一、大容量高参数单元机组热工自动控制（论文文献综述）
邵茹[1]（2021）在《350MW超临界CFB机组机炉协调系统建模与控制》文中认为根据我国的能源结构情况,燃煤发电在短时间内仍然占据着电力生产行业中的重要地位,清洁煤发电因符合国家提出的新发展要求获得了行业内的重视。超临界循环流化床（Circulating Fluidized Bed,简称CFB）技术具有燃料适应性强和高效率的优势,并且污染物生成量少在环境保护方面发挥着重要作用。火电机组是一种大惯性、时变、非线性等多种特点相互耦合的复杂控制对象。为了配合风、光等新能源发电实施可持续发展,电网对单元机组机炉协调系统的控制性能提出了更高层次的要求,因此对超临界循环流化床机组协调系统进行研究非常有意义。本文以山西省某新建电厂350MW超临界CFB机组协调系统为研究对象,开展协调系统传递函数模型建立和控制两个方面的研究。首先通过对协调系统被控对象动态特性的定性分析,将其合理简化为以给煤量及高调门开度为输入,有功功率及主蒸汽压力为输出的系统模型,结合专家经验确立模型结构为具有纯迟延的高阶惯性环节。通过采集现场运行数据并对数据进行筛选及预处理,根据多输入多输出系统闭环辨识原理,依靠标准粒子群（Particle Swarm Optimization,简称PSO）算法对模型结构中的未知参数进行寻优,建立协调系统的数学模型,并对模型的准确性进行验证。在获得数学模型的基础上,出于模糊PID控制算法在实际工程中实用性的考虑,本文使用模糊PID智能控制算法对传统PID控制进行优化,借助MATLAB仿真软件中的Simulink工具箱进行仿真试验对比。根据仿真结果可知,基于模糊PID控制算法的协调系统,其动态性能和静态性能均优于传统PID控制。本文依据现场的历史运行数据建立系统数学模型,将理论与现场生产情况相结合,在获得数学模型的基础上对传统PID控制算法进行优化,对协调系统进行控制优化提供借鉴。
熊锐[2]（2020）在《火电厂电气控制系统设计与应用》文中进行了进一步梳理随着自动化技术和信息技术的快速发展,加之电力市场节能减排要求的提升,迫切需要引入先进的自动化控制技术,自动化系统的应用提升了电力系统的操作能力,为电力企业的发展和竞争提供了契机。本文将主要针对火电厂电气控制系统的设计展开研究,从硬件功能和软件功能的实现进行设计,具体包含主接线系统、厂用电系统、数据库系统和监控系统等。本文首先根据火电厂的电气控制系统原理,结合规划要求对电气控制系统进行设计,主要从电气主接线、短路电流计算、主要导体和设备选择、厂用电系统、、交流不停电电源系统、直流系统、继电保护及自动装置等方面详细阐述了设计原理、设计理念以及设计方案,并对设计方案进行了分析和研究,选择最经济、最可靠的系统设计方案,确保设计方案紧贴实际,实现系统的高效、可靠运作。其次,围绕设计方案对软件系统开展设计工作并就如何实现软件系统功能进行了具体阐述。软件系统的设计与实现主要包含软件功能、数据库、监控系统等三项内容,旨在实现对设备定期维护、检修、试验,强化对设备的监督、缺陷管理,实时对所有电气设备进行监控,保障设备在机组运行过程中的安全稳定运行。当前该电气控制系统已经成功应用于新昌电厂,提升了火电厂运营效益,保证了电能生产的安全性,借助电气控制系统可以及时发现系统的故障,为新昌电厂的运行提供了便利,在降低运维人工投入的同时,提升了电厂的运营效率,还可以实现对电厂运营故障的及时反馈,排除各种设备隐患,大大提升火电厂电气控制系统的运行水平。
陈立岩[3]（2021）在《350MW超临界机组协调控制策略的研究与应用》文中进行了进一步梳理火电机组运行过程中,安全性和稳定性至关重要,超临界机组作为目前应用最广泛的机组,其控制技术就显得十分重要。而机组中的协调控制系统就更加值得研究,协调控制系统的出现是为了解决机组与电网之间的能量供求平衡问题。整个机组的控制核心就是协调控制系统。协调控制思想是将锅炉与汽轮机进行整体控制,既要满足电网的负荷变化要求,又要保证机组运行参数不产生较大波动。对于机组的安全稳定运行起着至关重要的作用。提高协调控制系统性能,可以从改善控制器参数着手,PID控制是电厂中常用的控制器,要想提高PID控制器的控制品质,就需要整定出合适的PID参数,以使其控制效果达标。因此,研究PID控制器参数整定的技术具有很大的现实意义。本文将350MW超临界机组协调控制系统作为控制对象进行研究讨论,对超临界机组控制系统的组成和功能进行了阐述,对协调控制系统的控制方式进行了探讨,结合SAMA图分析,对某350MW超临界机组的协调控制系统中的负荷指令回路、汽机主控、锅炉主控、锅炉子系统以及主、再蒸汽温度控制系统的控制策略进行了详细分析。根据文献中辨识出的350MW超临界机组协调控制系统的传递函数,使用MATLAB软件对控制系统进行了仿真模拟,并在建立了系统仿真模型的基础上,分析被控对象参数产生变化以及调节器参数产生变化时对系统稳定性的影响。结合仿真结果图,对整定结果进行了分析,验证了专家自整定PID整定方法在火电厂热工控制系统中具有一定的实际应用意义。
任广山[4]（2020）在《火电厂过热汽温系统建模与控制研究》文中指出随着新能源发电系统并网比例逐步提高,电网的负荷需求峰谷差逐渐加大,火电机组越来越频繁地参与电网深度调峰,导致机组经常处于大范围变负荷的动态工况运行,对机组的控制品质提出了更高的要求。作为火电机组安全经济运行的关键蒸汽参数之一,过热汽温具有大迟延、大惯性、非线性以及时变等特性,传统控制策略难以保证机组参与电网深度调峰时的控制效果,经常出现温度波动范围大、调节滞后以及稳定性差等问题,既影响机组安全运行,又降低其使用寿命。因此,结合先进控制理论,应用先进的控制算法及技术提高过热汽温控制系统的控制品质是过热汽温控制的重要研究方向。本文基于开环前馈控制和闭环反馈控制相互结合的控制思路,主要围绕过热汽温系统建模、控制系统重构以及控制算法优化等方面展开相关研究,主要内容简要概括如下:1)通过对控制对象动态特性的深入分析,采用机理建模方法分别建立减温器和过热器的动态数学模型,并基于某电厂350MW机组运行规程数据借助Matlab Simulink仿真平台验证过热汽温系统机理模型的准确性。仿真结果表明,在机组各种运行工况下,过热汽温系统机理模型能够全面准确地描述系统的稳态特性和动态特性,模型物理含义明确,适用于全工况建模过程,为接下来对过热汽温系统进行控制策略设计与优化研究以及控制系统仿真验证提供了有力的研究基础。2)根据单元机组参与电网深度调峰的需要,在对过热汽温系统机理模型分析的基础上,依据机组负荷指令与过热汽温系统输入变量以及各种扰动变量之间的函数映射关系,基于开环前馈控制思想设计基于数据驱动的主调控制。该控制策略通过机组负荷指令变化超前调节减温水流量,从而减弱调节滞后,有效地控制过热汽温。通过借助过热汽温系统机理模型的Matlab仿真模型进行仿真试验可以发现,基于数据驱动的主调控制在机组负荷大范围变化的工况下基本可以有效地消除机组负荷变化以及各种扰动对过热汽温系统调节品质的综合影响,可以作为前馈控制环节引入闭环控制系统中实现超前粗调作用。3)通过线性化处理和Laplace变换将过热汽温系统机理模型转变成传递函数模型,设计基于阶跃响应模型的多模型动态矩阵控制（Dynamic Matrix Control,DMC）切换控制,实现机组在参与电网深度调峰时全工况范围内对过热汽温系统的闭环反馈控制,并且克服了火电机组运行现场不允许或者没有条件实施阶跃扰动实验的问题。该控制策略先在若干典型工况下建立局部传递函数模型,利用过热汽温系统不同典型工况处多个线性模型近似逼近系统的全工况动态特性,然后在多个阶跃响应模型的基础上单独设计每个DMC控制系统,最后通过设计的多模型DMC无扰切换策略将每个DMC控制系统的输出控制量映射成最优控制量并作用于整个系统。借助过热汽温系统机理模型的Matlab仿真模型,在基于数据驱动的主调控制基础上将多模型DMC切换控制引入到过热汽温系统中进行仿真试验,并与常规串级PID控制进行了控制性能比较。仿真结果表明,多模型DMC切换控制在各种工况下均具有较好的鲁棒性和稳定性,基于不同工况设计的多模型DMC控制系统可以根据运行工况变化进行平稳切换,实现了系统全工况运行下满意的控制品质,其控制效果明显优于常规串级PID控制系统,解决了过热汽温系统存在非线性以及参数时变等控制难题,为线性控制理论在非线性时变系统中的控制应用提供一条新思路。4)考虑到亟待实现在线运算量小和在线实施方便的控制策略,设计径向基函数（Radial Basis Function,RBF）神经网络预测控制,实现在不依赖于非参数模型的情况下对过热汽温系统的闭环反馈控制,并且避免了多模型DMC切换控制存在矩阵求逆和数值病态问题。该控制策略采用RBF神经网络预测模型对非线性时变系统进行在线建模和在线预测过热汽温系统在给定输入下未来时刻的输出,同时将神经网络预测模型与预测控制相结合,通过梯度寻优过程在线求解非线性优化问题,并结合误差校正环节在线修正预测模型,具有在线计算简单等特点,很适合实际工业过程的控制需要。借助过热汽温系统机理模型的Matlab仿真模型,在基于数据驱动的主调控制基础上将RBF神经网络预测控制引入到过热汽温系统中进行仿真试验,并与常规串级PID控制进行了控制性能比较。仿真结果表明,RBF神网络预测控制能够在机组连续大幅度升降负荷过程中很好地兼顾控制系统的稳定性和鲁棒性,能够根据机组运行工况的变化及时地调整控制系统的参数,使整个系统在各种工况下始终处于最优控制状态,其控制品质明显优于常规串级PID控制系统,具有一定的工程应用价值,为非线性预测控制在非线性时变系统中的控制应用提供一条新思路。
梁家豪[5]（2019）在《径向基网络在300MW机组协调控制系统中的研究》文中研究指明在大型火电厂中,单元机组协调控制系统在实现电网调度自动化、提高火电厂经济效益方面起着重要的作用。虽然近些年新能源发电已经广泛普及,但目前70%以上仍然为火力发电,因此对火力发电厂的要求依然很高,不仅要快速满足电网负荷的需求,同时还应该保证系统工作的稳定性。如何提高火电厂各个单元之间的工作效率,且保证整个系统的安全运行仍然为当前火力发电中重要的研究方向。火力发电机组是一个多输入多输出、结构复杂的系统。传统的协调控制方法虽具有响应负荷速度快的能力,但这种方式会造成炉内主汽压力的波动。若参数选择不当则会引起一系列的连锁反应,因此对该控制系统研究的算法进行改进具有一定的研究意义。本文主要分析了目前协调控制的发展状况和当前研究所面临的非线性、鲁棒性等问题。在单元机组内部物质能量转换的基础上,建立了300MW机组了在不同负荷状况下的数学模型,仿真了火电厂的运行工况。由于该系统具有非线性、大惯性和大滞后的缺陷,提出了一种利用神经网络和常规PID控制结合的方法,将该方法应用于协调控制系统中,提高了系统的负荷响应速率。由于神经网络具有使非线性系统线性化的优势,因此,以300 MW机组为研究对象建立了一个双输入双输出的模型并对其进行仿真验证。在分析其动态特性后,设计了解耦控制器来消除系统本身存在的耦合现象。采用一种以RBF网络为基础的单元机组控制方法,经过编写S函数使其模块化,并且与传统的控制方法进行比较。仿真结果表明,该系统更加稳定、响应速度更快,同时具备了较好的抗扰动性。
席嫣娜[6]（2019）在《考虑源网协调的单元机组非线性自适应反演控制研究》文中研究表明在国民经济高速增长的推动下,我国电力行业发展迅猛,但随之也产生了一些新的挑战和机遇。在电源侧,随着大容量火电单元机组的迅猛发展以及各种新兴清洁能源的大规模接入,作为我国电网骨干的大容量火电单元机组,在平衡电能供需矛盾、保障电网稳定运行等方面面临着更大的调节压力;在电网侧,随着大型互联电网的持续建设,系统结构和运行环境的日趋复杂也使得电力系统的稳定性问题愈发突出。同时,鉴于电源侧和电网侧自身规模的不断发展和系统运行状态的日益复杂,在考虑源网协调的基础上进行单元机组综合控制策略的研究,确保稳定、安全、可控的电能供给,对于电力系统的安全稳定具有重大意义。为此,本文在深入研究电能生产各个环节的基础上,提出了几种新的控制系统设计方案,以改善电力系统的稳定性能和控制品质。本文的工作内容和取得的研究成果主要体现在以下几个方面:（1）分别从电网侧和电源侧概述了相关控制系统的发展历程和研究现状,并从源网协调的角度,讨论了目前在电力系统稳定性研究和单元机组协调控制研究中,因未完整考虑锅炉、汽轮机和发电机三者动态特性而可能存在的问题,进一步说明了考虑源网协调在现阶段单元机组综合控制中的意义。（2）为提高多机系统的励磁控制品质,同时克服由于工况变化、测量误差及外界扰动等因素引起的模型不确定参数对控制系统性能的影响,文中提出了一种非线性自适应反演励磁控制系统。从增强系统鲁棒性的角度出发,为避免系统未建模动态对控制器性能的影响,文中采用了同时考虑发电机高阶双轴模型和典型励磁机动态特性的电力系统高阶模型,并分析了模型参数的不确定性对系统稳定运行的影响。在多机系统自适应反演励磁控制器设计的同时,结合李雅普诺夫稳定性方法,通过设计模型不确定参数的自适应更新律,实现了系统参数的实时在线动态估计。多机系统仿真结果表明,所设计的励磁控制系统具备良好的抗干扰能力和较强的鲁棒性,可有效改善系统稳定性能。（3）为进一步改善多机电力系统的稳定性能,保证发电机组的电能质量,针对同时考虑发电机和汽轮机-调速器动态特性的多机电力系统模型,计及多个系统模型参数的不确定性,提出了一种励磁与汽门开度的非线性协调控制策略。首先采用自适应反演法设计了励磁控制器和汽门开度控制器,之后在不同的系统运行状态下,设计了两种控制器间的协调策略。与此同时,通过设计模型不确定参数的自适应律,解决了系统参数变化对控制器性能的影响。最后,多机系统仿真结果表明,所提出的非线性自适应反演协调控制方案有效改善了多机系统的稳定性能和控制品质,而且具有良好的抗干扰性和鲁棒性。（4）为改善单元机组在大范围变负荷过程中的动态性能,克服机组自身的强非线性和不确定性对控制器品质的影响,设计了锅炉-汽轮机单元的鲁棒自适应反演协调控制系统。首先,针对同时考虑参数不确定性和外界干扰的锅炉-汽轮机单元非线性模型,通过模型预处理将其分解为两个子系统。然后,利用鲁棒自适反演法分别设计了主蒸汽阀门控制器和燃料控制器。为避免系统不确定参数可能出现的参数漂移问题,通过引入充分光滑投影算子设计了参数自适应律,并在控制律中设置阻尼项以精确补偿外界干扰对系统的影响。为便于工程实现,总结了该协调控制系统的实现步骤和机组的实际控制输入律。仿真结果表明,所设计的协调控制系统有效改善了机组在大范围变负荷过程中的动态性能,且具有良好的负荷指令跟踪性能、抗干扰能力和鲁棒性。（5）针对完整描述锅炉、汽轮机和发电机三者动态特性的单元机组非线性整体模型,计及系统参数的不确定性和各种外界干扰因素,基于鲁棒自适应反演法和协调无源性理论,提出了一种单元机组的非线性综合控制策略。首先,将单元机组的高阶整体模型分解为三个低阶子系统,然后分别设计了主蒸汽阀门开度控制器、励磁控制器和燃料控制器。为有效提升励磁电压水平,充分发挥发电机的无功储备能力,借助无功电流补偿以高压侧电压为目标优化了励磁控制效果。此外,为克服实际系统存在的各种不确定性因素,通过在控制律中引入鲁棒项以抑制各种外界扰动对控制器性能的影响,并借助充分光滑投影算子构造了参数自适应律以提升控制系统对模型变化的鲁棒性。为便于该综合控制策略的实际应用,提高系统调节品质,还总结了控制系统的参数设定规律。仿真结果表明,所设计的综合控制系统在优化单元机组有功响应的同时,也有效改善了系统的无功响应特性,且具有良好的抗干扰性和鲁棒性。
邵恩泽[7]（2018）在《火电机组热工过程辨识与机组负荷优化控制研究》文中指出单元机组的热工过程自动控制是保证热力设备安全和经济运行的必要措施和手段,控制系统的控制性能直接影响到机组运行的安全性和经济性。控制系统设计涉及被控对象的建模和控制器的设计。由于基于现场动态特性试验的模型辨识方法有诸多不足之处,基于现场数据和神经网络的模型辨识方法成为近年来的研究热点,但如何提高神经网络模型的性能尚需进一步研究。目前火电机组负荷控制系统广泛采用的是PID控制,对PID控制器参数进行优化是提高机组负荷控制性能的有效途径之一;尽管有些文献提出了机组负荷预测控制方法,但如何合理利用汽机与锅炉之间的耦合特性,提高预测控制性能,是一个值得研究的问题。因此,论文研究热工过程模型辨识问题,以及单元机组负荷PID控制和预测控制问题,选题具有重要的理论意义和应用价值。论文主要研究内容及取得的研究成果如下:1.对过程神经网络模型辨识方法进行了研究,针对传统的基于误差平方和性能指标的模型辨识方法未考虑相邻采样数据之间相关性的问题,提出了一种新型神经网络辨识性能指标及其相应的学习算法。仿真研究表明,与传统的基于误差平方和性能指标的BP神经网络辨识方法相比,在相同的辨识精度条件下,本文的方法可大大提高所建模型的数据拟合能力和泛化能力,有效提高模型的质量。2.对过程阶次辨识和神经网络模型结构优化进行了研究,提出了一种改进的神经网络剪枝策略。该策略对输入节点和隐节点采用不同的方法分别进行剪枝。对于输入节点采用基于灵敏度的剪枝方法进行剪枝,避免了因计算量大而需要采用工程近似导致误删节点的问题;对于隐节点,采用基于相关度的剪枝方法进行剪枝,克服了基于灵敏度的剪枝方法进行跨层剪枝时误删节点的不足。仿真研究表明,改进的剪枝策略可以达到确定阶次、精简网络结构并增强网络泛化能力的目的。3.研究了基于遗传算法的机组负荷PID控制器参数优化整定方法,提出了一种由偏差和偏差变化率构成的改进优化性能指标,克服了传统性能指标调整优化结果不够灵活的不足;根据炉跟机机组负荷控制系统的特性,提出一种针对炉跟机控制系统的新型优化性能指标,可使控制系统能充分利用锅炉蓄热,以较少的能量满足机组对负荷的响应。针对遗传优化算法,还提出一种确定遗传算法优化变量寻优范围的方法,有效节省了遗传算法的寻优时间,提高了参数的寻优效率。通过仿真研究验证了上述方法的有效性。4.研究了单元机组负荷多变量预测控制方法,提出了一种新型预测控制性能指标及其相应的预测控制算法,同时提出了性能指标中权系数的在线自适应修正方法。仿真研究表明,所提出的新型预测控制算法的控制性能优于常规预测控制算法,性能指标中权系数的在线自适应修正可有效利用锅炉蓄热,提高机组负荷的响应速度。5.对单元机组负荷控制进行了应用研究,提出了根据现场数据建立被控对象神经网络模型,再从神经网络提取所需过程传递函数模型,进而根据传递函数模型设计控制器的方法,并通过仿真验证了该方法的有效性。
刘旭阳[8]（2017）在《IGPC-QFT串级控制及其在火电厂热工控制系统中的应用》文中指出火电厂热工系统（典型的有过热汽温控制系统和单元机组协调控制系统）是个十分复杂的控制系统,其具有大时滞大惯性、多变量和存在干扰等特性,并且模型参数随负荷改变而改变。由于热工系统的这些特性,使它在传统的控制算法下难以获得良好的控制性能。针对过热汽温控制系统的特性,本文对定量反馈理论（QFT）与广义预测控制算法（GPC）进行了研究与改进。首先,QFT设计控制器时存在繁琐的整形过程,不方便设计者使用,本文提出了一种简单有效的控制器设计方法,避免了繁琐试凑的整形过程。其次,传统的广义预测控制算法应用在热工控制系统时,系统输出会出现超调,且存在繁琐的矩阵求逆运算。针对这个问题,本文对广义预测控制算法进行了改进。最后,本文提出了一种IGPC-QFT串级控制算法,并将其应用于过热汽温控制系统中。系统的导前区采用定量反馈理论来设计控制器,提前减小导前区模型参数的时变影响,并抑制其中的干扰。系统的惰性区采用改进的广义预测控制算法（IGPC）,抑制超调,克服系统的大时滞与大惯性。与传统的控制算法的仿真效果对比,验证了其在过热汽温控制系统中的有效性。单元机组协调控制系统是一个多变量的控制系统,且变量间存在强耦合特性。本文采用前馈补偿法对系统进行解耦,再将提出的IGPC-QFT控制算法应用其中,仿真结果验证了其在单元机组协调控制系统中的有效性。
杜之正[9]（2013）在《预测控制在电厂协调控制系统中的研究》文中指出我们知道常规的PID控制器在处理具有大时滞、慢时变、不确定性的的电厂单元机组的过程的控制效果很难让人满意。又因为电厂单元机组协调控制系统内部存在着较强耦合作用，单元机组容量越大内部耦合作用越强，且单元机组是一个多变量的受控对象。随着电厂大容量机组数量的增加，对单元机组自动控制系统的研究和设计提出了更高的标准和要求。该算法具有广义预测控制的基本特点诸如建模方便、鲁棒性强等，经过集中优化，采用新的方法建立预测模型，从而使得算法简化，在线实现更为方便。值得提出的是此算法在设计中采用整体优化、集中控制的方法，这样就克服了传统解耦设计的缺陷和难点，从而大大提高了系统的可靠性，达到了改善了系统的控制品质的目的。本文在结合了大容量单元机组负荷控制系统的特性，将集中优化的广义预测控制算法与单元机组协调控制系统相结合，并应用到协调控制系统中；运用MATLAB动态仿真工具Simulink进行实验研究。为了尽可能说明多变量广义预测控制算法的优越性，同时又引入了多变量动态矩阵控制算法和PID控制算法。在协调控制方式下，分别采用不同控制算法时，对机组负荷响应速度及运行平稳性以及系统的鲁棒性进行仿真研究。分析仿真研究的结果，相比于多变量动态矩阵控制算法和PID控制算法，多变量广义预测控制算法在满足机组负荷响应的快速性、平稳性方面以及在解决机组控制的鲁棒性方面，都表现出显着的优越性。
张有玥[10]（2012）在《多类型单元机组协调控制通用化研究》文中指出随着母管制机组逐渐被单元制机组所取代,火电机组越来越趋向于大容量、高参数的机组,锅炉和汽轮机之间的联系不再像母管制时代的各自独立控制、互不相干,而是变得越来越密切。在这种背景之下,协调控制系统便应运而生,它将锅炉和汽轮机看作一个整体,并能够使锅炉和汽轮机一起来调节功率和主汽压力,克服了机组大延迟、大惯性的弱点,保证机组安全快速稳定的运行。正是由于协调控制系统在单元制机组中的重要地位,所以越来越多的研究开始针对协调控制系统,这其中不乏一些深入的、有创新的研究。现阶段的研究成果中多数是针对协调控制系统控制策略优化和算法优化的,而本文是从机组设计调试人员的角度出发,在分析总结了各类型协调控制方式及其特点之后,得出了能够适应各种类型机组运行要求的协调控制通用型方案。该方案中包括了机组运行的4种基本方式,即：手动方式、锅炉跟随方式、汽轮机跟随方式以及协调控制方式。在锅炉跟随方式与汽轮机跟随方式中又细分出功率可调节方式和功率不可调节方式两种运行方式；在协调控制方式中也给出了4种方式,分别是：锅炉跟随为基础的协调控制方式、汽轮机跟随为基础的协调控制方式、直接能量平衡协调控制方式和间接能量平衡控制方式。并针对不同类型的机组,在函数发生器和加法器中都提供了不同的参数选择,并总结出不同类型的机组在实际应用中所适合的协调控制方式,以便设计调试人员参考。
二、大容量高参数单元机组热工自动控制（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、大容量高参数单元机组热工自动控制（论文提纲范文）
（1）350MW超临界CFB机组机炉协调系统建模与控制（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 单元机组建模的研究现状 |
| 1.2.1 基于机理/实验建模的研究 |
| 1.2.2 基于智能辨识方法的研究 |
| 1.3 单元机组协调系统的控制现状 |
| 1.3.1 基于线性系统的研究 |
| 1.3.2 基于非线性系统的研究 |
| 1.3.3 基于智能控制算法的研究 |
| 1.4 本文主要内容 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 单元机组机炉协调系统概述 |
| 2.1 循环流化床锅炉简介 |
| 2.2 协调系统的概念 |
| 2.3 单元机组协调系统对象特性 |
| 2.3.1 协调系统运行方式 |
| 2.3.2 控制对象动态特性分析 |
| 2.4 试验机组协调系统控制策略分析 |
| 2.4.1 试验机组介绍 |
| 2.4.2 协调系统控制策略分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 循环流化床机组机炉协调系统辨识 |
| 3.1 辨识思想及模型确立 |
| 3.1.1 辨识基本原理 |
| 3.1.2 协调系统模型确立 |
| 3.2 MIMO系统辨识 |
| 3.2.1 MIMO系统描述 |
| 3.2.2 MIMO系统辨识目标函数 |
| 3.3 闭环系统辨识 |
| 3.4 粒子群优化算法 |
| 3.5 CFB机组机炉协调系统模型辨识 |
| 3.5.1 采样数据筛选 |
| 3.5.2 零初始值处理 |
| 3.5.3 模型结构选择 |
| 3.5.4 系统辨识 |
| 3.5.5 模型验证 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 协调系统控制优化研究 |
| 4.1 控制理论介绍 |
| 4.1.1 PID控制 |
| 4.1.2 模糊控制 |
| 4.2 模糊PID控制 |
| 4.3 协调系统仿真研究 |
| 4.3.1 协调系统的传统PID控制 |
| 4.3.2 协调系统的模糊PID控制 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 全文工作总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 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 |
（2）火电厂电气控制系统设计与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 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 工程概况与研究路线 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 第2章 火电厂电气控制系统概述 |
| 2.1 火电厂电气控制系统的现状分析 |
| 2.2 火电厂电气控制系统的结构与构成 |
| 2.3 火电厂电气控制系统的功能与应用范围 |
| 第3章 电气控制系统设计 |
| 3.1 电气主接线设计 |
| 3.2 短路电流的计算 |
| 3.3 主要导体和设备选择 |
| 3.3.1 导体选择 |
| 3.3.2 设备选择 |
| 3.4 厂用电系统接线设计 |
| 3.4.1 6KV厂用电系统 |
| 3.4.2 380/220V厂用电系统 |
| 3.5 交流不停电电源(UPS)系统设计 |
| 3.5.1 单元机组UPS |
| 3.5.2 500kV网络及辅助车间交流不停电电源 |
| 3.6 直流系统设计 |
| 3.6.1 直流系统方案 |
| 3.6.2 蓄电池型式及容量选择 |
| 3.6.3 充电器配置及容量选择 |
| 3.6.4 直流系统接线 |
| 3.7 二次线、继电保护及自动装置 |
| 3.7.1 控制、信号和测量 |
| 3.7.2 辅助车间电气控制系统 |
| 3.8 元件继电保护 |
| 3.8.1 发电机-变压器组及起动/备用变压器保护的配置 |
| 3.8.2 起备变保护配置优化 |
| 3.8.3 其它元件的保护配置 |
| 3.8.4 保护装置的布置 |
| 3.9 自动装置 |
| 3.9.1 同期装置 |
| 3.9.2 厂用电快速切换装置 |
| 3.9.3 故障录波装置 |
| 3.9.4 自动装置与计算机监控系统的接口 |
| 3.9.5 GPS时钟系统 |
| 第4章 软件系统的设计与实现 |
| 4.1 软件功能详细设计 |
| 4.1.1 定期管理 |
| 4.1.2 台账管理 |
| 4.1.3 设备管理 |
| 4.2 数据库的详细设计 |
| 4.3 监控系统的详细设计 |
| 4.3.1 各层级功能的设计 |
| 4.3.2 硬件功能要求 |
| 4.4 软件系统的实现 |
| 4.4.1 系统配置的实现 |
| 4.4.2 数据库系统的实现 |
| 4.4.3 监控系统的实现 |
| 第5章 电气控制系统在新昌电厂的应用 |
| 5.1 电气主接线 |
| 5.2 厂用电系统接线 |
| 5.2.1 厂用电系统接线 |
| 5.2.2 厂用电系统接地方式 |
| 5.2.3 厂用母线起动电压水平验算 |
| 5.2.4 厂用电负荷计算 |
| 5.3 电气控制管理系统 |
| 5.3.1 站控层 |
| 5.3.2 通信层 |
| 5.3.3 间隔层 |
| 5.4 元件继电保护 |
| 5.4.1 发电机变压器组保护的配置 |
| 5.4.2 起动/备用变压器的保护配置 |
| 5.4.3 其它元件的保护配置 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（3）350MW超临界机组协调控制策略的研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 主要符号表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 课题研究意义 |
| 1.3 国内外研究动态 |
| 1.3.1 协调控制系统的发展 |
| 1.3.2 协调控制系统现状 |
| 1.3.3 专家控制系统研究现状 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 2 超临界机组协调控制系统控制策略 |
| 2.1 协调控制系统的原理和基本组成 |
| 2.2 单元机组运行方式 |
| 2.3 超临界机组协调控制系统的分类及控制策略 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 专家控制系统概述 |
| 3.1 专家控制系统介绍 |
| 3.1.1 专家系统 |
| 3.1.2 专家控制算法 |
| 3.2 专家控制系统分类 |
| 4 350MW超临界协调控制系统分析 |
| 4.1 350MW超临界机组协调控制系统结构 |
| 4.2 负荷指令处理 |
| 4.3 主蒸汽压力设定回路 |
| 4.4 锅炉主控回路 |
| 4.4.1 燃料量控制系统 |
| 4.4.2 送风控制系统 |
| 4.4.3 给水控制 |
| 4.5 汽机主控回路 |
| 4.6 主、再蒸汽温度控制系统 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 基于专家PID控制的协调控制系统的优化设计 |
| 5.1 协调控制系统常规PID控制问题 |
| 5.2 锅炉主控参数优化设计 |
| 5.3 汽机主控参数优化设计 |
| 5.4 专家整定PID设计 |
| 5.4.1 专家自整定PID设计思想 |
| 5.4.2 专家自整定PID设计原理 |
| 5.4.3 专家自整定PID控制系统设计与仿真 |
| 5.4.4 仿真分析 |
| 5.4.5 专家自整定PID在协调控制系统中simulink仿真验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间科研项目及科研成果 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（4）火电厂过热汽温系统建模与控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 过热汽温系统建模研究现状 |
| 1.2.2 过热汽温系统控制研究现状 |
| 1.3 主要工作和章节安排 |
| 第二章 预备知识 |
| 2.1 间壁式换热器的分布参数动力学模型 |
| 2.2 间壁式换热器的集总参数动力学模型 |
| 第三章 过热汽温系统机理建模与主调控制研究 |
| 3.1 过热汽温系统机理模型 |
| 3.1.1 详细建模过程 |
| 3.1.2 模型参数确定 |
| 3.1.3 模型仿真验证 |
| 3.2 基于数据驱动的主调控制在过热汽温控制系统中的应用 |
| 3.2.1 基于数据驱动的主调控制 |
| 3.2.2 基于数据驱动的主调控制在过热汽温系统中的仿真试验 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 多模型DMC切换控制在过热汽温控制系统中的应用 |
| 4.1 多模型DMC切换控制 |
| 4.1.1 过热汽温系统传递函数模型 |
| 4.1.2 多模型DMC控制 |
| 4.1.3 多模型DMC无扰切换策略 |
| 4.1.4 多模型DMC参数选择 |
| 4.2 仿真试验 |
| 4.2.1 过热汽温系统传递函数模型仿真验证 |
| 4.2.2 多模型DMC切换控制在过热汽温系统中的仿真试验 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 RBF神经网络预测控制在过热汽温控制系统中的应用 |
| 5.1 RBF神经网络预测控制 |
| 5.1.1 RBF神经网络预测模型 |
| 5.1.2 在线优化 |
| 5.1.3 误差校正 |
| 5.2 仿真试验 |
| 5.2.1 RBF神经网络预测模型仿真验证 |
| 5.2.2 RBF神经网络预测控制在过热汽温系统中的仿真试验 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）径向基网络在300MW机组协调控制系统中的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 协调控制的研究现状 |
| 1.2.2 智能控制的发展现状 |
| 1.3 本文主要内容 |
| 2 协调控制系统的动态特性 |
| 2.1 协调控制系统的原理 |
| 2.2 机组的运行方式 |
| 2.2.1 滑压运行方式 |
| 2.2.2 定压运行方式 |
| 2.3 系统的动态特性 |
| 2.3.1 锅炉内部燃烧过程 |
| 2.3.2 管道热量的传递的过程 |
| 2.3.3 汽轮机做功的过程 |
| 2.4 系统的结构与响应特性 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 多变量控制系统的解耦 |
| 3.1 解耦控制系统概述 |
| 3.2 耦合系统的判断 |
| 3.3 单元机组耦合系统的简化模型 |
| 3.4 多变量PID神经元解耦 |
| 3.4.1 PID网络的结构 |
| 3.4.2 PID网络在控制系统中的辨识 |
| 3.4.3 PID网络对多变量系统的解耦 |
| 3.5 串级解耦控制 |
| 3.6 前馈补偿解耦控制 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 径向基网络在协调控制系统中的应用 |
| 4.1 RBF网络的构建与训练 |
| 4.1.1 网络结构 |
| 4.1.2 网络学习算法 |
| 4.1.3 网络训练过程 |
| 4.2 S函数的实现 |
| 4.2.1 S函数的概述 |
| 4.2.2 S函数的参数 |
| 4.2.3 S函数整合RBF网络 |
| 4.3 BP网络与RBF网络的比较 |
| 4.4 RBF网络用于协调控制系统 |
| 4.5 小结 |
| 5 仿真实验结论 |
| 5.1 系统在完全负荷下的的仿真结果 |
| 5.2 系统在70%负荷下的的仿真结果 |
| 5.3 系统动态特性的对比与分析 |
| 5.4 小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（6）考虑源网协调的单元机组非线性自适应反演控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 励磁与汽门开度控制研究概述 |
| 1.2.1 励磁控制问题研究现状 |
| 1.2.2 汽门开度控制问题研究现状 |
| 1.2.3 励磁与汽门开度协调控制问题研究现状 |
| 1.3 锅炉-汽轮机单元协调控制研究概述 |
| 1.3.1 锅炉-汽轮机单元协调控制面临的问题 |
| 1.3.2 锅炉-汽轮机单元协调控制问题研究现状 |
| 1.4 锅炉-汽轮机-发电机单元综合控制研究概述 |
| 1.5 论文的主要工作 |
| 第2章 多机系统非线性自适应反演励磁控制 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 系统模型和问题描述 |
| 2.2.1 同步发电机高阶模型 |
| 2.2.2 励磁机模型 |
| 2.2.3 多机电力系统高阶模型 |
| 2.2.4 问题描述 |
| 2.3 多机系统自适应反演励磁控制设计 |
| 2.4 仿真分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 多机系统励磁与汽门开度非线性自适应反演协调控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 系统模型和问题描述 |
| 3.2.1 同步发电机经典三阶简化模型 |
| 3.2.2 汽轮机-调速器模型 |
| 3.2.3 考虑励磁-汽门开度协调控制的多机电力系统模型 |
| 3.2.4 问题描述 |
| 3.3 多机系统励磁与汽门开度自适应反演协调控制设计 |
| 3.3.1 励磁控制器设计 |
| 3.3.2 汽门开度控制器设计 |
| 3.3.3 励磁与汽门开度协调控制策略 |
| 3.4 仿真分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 锅炉-汽轮机单元非线性自适应反演协调控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 系统模型和问题描述 |
| 4.2.1 锅炉-汽轮机单元非线性模型 |
| 4.2.2 问题描述 |
| 4.2.3 锅炉-汽轮机单元非线性模型的预处理 |
| 4.3 锅炉-汽轮机单元鲁棒自适应反演协调控制设计 |
| 4.3.1 假设与引理 |
| 4.3.2 子系统Ⅰ的控制器设计 |
| 4.3.3 子系统Ⅱ的控制器设计 |
| 4.4 锅炉-汽轮机单元协调控制系统设计结果及实现步骤 |
| 4.4.1 锅炉-汽轮机单元协调控制系统设计结果 |
| 4.4.2 锅炉-汽轮机单元协调控制系统的实现步骤 |
| 4.5 仿真分析 |
| 4.5.1 负荷指令跟踪性能试验 |
| 4.5.2 大范围变负荷试验 |
| 4.5.3 模型参数失配时的鲁棒性检验 |
| 4.5.4 抗干扰性能试验 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 单元机组非线性自适应反演综合控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 考虑单元机组整体模型的必要性 |
| 5.2.1 对提升电力系统稳定性的意义 |
| 5.2.2 对完善传统单元机组协调控制的意义 |
| 5.2.3 对新能源机组与火电机组间协调控制的意义 |
| 5.3 单元机组整体模型及其预处理 |
| 5.3.1 单元机组整体模型 |
| 5.3.2 单元机组整体模型预处理 |
| 5.4 单元机组鲁棒自适应反演综合控制设计 |
| 5.4.1 子系统Ⅰ的控制器设计 |
| 5.4.2 子系统Ⅱ的控制器设计 |
| 5.4.3 子系统Ⅲ的控制器设计 |
| 5.5 单元机组综合控制系统设计结果及参数设定规律 |
| 5.5.1 单元机组综合控制系统设计结果 |
| 5.5.2 单元机组综合控制系统参数设定规律 |
| 5.6 仿真分析 |
| 5.6.1 负荷变动试验 |
| 5.6.2 抗干扰性能试验 |
| 5.6.3 模型参数失配时鲁棒性检验 |
| 5.6.4 三相短路故障试验 |
| 5.6.5 电网电压跌落试验 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录A 算例参数 |
| 附录A1 四机两区域系统参数 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（7）火电机组热工过程辨识与机组负荷优化控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 热工过程辨识研究现状 |
| 1.3 单元机组优化控制研究现状 |
| 1.4 论文主要研究内容 |
| 第二章 热工过程神经网络模型辨识方法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 一种改进的神经网络模型辨识方法 |
| 2.2.1 改进的神经网络训练指标 |
| 2.2.2 基于改进性能指标的神经网络学习算法推导 |
| 2.2.3 改进的神经网络模型辨识算法步骤 |
| 2.3 过程阶次辨识与神经网络模型结构优化 |
| 2.3.1 基于相关度的剪枝算法 |
| 2.3.2 基于灵敏度的剪枝算法 |
| 2.3.3 改进的神经网络剪枝策略及算法步骤 |
| 2.4 仿真研究 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 单元机组负荷优化控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 汽包锅炉机组负荷控制方式 |
| 3.2.1 炉跟机控制方式 |
| 3.2.2 机跟炉控制方式 |
| 3.3 基于遗传算法的机组负荷PID控制器参数优化 |
| 3.3.1 改进的优化整定性能指标 |
| 3.3.2 参数寻优范围的确定 |
| 3.3.3 基于遗传算法的机组负荷PID控制器参数优化整定步骤 |
| 3.3.4 仿真研究 |
| 3.4 单元机组负荷多变量预测控制器设计 |
| 3.4.1 新型预测控制性能指标 |
| 3.4.2 基于新型性能指标的预测控制算法推导 |
| 3.4.3 单元机组负荷预测控制参数的自适应 |
| 3.4.4 预测控制仿真研究 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 单元机组负荷控制应用研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 数据采集 |
| 4.3 基于现场数据的神经网络辨识 |
| 4.4 传递函数提取 |
| 4.5 机组负荷PID控制器参数优化整定与仿真 |
| 4.5.1 PID控制器设计 |
| 4.5.2 非线性对象PID控制系统控制效果 |
| 4.6 机组负荷预测控制器参数优化整定与仿真 |
| 4.6.1 预测控制器设计 |
| 4.6.2 非线性对象的预测控制效果 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 本文主要工作内容 |
| 5.2 今后工作展望 |
| 参考文献 |
| 读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
（8）IGPC-QFT串级控制及其在火电厂热工控制系统中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究目的及意义 |
| 1.2 热工控制系统的发展及现状分析 |
| 1.2.1 过热汽温控制系统的发展及其现状分析 |
| 1.2.2 单元机组协调控制系统的发展及其现状分析 |
| 1.3 定量反馈理论的发展及现状分析 |
| 1.4 广义预测控制的发展及现状分析 |
| 1.5 论文主要工作内容 |
| 第2章 过热汽温控制系统分析 |
| 2.1 过热汽温控制系统的任务 |
| 2.2 过热汽温动态特性分析 |
| 2.3 过热汽温控制方案 |
| 2.3.1 采用导前汽温微分信号的过热汽温控制系统 |
| 2.3.2 过热汽温串级控制系统 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 定量反馈理论与控制器设计方法 |
| 3.1 定量反馈理论 |
| 3.2 SISO系统的QFT设计 |
| 3.2.1 选取特征频率点、对象模板和标称对象 |
| 3.2.2 性能指标及边界计算 |
| 3.2.3 控制器的整形设计 |
| 3.2.4 系统分析 |
| 3.3 一种简易的QFT控制器设计方法 |
| 3.4 仿真分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 广义预测控制算法及其改进 |
| 4.1 广义预测控制算法基本原理 |
| 4.1.1 CARIMA预测模型 |
| 4.1.2 滚动优化 |
| 4.1.3 反馈校正 |
| 4.2 隐式广义预测自校正控制算法 |
| 4.2.1 矩阵G的求取 |
| 4.2.2 向量f的求取 |
| 4.2.3 广义预测控制算法的参数选取 |
| 4.3 改进的隐式广义预测自校正控制算法 |
| 4.4 仿真分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 IGPC-QFT串级控制及其在过热汽温控制系统中的应用 |
| 5.1 IGPC-QFT串级控制算法 |
| 5.2 IGPC-QFT串级控制在过热汽温控制系统中的仿真应用 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 IGPC-QFT控制在单元机组协调控制系统中的应用 |
| 6.1 单元机组协调控制系统 |
| 6.1.1 单元机组的数学模型 |
| 6.1.2 单元机组协调控制系统的解耦设计 |
| 6.2 IGPC-QFT控制在单元机组协调控制系统中的仿真应用 |
| 6.2.1 IGPC-QFT控制在单元机组汽轮机侧的仿真应用 |
| 6.2.2 IGPC-QFT控制在单元机组锅炉侧的仿真应用 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 本文总结 |
| 7.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果 |
| 详细摘要 |
（9）预测控制在电厂协调控制系统中的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 研究现状及发展方向 |
| 1.2.1 协调控制系统的现状及发展 |
| 1.2.2 预测控制的现状及发展 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 第2章 电厂单元机组协调控制系统分析 |
| 2.1 单元机组协调控制系统方案及特点 |
| 2.2 单元机组分别控制方式 |
| 2.3 单元机组协调控制方式 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 多变量广义预测控制算法 |
| 3.1 预测控制综述 |
| 3.2 广义预测控制算法的机理分析 |
| 3.3 多变量广义预测控制直接算法及其特点 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 广义预测控制在协调控制系统中的应用及仿真研究 |
| 4.1 单元机组的结构 |
| 4.2 控制系统方案的设计 |
| 4.3 MATLAB 及仿真工具 SIMULINK 简介 |
| 4.4 系统仿真结果分析 |
| 4.4.1 控制器参数的选取及其对系统性能的影响 |
| 4.4.2 采用不同控制算法对机组响应速度及平稳性的研究 |
| 4.4.3 采用不同控制算法对系统的鲁棒性研究 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
（10）多类型单元机组协调控制通用化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 研究概况 |
| 1.2.1 循环流化床机组协调控制系统研究概况 |
| 1.2.2 小型煤粉炉机组协调控制系统研究概况 |
| 1.2.3 大型煤粉炉机组协调控制系统研究概况 |
| 1.3 课题的意义与内容 |
| 第2章 单元机组协调控制系统概述 |
| 2.1 单元机组协调控制系统的组成 |
| 2.2 单元机组协调控制系统的功能 |
| 2.3 单元机组协调控制系统的特点 |
| 2.4 单元机组协调控制系统的分类 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 多类型单元机组协调控制策略研究 |
| 3.1 循环流化床机组协调控制策略 |
| 3.1.1 循环流化床锅炉的特性 |
| 3.1.2 循环流化床机组协调控制系统实例分析 |
| 3.2 小型煤粉炉机组协调控制策略 |
| 3.2.1 汽包锅炉机组协调控制策略概述 |
| 3.2.2 300MW单元机组协调控制系统实例分析 |
| 3.3 大型煤粉炉机组协调控制策略 |
| 3.3.1 直流锅炉的特性 |
| 3.3.2 600MW单元机组协调控制系统实例分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 协调控制系统通用化研究 |
| 4.1 机组主控回路 |
| 4.2 锅炉跟随方式 |
| 4.3 汽轮机跟随方式 |
| 4.4 协调控制方式 |
| 4.5 不同类型机组参数的选择 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果 |
| 致谢 |
四、大容量高参数单元机组热工自动控制（论文参考文献）
- [1]350MW超临界CFB机组机炉协调系统建模与控制[D]. 邵茹. 山西大学, 2021(12)
- [2]火电厂电气控制系统设计与应用[D]. 熊锐. 南昌大学, 2020(04)
- [3]350MW超临界机组协调控制策略的研究与应用[D]. 陈立岩. 沈阳工程学院, 2021(02)
- [4]火电厂过热汽温系统建模与控制研究[D]. 任广山. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [5]径向基网络在300MW机组协调控制系统中的研究[D]. 梁家豪. 西安科技大学, 2019(01)
- [6]考虑源网协调的单元机组非线性自适应反演控制研究[D]. 席嫣娜. 华北电力大学(北京), 2019(01)
- [7]火电机组热工过程辨识与机组负荷优化控制研究[D]. 邵恩泽. 东南大学, 2018(05)
- [8]IGPC-QFT串级控制及其在火电厂热工控制系统中的应用[D]. 刘旭阳. 武汉科技大学, 2017(01)
- [9]预测控制在电厂协调控制系统中的研究[D]. 杜之正. 华北电力大学, 2013(S2)
- [10]多类型单元机组协调控制通用化研究[D]. 张有玥. 华北电力大学, 2012(07)