系统的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 背景和意义 |
| 1.2 国内外现状及发展趋势 |
| 1.3 论文结构安排及章节主要内容 |
| 1.4 本文创新点 |
| 2 凝结水回收监控系统需求分析与总体设计 |
| 2.1 凝结水现场回收设备 |
| 2.1.1 回收设备的功能需求分析 |
| 2.1.2 水泵功率损失分析 |
| 2.1.3 回收设备的组成及其工作原理 |
| 2.2 凝结水远程监控系统 |
| 2.2.1 远程监控系统的功能需求分析 |
| 2.2.2 远程监控系统的组成及介绍 |
| 2.3 系统总体设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 现场回收设备水箱建模及其仿真 |
| 3.1 回收设备水箱建模 |
| 3.2 水箱液位PID控制 |
| 3.2.1 PID控制原理 |
| 3.2.2 PID参数整定 |
| 3.3 PID控制仿真及结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 现场回收设备控制器硬件设计 |
| 4.1 系统硬件总体设计 |
| 4.2 控制电路设计与实现 |
| 4.2.1 芯片介绍 |
| 4.2.2 时钟及复位电路 |
| 4.2.3 通讯接口电路 |
| 4.2.4 继电器控制电路 |
| 4.2.5 D/A转换电路 |
| 4.3 数据采集与 3G模块电路设计 |
| 4.3.1 传感器选择 |
| 4.3.2 液位信号采集电路 |
| 4.3.3 电流信号采集电路 |
| 4.3.4 温度信号采集电路 |
| 4.3.5 3G模块电路 |
| 4.4 STM32控制电路及人机交互电路 |
| 4.4.1 STM32最小系统电路 |
| 4.4.2 TFT-LCD接口电路 |
| 4.4.3 SDIO存储电路 |
| 4.5 电源模块电路 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 现场回收设备控制器软件设计 |
| 5.1 软件总体设计 |
| 5.2 通信模块软件设计 |
| 5.2.1 Modbus- RTU通讯协议的搭建 |
| 5.2.2 3G通信模块的配置 |
| 5.3 数据采集模块软件设计 |
| 5.3.1 液位值数据采集处理 |
| 5.3.2 电流值数据采集处理 |
| 5.4 控制模块软件设计 |
| 5.4.1 PID控制器软件设计 |
| 5.4.2 控制逻辑的软件设计 |
| 5.5 电机保护软件设计 |
| 5.5.1 电机保护电器控制回路介绍 |
| 5.5.2 电机故障判断 |
| 5.5.3 电机保护机制 |
| 5.5.4 电机保护方法设计 |
| 5.6 本地上位机设计 |
| 5.6.1 μC/OS-II操作系统与 μC/GUI图形系统移植 |
| 5.6.2 现场控制系统人机交互界面设计 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 远程监控系统软件详细设计及实现 |
| 6.1 面向对象建模分析 |
| 6.1.1 系统介绍及用例模型 |
| 6.1.2 系统对象模型 |
| 6.1.3 系统动态模型 |
| 6.1.4 系统功能模型 |
| 6.2 系统数据库设计 |
| 6.2.1 系统数据库结构及存储分析 |
| 6.2.2 数据库表设计 |
| 6.3 系统实现 |
| 6.3.1 登录模块和用户管理 |
| 6.3.2 数据采集及存储 |
| 6.3.3 站点及设备管理 |
| 6.3.4 数据查询及管理 |
| 6.3.5 故障查询及管理 |
| 6.3.6 图形化交互及显示 |
| 6.3.7 远程凝结水调度 |
| 6.4 凝结水调度算法原理 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 系统调试及结果分析 |
| 7.1 凝结水现场回收控制器测试 |
| 7.1.1 控制器电源测试 |
| 7.1.2 控制器数据采集信号测试 |
| 7.1.3 控制器控制信号测试 |
| 7.1.4 控制器通讯测试 |
| 7.2 远程监控系统主要功能测试 |
| 7.2.1 服务器监控通讯网络测试 |
| 7.2.2 凝结水调度测试 |
| 7.3 现场设备调试 |
| 8 总结与展望 |
| 8.1 主要工作总结 |
| 8.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录Ⅰ 回收设备控制系统主要硬件电路 |
| 附录Ⅱ 攻读硕士期间发表论文、专利 |
（8）油气井安全生产监控数据预测预警系统及算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 油气井安全生产监控技术发展现状 |
| 1.2.1 基于生产工艺流程机理的安全评价方法 |
| 1.2.2 基于生产监测数据的预测与诊断方法 |
| 1.3 油气井安全生产监控数据预测与异常诊断存在的问题 |
| 1.3.1 异常状态分析样本不完备 |
| 1.3.2 采集监测系统非线性 |
| 1.3.3 参量间关联分析及系统级整体状态判断缺乏 |
| 1.3.4 复杂工艺流程无法精确解析 |
| 1.3.5 异常诊断分类精度尚无法满足安全生产需要 |
| 1.4 论文主要研究内容、框架结构 |
| 第二章 理论基础 |
| 2.1 概念定义 |
| 2.1.1 异常和故障诊断 |
| 2.1.2 预测预警技术 |
| 2.1.3 完备样本与不完备样本 |
| 2.2 统计过程监控理论 |
| 2.2.1 基于数学模型的方法 |
| 2.2.2 基于知识的方法 |
| 2.2.3 基于数据驱动的方法 |
| 2.3 VC维与结构风险最小化 |
| 2.4 核函数转换解决线性不可分问题 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 油气井安全生产状态整体表征 |
| 3.1 安全生产状态的整体表征 |
| 3.1.1 拟解决问题 |
| 3.1.2 算法降维要求 |
| 3.2 聚类主元分析KMKP算法 |
| 3.2.1 算法原理 |
| 3.2.2 算法步骤 |
| 3.3 算例分析 |
| 3.3.1 误报率分析 |
| 3.3.2 不同核函数影响分析 |
| 3.3.3 算法效率分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 完备样本油气井安全生产异常分析 |
| 4.1 完备样本异常分析 |
| 4.1.1 整体表征与异常诊断 |
| 4.1.2 异常分析常用算法 |
| 4.1.3 现有算法不足 |
| 4.2 核解耦Fisher判别iKFDA算法 |
| 4.2.1 算法原理 |
| 4.2.2 算法步骤 |
| 4.3 算例分析 |
| 4.3.1 脱硫工艺过程及样本准备 |
| 4.3.2 异常/故障的判定 |
| 4.3.3 与现有算法的比较分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 不完备样本油气井安全生产异常分析 |
| 5.1 不完备样本异常分析 |
| 5.2 基于聚类的支撑向量描述分析及改进集成学习算法 |
| 5.2.1 算法原理 |
| 5.2.2 算法步骤 |
| 5.3 算例分析 |
| 5.3.1 情形1: 支撑向量域由正常样本构成 |
| 5.3.2 情形2: 支撑向量域由正常样本与单一已知异常样本构成 |
| 5.3.3 情形3: 支撑向量域由多种已知异常样本构成 |
| 5.3.4 情形4: 基于AdaBoost集成学习的KMSVDD改进算法 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 算法集成与系统设计 |
| 6.1 算法应用中的实际需求 |
| 6.1.1 监控数据预测预警方法待解决问题 |
| 6.1.2 监控数据预测预警方法性能需求 |
| 6.2 算法集成与实例验证 |
| 6.2.1 算法集成 |
| 6.2.2 实例验证 |
| 6.3 系统设计与实现 |
| 6.3.1 系统设计标准依据 |
| 6.3.2 系统功能设计 |
| 6.3.3 系统界面设计 |
| 6.3.4 与现有预测预警平台对比 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 论文总结 |
| 7.2 论文展望 |
| 参考文献 |
| 附录 1-论文图目录 |
| 附录 2-论文表格目录 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（9）基于神经网络和支持向量机的蔗渣锅炉烟气氧含量软测量模型（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景 |
| 1.2 软测量技术的国内外研究现状 |
| 1.3 锅炉烟气氧含量检测意义及方法 |
| 1.3.1 监测锅炉烟气氧含量的意义 |
| 1.3.2 锅炉烟气氧含量检测方法 |
| 1.4 本文主要研究的内容 |
| 第二章 锅炉燃烧控制系统的搭建 |
| 2.1 控制系统搭建的目的 |
| 2.2 仿真实验平台硬件与软件 |
| 2.2.1 西门子SIMATIC PCS7简介 |
| 2.2.2 PCS7功能及特点 |
| 2.3 仿真平台的组态与通信 |
| 2.4 锅炉燃烧系统控制方案设计及控制效果 |
| 2.4.1 锅炉燃烧系统工艺流程分析 |
| 2.4.2 控制方案设计原则 |
| 2.4.3 烟气氧含量-过热蒸汽出口压力控制系统 |
| 2.4.4 汽包液位控制系统 |
| 2.4.5 炉膛负压控制系统 |
| 2.4.6 过热蒸汽出口温度控制系统 |
| 2.4.7 锅炉燃烧控制系统搭建及控制效果 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 软测量技术 |
| 3.1 软测量技术概述 |
| 3.1.1 软测量原理 |
| 3.1.2 软测量建模方法 |
| 3.1.3 软测量技术的意义 |
| 3.2 烟气氧含量软测量数据的选择与处理 |
| 3.2.1 辅助变量的选择 |
| 3.2.2 数据的采集 |
| 3.2.3 采集数据的误差处理 |
| 3.2.4 氧含量软测量模型使用数据及处理 |
| 3.2.5 数据标准化 |
| 3.3 软测量模型的在线校正 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于神经网络的蔗渣锅炉烟气氧含量软测量模型 |
| 4.1 人工神经网络模型及特点 |
| 4.1.1 人工神经网络模型 |
| 4.1.2 人工神经网络特点 |
| 4.2 BP神经网络 |
| 4.2.1 BP神经网络结构 |
| 4.2.2 BP神经网络算法 |
| 4.2.3 BP算法实现流程图 |
| 4.2.4 基于BP神经网络氧含量软测量模型的建立及结果分析 |
| 4.3 Elman神经网络 |
| 4.3.1 Elman神经网络简述 |
| 4.3.2 Elman神经网络基本结构及改进 |
| 4.3.3 改进型Elman神经网络学习算法 |
| 4.3.4 基于改进型Elman神经网络氧含量软测量模型的建立及结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于支持向量机的蔗渣锅炉烟气氧含量软测量模型 |
| 5.1 支持向量机理论基础 |
| 5.1.1 机器学习问题 |
| 5.1.2 统计学习理论 |
| 5.1.3 支持向量机结构及使用原因 |
| 5.2 回归支持向量机 |
| 5.2.1 回归支持向量机算法 |
| 5.2.2 基于SVR氧含量软测量模型的建立及结果分析 |
| 5.3 最小二乘支持向量机 |
| 5.3.1 最小二乘支持向量机算法 |
| 5.3.2 基于LS-SVM氧含量软测量模型的建立及结果分析 |
| 5.4 粒子群算法优化最小二乘支持向量机 |
| 5.4.1 基本粒子群算法 |
| 5.4.2 PSO算法参数优化过程 |
| 5.4.3 基于PSO-LSSVM氧含量软测量模型的建立及结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（10）基于PID的电锅炉温度控制系统的研究与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题的意义 |
| 1.2 电锅炉控制系统的研究现状 |
| 1.3 电锅炉原有控制方案 |
| 1.4 本文的主要研究内容及其任务 |
| 第2章 控制系统的方案分析 |
| 2.1 系统的设计任务和指标 |
| 2.2 电锅炉系统组成及原理 |
| 2.3 硬件方案的分析 |
| 2.3.1 数据通信接口类型方案设计 |
| 2.3.2 主控制器方案分析 |
| 2.3.3 以太网控制器方案分析 |
| 2.3.4 硬件电路抗干扰设计 |
| 2.4 软件方案设计 |
| 2.4.1 算法方案分析 |
| 2.4.2 上位机平台方案设计 |
| 2.5 以太网传输协议的选择 |
| 2.6 小结 |
| 第3章 控制系统的算法及仿真研究 |
| 3.1 被控对象分析 |
| 3.1.1 电锅炉基本原理 |
| 3.1.2 电锅炉工作的温度特性 |
| 3.2 电锅炉温控系统中控制算法的分析与研究 |
| 3.3 PID控制算法及其仿真研究 |
| 3.3.1 PID算法原理 |
| 3.3.2 PID参数整定及仿真 |
| 3.4 双闭环积分分离PID控制算法及仿真研究 |
| 3.4.1 双闭环积分分离PID算法原理 |
| 3.4.2 双闭环积分分离PID数学建模与仿真 |
| 3.5 小结 |
| 第4章 控制系统的硬件设计 |
| 4.1 控制系统的硬件电路整体设计 |
| 4.2 主控制器芯片STM32F103介绍 |
| 4.3 温度的采集与控制 |
| 4.4 液位测量与控制 |
| 4.5 模拟PI调节电路 |
| 4.6 以太网通信模块 |
| 4.7 按键及显示模块 |
| 4.8 其他外围电路 |
| 4.9 小结 |
| 第5章 控制系统的软件设计 |
| 5.1 系统软件设计 |
| 5.1.1 系统的模块化设计 |
| 5.1.2 A/D转换模块 |
| 5.1.3 积分分离PID控制算法模块 |
| 5.1.4 液晶屏显示模块 |
| 5.1.5 温度控制模块 |
| 5.1.6 PWM输出控制模块 |
| 5.1.7 报警模块 |
| 5.2 上位机平台设计及实现 |
| 5.2.1 以太网通信的实现 |
| 5.2.2 上位机平台设计 |
| 5.3 小结 |
| 第6章 与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间已发表的论文 |
| 致谢 |
四、基于VC的锅炉液位监控系统的设计（论文参考文献）
- [1]垃圾焚烧发电厂DCS系统的设计与实现[D]. 罗杰. 华南理工大学, 2020(05)
- [2]基于CMAC燃煤电站脱硫系统建模优化研究[D]. 孔志伟. 东南大学, 2020(01)
- [3]化学水处理系统的建模与仿真研究[D]. 刘少虹. 山西大学, 2019(01)
- [4]基于嵌入式的船舶机舱监测系统设计与开发[D]. 李志刚. 上海海洋大学, 2019(03)
- [5]机械密封冲洗回路智能检测与控制系统研制[D]. 衡思宁. 南京航空航天大学, 2019(02)
- [6]热电厂能源与动力管理信息系统研究与应用[D]. 张志朋. 杭州电子科技大学, 2019(01)
- [7]基于互联网+的凝结水回收监控系统的研究与实现[D]. 李俊. 西安科技大学, 2017(01)
- [8]油气井安全生产监控数据预测预警系统及算法研究[D]. 邵彦超. 北京邮电大学, 2016(02)
- [9]基于神经网络和支持向量机的蔗渣锅炉烟气氧含量软测量模型[D]. 谢一飞. 广西大学, 2016(02)
- [10]基于PID的电锅炉温度控制系统的研究与设计[D]. 陆梦进. 武汉工程大学, 2016(06)