一、溴化锂吸收式制冷机常见故障原因及排除方法（论文文献综述）
冷慧[1]（2021）在《冷热电联供型能源系统实时仿真与优化》文中进行了进一步梳理
刘扬[2]（2021）在《天然气辅助聚光PV/T冷热电联供系统的热力特性研究》文中认为碳减排是实现社会、经济可持续发展的必由之路。针对我国分布式冷、热、电联供技术存在的局限性,兼顾天然气稳定、连续、热值高、运输便捷和太阳能清洁、可再生的优势,本文在课题组前期研究工作基础上,研究太阳能间歇性和随机性影响且用户负荷需求不确定变化下的天然气辅助聚光光伏光热（PV/T）冷、热、电三联供系统的热力特性及其相互作用机制,建立天然气与太阳能互补的冷、热、电三能输出在切换拓扑结构下的能量输运模型,揭示不同时空尺度下多能流热力场的耦合机制;探寻可最大限度消纳间歇性和随机性太阳能量的冷、热、电负荷主动调控机制和稳定控制方法,突破多扰动下天然气辅助聚光PV/T三联供系统主动调控的机理与方法。以期为高效、清洁、低成本的分布式冷、热、电联供技术提供新思路和新方法,丰富太阳能综合利用领域,拓宽分布式冷、热、电联供的应用场景。具体从以下四个方面开展研究:首先,探寻不同追踪模式的低倍聚光PV/T系统性能。为了提升PV/T性能,采用聚光技术之后,需要设置追踪装置辅助配合。追踪方式分为单轴追踪和双轴追踪。根据特定的地理位置调整太阳能电池板的方向、倾角和使用合适的聚光器,可达到最大限度地收集利用太阳能的效果。一般来说,聚光太阳能电池板的热、电性能优于非聚光太阳能电池板。追踪系统会显着提高太阳能电池板接收到的辐射强度,从而提高电池板的光伏和光热性能。因此,追踪技术在太阳能利用领域具有广阔的应用前景。本文采用（?）分析方法对比研究不同轴向的单轴追踪系统和双轴追踪系统的能量输出特性。得到结论,在北京地区单轴追踪低倍聚光PV/T系统东西轴向系统的性能最优。其次,结合具有间歇性和随机性特征的低倍聚光PV/T热电输出能量场模拟和实验结果,将聚光PV/T技术与热泵技术耦合,构建了全工况下的热电联供系统。采用（?）分析方法,研究热电联供系统变工况运行性能下降的本质原因及其应对策略,揭示联供系统全工况能量转换与梯级利用机制。从能源梯级利用角度出发,设计并建立低倍聚光PV/T系统耦合热泵热电联供系统模型,分析其采暖季全工况下的热力特性。通过数值模拟,探究其全工况下系统热力特性。搭建系统实验平台,实验探究该热电联供系统的耦合机制及运行性能。热电联供系统的水源热泵机租的COP实测值比额定值高31%。然后,分析多时空尺度下异质能源互补的冷、热、电能量转换机制,探索天然气辅助低倍聚光PV/T三联供系统能量场的耦合机理。基于温度对口、梯级利用原则,通过对用户侧的热负荷、冷负荷、生活热水、以及系统用电的预测与评估,剖析三联供系统全工况热力特性,结合具有间歇性和随机性特征的低倍聚光PV/T系统输出能量场模拟结果,剖析天然气、低倍聚光PV/T以及热泵系统的相互作用机制,建立了异质能源互补的三联供系统的热力输运计算模型。最终,实现系统全工况的稳定连续运行,既可提高太阳能的光电光热转化效率,又能够提高天然气热力系统的运行热经济性,降低污染物排放,减少天然气燃烧不可逆损失。最后,从系统优化角度出发,以前述天然气辅助低倍聚光PV/T系统为研究对象,提出异质能源互补的冷、热、电三联供系统的优化集成方法。利用TRNSYS软件与GenOpt相结合的手段,优化低倍聚光PV/T面积、蓄热水箱容积以及控制策略中的三个限定温度,采用全生命周期的分析方法,建立耦合系统优化目标,探究系统收益、成本之间的竞争博弈关系。最终,优化后天然气辅助低倍聚光PV/T三联供系统的年度CO2减排率为35%。
郑舒鹏[3]（2021）在《近零补水型太阳能STIGT系统性能及控制优化研究》文中研究表明为了满足当今世界对供电系统高效环保的苛刻要求,发展了可高效利用太阳能的混合STIGT（Steam Injected Gas Turbine）发电系统。该系统虽然工作效率高但因运行时消耗大量水资源以及进气温度过高导致出力下降等问题使其在太阳能丰富而水资源缺乏地区应用受限。为此,本文利用水热回收系统对其废气进行水热回收,达到近零补水要求的同时对进口空气进行冷却,并通过采用合适的控制策略以实现系统的高效稳定运行。具体工作如下:1.近零补水太阳能混合STIGT系统的模型构建及验证基于Matlab/Simulink建立近零补水型太阳能混合STIGT系统各部件模型以及PID（Proportional-Integral-Derivative）和MDMC（Multivariable Dynamic Matrix Control）控制算法模型;通过文献数据和实验数据对模型进行验证得到的误差不超过5%。最后选取具体地区案例进行分析系统在全年运行的具体工况。2.系统性能及动态规律研究在模型验证的基础之上,分析了系统的变工况特性及水热回收效果,与传统单效系统进行比较水回收率可以提高到98%,废热回收率提高109%,此外还对系统动态性能及其与配电网之间相互作用进行分析,特别是通过燃机系统和太阳能集热系统来分析环境条件阶跃对配电网动态规律的影响。3.系统的控制方法和策略研究根据动态规律得出其中稳定时间达到11分钟左右,这使得系统在干扰下响应时间过长且容易产生超调或者振荡。将MDMC控制替代PID控制应用于系统中。MDMC控制对功率输出的振荡幅度为1.8%,相较于PID的6.5%更为稳定,且调节时间较PID缩短了50%以上,说明MDMC对系统的平稳运行有更好的调节效果。
吴贵[4]（2020）在《F级燃气-蒸汽联合循环机组进气温度调节特性研究》文中研究指明天然气发电启停灵活,负荷适应性强,可满足电网快速调峰调频需求,有助于改善电网的安全性。同时作为一种清洁能源,天然气发电能够有效优化和调整能源结构,在我国一次能源消费中的比重不断上升,预计到2020年底,我国燃气机组装机容量达到1.1亿千瓦以上,所以,针对燃气机组的深度调峰能力和节能研究有较大的实际意义。大型9F燃气机组余热锅炉排烟温度一般在90℃左右,排放温度高既浪费了能源,又造成严重的环境热污染,烟气余热回收利用节能潜力大。环境温度影响着燃机的出力及效率,温度升高时,空气密度下降,质量流量下降,压气机的功耗上升,联合循环机组出力下降。利用余热锅炉的废热产生的热水来驱动溴化锂制冷,产生的冷量来冷却压气机进气,从而可以提高燃机出力,增加售电量。本文在理论研究的基础上,从工程应用角度,对AE94.3A型燃气-蒸汽联合循环热电联产机组进气冷却装置进行理论分析、模型设计、设备选型、安装调试,并对实验结果进行分析,验证设计的实际效果。通过建模分析得到,效率最高点集中在环境温度25℃-27.5℃范围内,说明在夏季工况下,大型燃气机组上应用进气冷却技术理论上是成立的。鉴于某电厂所在地区常年的平均湿度80%左右,干湿球温度差较小,选择用溴化锂吸收式制冷装置,以25℃作为进气温度设计参考点的进气冷却系统,系统设备运行过程证明选型完全满足实际安全经济运行要求。试验测试后得到,进气冷却系统投运后,第一套机组燃机进气温度下降了6.2℃,联合循环供电量增加10.41MW,机组效率提升了0.21%;第二套机组燃机进气温度下降了7.38℃,联合循环机组供电量增加15.01MW,机组效率提升了0.24%。进气冷却装置投入后提高了联合循环机组出力,从投资收益上是完全合适的。通过研究,获得大型F级燃气轮机机组进气温度调节装置工程经验和调节特性,证明了进气冷却装置在AE94.3A型燃气-蒸汽联合循环机组上经济可行性,为工程推广和装置经济运行提供指导,为天然气发电运行提高收益提供新的途径。
徐聪[5]（2020）在《分布式电/冷/除湿/脱盐联供系统集成方法》文中指出在分布式能源和工业用能领域,吸收式除湿技术可以利用低品位余热或可再生能源如太阳能等作为驱动热源进行能的转换与利用,从而提升整个能源系统的效率,可作为低温热能利用的一种有效途径。本学位论文深入研究了分布式能源系统中动力余热利用的吸收式除湿与吸收式制冷、吸收式脱盐的耦合方法与系统集成方法。针对海洋、海岛及沿海地区高温、高湿、高盐气候特点和用户、设施的需求,提出利用分布式能源系统解决空气降温、除湿、脱盐的一体化方法。研究了吸收式制冷与除湿、吸收式除湿与脱盐的耦合方法。利用溶液的吸湿性及其表面张力对盐雾颗粒的捕获作用,同时实现空气的除湿和脱盐,再与吸收式制冷结合,达到空气降温、除湿和脱盐的目的。基于同离子效应原理,遴选氯化锂为吸收工质,提出将大气盐雾主要成分氯化钠从体系内脱除的结晶方法,维持除湿脱盐系统稳定运行。基于能的深度梯级利用原理,提出了分布式能源系统动力余热驱动的吸收式制冷/溶液除湿耦合循环系统。该系统耦合机理为吸收式制冷循环和除湿循环梯级利用动力余热,同时吸收式制冷循环产出的冷能被除湿循环利用从而实现系统内部冷热匹配。研究了制冷循环的制冷温度、除湿循环的溶液再生温度和除湿溶液浓度、环境大气温、湿度参数变化等对系统性能的影响。该循环空气处理量可达到常规热驱动空调系统的2.73倍,余热利用率提高一倍以上。设计搭建了吸收式除湿脱盐一体化实验台,该实验台由海洋大气环境模拟系统、除湿脱盐一体化系统、测量控制系统三部分组成。海洋大气环境模拟系统对空气具有加热、加湿、加盐等功能,可以模拟高温、高湿、高盐的大气环境。除湿脱盐一体化系统,由吸收式除湿脱盐和溶液冷却结晶两部分组成,可处理最大风量为3000m3/h。测量控制系统可以实现空气温湿度、风量、空气含盐量的测量。实验结果表明:在新风温度26-34℃,相对湿度70-90%和送风温度16-20℃的工况下,系统冷耗系数COPc保持1.0左右,热耗系数COPH在0.6～0.9范围内,除湿性能比较稳定,3000 m3/h风量下脱盐率达96.4%,验证了除湿脱盐一体化方法的可行性。针对高温、高湿、高盐的典型海岛气候环境,依据余热梯级利用原理和吸收式除湿脱盐一体化原理,设计了分布式电、冷、除湿、脱盐联供系统方案,并开展不同规模、不同用户需求的案例分析。结果表明,海岛内燃机分布式能源系统,回收动力机组余热并进行梯级利用,采用吸收式制冷、除湿脱盐一体化技术,在实现温湿度独立控制和室内环境主动防腐的同时,相比于传统供能模式,节能率达到29%,投资回收期约为2.1年。电、冷、除湿、脱盐联供的分布式能源系统可以为海岛用户提供高效可靠的能源供应,同时也可为其设备防腐和人员舒适性需求提供解决方案,在海岛地区和东南沿海地区具有很好的应用潜力。本论文还对分布式能源系统的节能率评价指标进行了深入研究。研究了分产系统性能对冷电联产、热电联产系统相对节能率的影响,分析了发电效率、热电比、余热利用程度等关键参数对系统节能率的影响。针对多能互补,特别是含有可再生能源的能源系统节能率缺乏计算方法的问题,提出多能源热互补或热化学互补系统的节能率评价方法。对燃气电冷热除湿联供系统和太阳能热化学热电联产系统,结合具体案例开展了节能率评价分析。本研究为多能互补、多产品产出的能源系统节能率评价提供了新方法。
杨干[6]（2020）在《冷热电分布式能源系统的负荷匹配特性及多目标优化设计方法研究》文中指出工业革命以来,石油、煤炭等化石能源推动了全球工业化和城市化进程,但同时也导致了环境污染和能源短缺问题。为了实现经济社会的可持续发展,提高能源利用效率和采用可再生能源成为应对能源与环境问题的有效手段。冷热电分布式能源系统可以实现化石能源与可再生能源的高效互补,已成为未来分布式能源供应的一种有效手段,因此受到了广泛的关注。但是,由于冷热电分布式能源系统普遍存在设计方法单一、系统供需匹配性差等问题,在一定程度上限制了该项技术的推广和发展。本文针对冷热电分布式能源系统的优化构建和能源供需匹配问题,从燃气冷热电分布式能源系统产能特性、建筑负荷与冷热电分布式能源系统的匹配特性、太阳能辅助冷热电分布式能源系统产能特性、太阳能辅助冷热电分布式能源系统的多目标优化及决策、太阳能辅助冷热电分布式能源系统的不确定性优化等方面进行深入研究。本文主要工作总结如下:1、开展了冷热电联供机组实验研究和实际工程应用的冷热电分布式能源系统运行特性研究,分析了冷热电分布式能源系统的能量输出特性、运行效率,关键设备性能,并建立了相关性能参数的数学关联式,为系统建模奠定基础。对于冷热电联供实验机组,随着发电功率的升高,缸套水热效率、机组热回收效率以及机组能源利用总效率变化规律相似,呈先下降后上升的变化趋势。其中,供热模式下机组能源利用总效率在64.5%到82.7%之间。供冷模式下机组能源利用总效率在51%到59.1%之间。对于实际工程应用的冷热电分布式能源系统,系统中的冷热联供机组功率范围主要分布在3500k W-4300 k W,制冷模式下机组平均能源利用效率可达85.6%,制热模式下机组平均能源利用效率为77.64%。该系统的全年平均发电效率42.54%,全年能源利用率73.52%。2、利用统计分析方法研究了建筑负荷特性与燃气冷热电分布式能源系统优化设计参数和运行性能的关联体系。开展了建筑类型、气候类型和运行策略的多因素方差分析,结果表明建筑类型是冷热电分布式能源系统性能的最大影响因素。建立了冷热电分布式能源系统运行性能和设计容量的回归模型,并筛选出了影响机组性能和机组设计容量的关键参数。大型宾馆、医院和疗养中心中,冷热电分布式能源系统的运行性能最好,系统的年化费用节约率（Annual total cost saving ratio,ATCSR）在5.47%和12.36%之间,一次能源节约率（Primary energy saving ratio,PESR）在10.63%到22.17%之间。在所有气候区中,寒冷和严寒地区冷热电分布式能源系统的运行性能最优。此外,合理使用蓄热设备,可以显着提升冷热电分布式能源系统性能。3、构建了太阳能辅助冷热电分布式能源系统,利用线性惰性因子、动态环形邻域等方法改进了标准粒子群优化算法,形成了基于动态环形邻域的粒子群优化算法。分析了太阳能辅助冷热电分布式能源系统在五种运行模式下的优化设计和运行效果,以电定热结合制冷分配模式下系统的性能最佳;所对应的一次能源节约率,二氧化碳减排率（CO2 emission reduction ratio,CO2ERR）和年化费用节约率分别达到了36.15%、53.73%和4.16%。分析了建筑负荷特性和运行策略对太阳能辅助冷热电分布式能源系统性能的影响,结果表明以热定电（Following thermal load,FTL）策略适用于宾馆和医院,以电定热（Following electric load,FEL）策略适用于办公楼。医院、酒店和办公类建筑的系统最优综合性能可达28.95%、28.20%和22.69%。4、基于粒子群优化算法和帕累托最优的基本理论,设计了外部解集存储及更新策略、全局最优选取策略、全局扰动策略,开发了基于帕累托最优的多目标粒子群优化算法。并进一步将熵权法与基于理想解排序（Technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS）的多属性决策相结合,形成了太阳能辅助冷热电分布式能源系统的多目标粒子群优化与决策方法,为实际工程提供多样化的优化设计方案。与传统单目标优化结果相比,多目标优化与决策方法所获得的解有效提升了系统经济性,更好地平衡了系统的节能性、环保性和经济性。5、利用拉丁超立方抽样方法实现太阳辐照、用户侧负荷等参数的不确定性场景生成,将不确定性问题转化为多场景分析问题。在此基础上,设计了不确定性优化问题的目标方程,并结合多目标粒子群算法开展太阳能辅助冷热电分布式能源系统的不确定性优化。在优化目标方程中,将标准差惩罚系数设置为700时,可以在系统性能指标的标准差降低的同时保持较好的性能指标均值。与确定性场景下获得的优化方案相比,不确定场景下获得的优化方案中系统的PESR、CO2ERR分别提升了0.24%、1.46%,但是ATCSR下降了3.38%;PESR、CO2ERR和ATCSR的标准差则分别下降了0.05%、0.05%和0.23%。
王林[7]（2020）在《某平台冷热电联产系统方案设计与舱室热舒适性研究》文中研究指明随着社会的进步与发展,人类物质文化生活对能源的需求量越来越大,能源紧缺和环境污染问题日渐突出,已逐步成为我国社会经济发展下的巨大隐患。其中,世界船舶航运业作为化石燃料消耗的大户,在传统供能系统中,化石燃料的能量只有一部分被转化为有用功,其余的能量大部分被主机废气中的余热带走,直接排放到船体外,造成了很大程度的能源浪费。而随着船舶能效规则的不断提高、船运成本逐渐增加,以及能源紧缺问题不断的今天,做好船舶节能工作,提高能源利用效率,降低船运成本成为目前国内外船舶相关行业和国际海事组织共同面临的问题。分布式冷热电联产（CCHP）系统是国内近年来兴起的一种基于能源梯级利用原理,根据用户需求,同时向用户端供给冷热电负荷的一套系统,它以其节能、高效和环保等优良特性备受各界关注。本文以“三沙一号”交通补给船为研究对象,将分布式联供系统中的能源梯级利用原理运用到船舶中,并提出了船舶冷热电联供系统这个概念,然后对其经济性和节能率等进行了分析与评价,为船舶行业的节能减排事业提供新思路。首先,本文以“三沙一号”交通补给船的航行工况为研究背景,分别计算出船舶的冷、热负荷:空调负荷303.33 k W,供暖负荷0 k W,生活热水负荷291.28 k W,燃油、滑油预热负荷1033.33 k W。根据不同工况求得“三沙一号”交通补给船在不使用空调的情况下电力负荷:海上航行工况678.43 k W、进出港工况1417.19 k W、停泊工况179.70 k W和应急工况103.99 k W。然后以得出的船舶冷热电负荷为基础,分别设计了两套船舶冷、热、电联供系统方案并对设备进行了选型。接着对包括原供能系统在内的三套联供系统方案进行了热经济性和多属性的综合分析与评价。综合分析得出,在两套联供系统中,虽然方案一的投资回收周期较方案二要短,但方案二的整体经济效益更具优势。最后,本文以船舶空调舱室热舒适性和节能为目的,通过对舱室空调系统进行参数化设计和气流组织改进,以“三沙一号”船舶的居住舱室为研究对象,利用计算流体力学理论和方法,应用商用CFD软件Fluent airpak 3.0,对不同气流组织形式下舱室内的热舒适性进行了数值模拟仿真,得出了每种气流组织形式下室内的温度分布、速度矢量分布、空气龄分布、PMV分布和PPD分布。通过对比分析和综合考虑,最终得出:下送顶回气流组织形式下的室内热舒适性最好,可适当提高送风温度,具有节能潜力。
余跃[8]（2019）在《基于燃气轮机的冷热电联供系统控制技术研究》文中研究说明分布式供能系统具有节能、环保、高可靠性、高稳定性等优点,能有效缓解世界能源危机和减少环境污染。基于燃气轮机的冷热电联供系统是一种采取能源梯级利用策略的分布式供能系统,可同时提供电功率、空调冷冻水和生活热水。本文研究基于燃气轮机的冷热电联供系统的控制技术,主要涉及构建方案、综合建模、系统控制和硬件在环试验4部分内容。（1）提出基于燃气轮机的冷热电联供系统的构建方案。该方案采用某兆瓦级燃气轮机带动高速永磁同步发电机来发电,通过双效溴化锂吸收式制冷机吸收燃气轮机尾气热量来生产空调冷冻水,利用管壳式换热器吸收剩余尾气热量来提供生活热水。在分析各单元功率匹配的基础上,制定双效溴化锂吸收式制冷机的工程设计方案。（2）建立基于燃气轮机的冷热电联供系统的综合模型。建立燃气轮机的部件级子模型,并在此基础上分别建立发电机组子模型、双效溴化锂吸收式制冷机子模型和管壳式换热器子模型,最后将各子模型集成为冷热电联供系统综合模型。（3）设计冷热电联供系统的控制器。该控制器由Atom-RIO单元和信号调理驱动单元组成,其功能包括燃气轮机转速控制、冷冻水出口温度控制、生活热水出口温度控制、燃气轮机起动控制和停车控制。在“以电定冷热”运行模式中,采取3组带前馈补偿的PI算法以保证燃机转速的稳定、实现冷冻水出口温度控制和维持生活热水出口温度不变。（4）开展基于燃气轮机的冷热电联供控制系统的硬件在环仿真试验。硬件在环仿真试验包括四部分:验证对燃气轮机起动控制和停车控制的功能,验证燃气轮机转速控制算法的有效性,验证冷冻水出口温度控制算法的有效性,验证生活热水出口温度的有效性。试验表明,燃气轮机能正常起动和停车,卸载时燃气轮机转速超调量不超过0.5%,溴冷机的冷冻水出口温度实现无差控制,生活热水出口温度超调小、无稳态误差,验证了控制器的控制能力。
柴逸[9]（2018）在《吸收式制冷系统的动态建模和学习控制研究》文中研究表明由于溴化锂吸收式制冷系统具有节能环保,安装方便,维护简单,可利用工业余热或太阳能等特点,近年来受到了广泛的关注,是提高能源利用率,减少污染物排放的有效途径,可以广泛应用在分布式供能系统中。由于吸收式制冷系统具有非线性、强耦合、大时滞等特性,难以建立精确的机理模型,从而进行有效地控制研究,本文在对实验室中单效热水型吸收式制冷系统大量实验的基础上,采用支持向量机的方法,依次确定了模型的阶次和滞后时间,通过混沌粒子群算法建立了二阶纯滞后动态模型。模型的相关系数大于0.99,均方误差小于0.1%,表明该模型可有效用于控制过程。吸收式制冷系统的稳定运行是以冷冻水供水温度稳定为标志的,因此选择冷冻水供水温度作为被控变量。由于建立的模型是非解析模型,本文首次选取无模型控制方法对吸收式制冷机组进行控制研究。对传统滞后无模型自适应控制方法提出了参数自寻优和自适应的改进。通过前馈神经网络学习控制器和反馈无模型自适应控制器共同组成系统的学习控制器,在控制的过程中在线学习,增强了模型的自学习自适应能力。在Matlab中,分别采用本文提出的学习控制方法和改进的无模型自适应控制方法对制冷机组的冷冻水供水温度进行了控制仿真实验。实验表明,本文提出的学习控制方法快速性和鲁棒性均优于改进前的滞后无模型自适应和无模型自适应控制方法,能在变工况下更快速地控制冷冻水供水温度,有利于吸收式制冷系统在变工况工作状态下的稳定运行和节能环保。
郑博文[10]（2018）在《吸收式制冷机组控制系统研究》文中研究表明当前我国能源现状日益严峻,资源利用效率低,余热资源没有得到有效利用。吸收式制冷机组能够利用余热资源运行,但是吸收式制冷机组在部分负荷下运行时,系统的性能系数（coefficient of performance,COP）较低,存在着较大的资源浪费,而且吸收式制冷机组具有强耦合、大时滞及难以建立精确的控制模型等特点。本文针对这些问题建立BP神经网络稳态模型,利用改进的粒子群优化算法寻找部分负荷下的最佳设定点,提高系统COP,根据获得的设定点利用改进的无模型自适应控制算法对吸收式制冷机组进行控制。主要的研究内容如下:首先,搭建单效溴化锂吸收式制冷实验平台。在不同负荷的情况下,运行实验平台,获得系统的稳态数据。根据实验数据建立6-9-2的BP神经网络稳态模型,根据建立的稳态模型对输入变量进行敏感性分析,得出需要优化的设定点。其次,针对制冷机组在部分负荷下COP不高的问题,提出一种逆神经网络算法与粒子群算法结合的寻优算法。根据寻优算法寻找制冷机组在部分负荷下运行的最佳设定点,利用实验数据验证所提方法的有效性。通过对比优化前后设定点可知,制冷机组部分负荷下的COP得到明显提升。最后,针对制冷机组存在大时滞与难以建模的特点,提出一种基于二阶泛模型带有滞后时间输入变化约束项的无模型自适应控制方法。考虑之前时刻的输入变化量对输出变化量的影响,将泛模型从一阶提升到二阶,推导出双输入双输出的二阶泛模型,并将滞后时间常数引入控制输入准则函数与估计准则函数,推导出双回路二阶泛模型的控制方案。对该方案进行仿真对比,仿真结果表明,在制冷机组中应用改进的无模型自适应控制算法具有良好的控制性能。
二、溴化锂吸收式制冷机常见故障原因及排除方法（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、溴化锂吸收式制冷机常见故障原因及排除方法（论文提纲范文）
（2）天然气辅助聚光PV/T冷热电联供系统的热力特性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 太阳能聚光PV/T技术 |
| 1.2.2 PV/T耦合热泵热电联供技术 |
| 1.2.3 PV/T分布式三联供技术 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 第2章 低倍聚光PV/T追踪系统性能对比研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 单轴追踪低倍聚光PV/T系统对比研究 |
| 2.2.1 单轴追踪低倍聚光PV/T系统流程 |
| 2.2.2 单轴追踪低倍聚光PV/T系统的模拟研究 |
| 2.2.3 单轴追踪低倍聚光PV/T系统的实验研究 |
| 2.3 实验结果分析 |
| 2.3.1 能量分析结果讨论 |
| 2.3.2 (?)分析结果讨论 |
| 2.4 双轴追踪低倍聚光PV/T系统性能研究 |
| 2.5 小结 |
| 第3章 低倍聚光PV/T耦合热泵热电联供系统 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 热电联供系统热力特性分析 |
| 3.2.1 热电联供系统介绍 |
| 3.2.2 热力特性分析 |
| 3.3 热电联供系统实验论证分析 |
| 3.3.1 实验系统介绍 |
| 3.3.2 实验系统热力学模型 |
| 3.3.3 实验结果分析 |
| 3.4 小结 |
| 第4章 天然气辅助低倍聚光PV/T三联供系统热力特性分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 天然气辅助低倍聚光PV/T三联供系统运行介绍 |
| 4.2.1 三联供系统介绍 |
| 4.2.2 三联供系统各模块介绍 |
| 4.3 天然气辅助低倍聚光PV/T三联供系统控制策略 |
| 4.3.1 供热模式下的控制策略 |
| 4.3.2 制冷模式下的控制策略 |
| 4.4 数据分析 |
| 4.4.1 基础数据分析 |
| 4.4.2 低倍聚光PV/T系统数据分析 |
| 4.4.3 辅助设备数据分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 天然气辅助低倍聚光PV/T三联供系统的优化分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 天然气辅助低倍聚光PV/T三联供系统的优化设计 |
| 5.2.1 决策变量 |
| 5.2.2 目标函数 |
| 5.2.3 求解算法 |
| 5.3 三联供系统的优化分析 |
| 5.3.1 低倍聚光PV/T系统 |
| 5.3.2 辅助系统 |
| 5.3.3 二氧化碳减排 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 后续工作展望 |
| 参考文献 |
| 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 |
（3）近零补水型太阳能STIGT系统性能及控制优化研究（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 |
| 1.2.1 太阳能热发电及STIGT技术的研究现状 |
| 1.2.2 动态性能及控制策略研究现状 |
| 1.3 本文主要内容 |
| 1.3.1 存在的关键科学问题 |
| 1.3.2 本文主要研究内容和框架 |
| 第二章 近零补水型太阳能混合STIGT模型 |
| 2.1 近零补水型太阳能混合STIGT系统 |
| 2.2 STIGT子系统模型建立 |
| 2.2.1 压气机模型建立 |
| 2.2.2 燃烧室模型建立 |
| 2.2.3 透平(涡轮)模型建立 |
| 2.2.4 换热(回热)器模型建立 |
| 2.2.5 转轴模型建立 |
| 2.2.6 蒸汽发生器模型建立 |
| 2.3 水热回收子系统模型建立 |
| 2.3.1 高/低压发生器模型 |
| 2.3.2 吸收器Ⅰ和Ⅱ模型 |
| 2.3.3 冷凝器 |
| 2.3.4 中间冷却器模型 |
| 2.3.5 蒸发器模型 |
| 2.3.6 溶液换热器模型 |
| 2.3.7 其他部件模型 |
| 2.4 太阳能集热器子系统模型建立 |
| 2.4.1 定日镜场模型建立 |
| 2.4.2 吸热器模型建立 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 近零补水型STIGT系统稳态性能研究 |
| 3.1 模型验证 |
| 3.1.1 STIGT模型验证 |
| 3.1.2 水热回收子系统验证 |
| 3.1.3 太阳能集热子系统验证及动态响应过程 |
| 3.2 影响系统性能因素分析 |
| 3.2.1 环境温度的影响 |
| 3.2.2 注水率和太阳能输入 |
| 3.3 水热回收分析 |
| 3.3.1 余热回收分析 |
| 3.3.2 注水回收分析 |
| 3.4 案例分析 |
| 3.4.1 两地区的环境条件分析 |
| 3.4.2 太阳能集热器子系统特性 |
| 3.4.3 系统工作效率和输出功率 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 近零补水型STIGT系统动态性能及控制优化 |
| 4.1 PID控制和MDMC控制原理 |
| 4.1.1 PID控制原理及模型 |
| 4.1.2 MDMC控制原理 |
| 4.2 系统动态性能分析和控制策略研究 |
| 4.2.1 动态性能研究 |
| 4.2.2 系统控制策略 |
| 4.3 模型控制参数及比较结果 |
| 4.3.1 单回路PID与MDMC控制效果的比较 |
| 4.3.2 双回路分层PID与MDMC控制效果的比较 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结和展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 创新点 |
| 5.3 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 |
| 致谢 |
（4）F级燃气-蒸汽联合循环机组进气温度调节特性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 直接接触式冷却 |
| 1.2.2 间接接触式冷却 |
| 1.3 论文研究目的和内容 |
| 第二章 进气温度对联合循环机组性能影响分析 |
| 2.1 进气温度对燃气轮机及其联合循环机组的影响 |
| 2.2 进气温度对联合循环机组性能影响分析 |
| 2.2.1 计算依据及基本条件 |
| 2.2.2 进气温度对机组性能影响(Base Load负荷) |
| 2.2.2.1 进气温度对燃机性能影响 |
| 2.2.2.2 进气温度对汽机性能影响 |
| 2.2.3 进气温度对机组性能影响(部分负荷) |
| 2.3 小结 |
| 第三章 进气冷却方式设计 |
| 3.1 研究对象介绍 |
| 3.1.1 项目概况 |
| 3.1.2 进气冷却装置技术方案 |
| 3.2 边界参数数据选择 |
| 3.2.1 有关进气冷却温度设计点的选取 |
| 3.2.2 有关余热锅炉排烟温度选取 |
| 3.3 设备参数及技术方案 |
| 3.3.1 设备参数 |
| 3.3.2 方案介绍 |
| 3.3.3 进气冷却系统设计参数及设备明细 |
| 3.4 项目安全可靠性分析 |
| 3.4.1 项目安全性分析 |
| 3.4.2 项目可靠性 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 系统调试与性能分析 |
| 4.1 系统运行说明 |
| 4.2 热水型溴化锂制冷机运行要点 |
| 4.3 调试现象及处理 |
| 4.4 调试遗留问题 |
| 4.5 性能试验与分析 |
| 4.5.1 原始数据 |
| 4.5.2 数据整理 |
| 4.5.3 计算方法 |
| 4.5.4 试验结果汇总 |
| 4.5.5 试验结果分析 |
| 4.6 经济性分析 |
| 4.7 小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 5.2.1 提高机组综合经济性,充分利用系统能源 |
| 5.2.2 提高机组高温运行出力,增强机组调峰能力 |
| 5.2.3 改造为进气加热装置的可行性 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（5）分布式电/冷/除湿/脱盐联供系统集成方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 符号说明表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 分布式能源的研究进展 |
| 1.2.1 分布式能源定义 |
| 1.2.2 分布式能源系统的作用和意义 |
| 1.2.3 分布式能源系统的分类 |
| 1.2.4 分布式能源系统的发展历程 |
| 1.2.5 分布式能源系统集成 |
| 1.2.6 分布式能源系统评价指标 |
| 1.3 海岛型分布式能源系统研究进展 |
| 1.3.1 余热制冷技术 |
| 1.3.2 空气除湿技术 |
| 1.3.3 空气脱盐技术 |
| 1.4 本文研究内容 |
| 第2章 分布式能源系统除湿脱盐一体化与评价方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 除湿脱盐一体化方法 |
| 2.2.1 盐雾的产生,分布,腐蚀机理 |
| 2.2.2 除湿脱盐一体化方法 |
| 2.3 分布式能源系统的评价方法 |
| 2.3.1 分布式能源系统能效评价体系 |
| 2.3.2 化石能源系统节能率评价方法 |
| 2.3.3 多能源互补系统节能率评价方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 低品位热驱动的制冷/除湿耦合循环系统研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 低品位热驱动的制冷/除湿耦合循环系统 |
| 3.2.1 系统流程介绍 |
| 3.2.2 系统建模及评价方法 |
| 3.2.3 系统性能分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 除湿脱盐一体化方法实验验证 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 除湿脱盐一体化实验平台设计 |
| 4.3 除湿脱盐一体化实验平台建设 |
| 4.3.1 海洋大气环境模拟系统 |
| 4.3.2 除湿脱盐一体化系统 |
| 4.3.3 测量控制系统 |
| 4.4 除湿脱盐一体化实验研究 |
| 4.4.1 除湿性能测试 |
| 4.4.2 空气脱盐率的测定 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 集成除湿脱盐系统的海岛分布式能源系统 |
| 5.1 热带海岛气候环境特点分析 |
| 5.1.1 热带海岛气候环境概述 |
| 5.1.2 “三高”气候环境危害 |
| 5.2 海岛用户负荷特性分析 |
| 5.3 针对典型海岛用户的分布式能源系统 |
| 5.3.1 系统概述 |
| 5.3.2 系统性能评价方法 |
| 5.3.3 典型海岛用户分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论 |
| 6.1 论文的主要成果 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（6）冷热电分布式能源系统的负荷匹配特性及多目标优化设计方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号说明 |
| 变量 |
| 希腊字母变量 |
| 下标 |
| 缩写 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 冷热电分布式能源系统集成建模研究现状 |
| 1.2.2 冷热电分布式能源系统适用性及影响因素研究现状 |
| 1.2.3 冷热电分布式能源系统运行策略研究现状 |
| 1.2.4 冷热电分布式能源系统优化及决策方法研究现状 |
| 1.3 本文的研究内容 |
| 第二章 冷热电分布式能源系统的实验研究 |
| 2.1 冷热电联供系统实验 |
| 2.1.1 实验系统概况 |
| 2.1.2 实验方案 |
| 2.1.3 实验评价方法 |
| 2.2 实验分析 |
| 2.2.1 热电联供机组的运行分析 |
| 2.2.2 实验机组的运行性能 |
| 2.2.3 蓄热水箱性能 |
| 2.2.4 单效吸收式制冷机的性能 |
| 2.3 冷热电分布式能源系统运行分析 |
| 2.3.1 冷热电分布式能源系统概况 |
| 2.3.2 冷热电分布式能源系统关键设备信息 |
| 2.3.3 数据采集及预处理 |
| 2.4 单台冷热电联供机组运行特性 |
| 2.4.1 单台冷热电联供机组运行概况 |
| 2.4.2 单台冷热电联供机组逐月运行分析 |
| 2.4.3 单台冷热电联供机组典型日运行分析 |
| 2.5 冷热电分布式能源系统运行分析 |
| 2.5.1 冷热电分布式能源系统全年运行概况 |
| 2.5.2 冷热电分布式能源系统逐月运行分析 |
| 2.5.3 冷热电分布式能源系统典型日运行分析 |
| 2.6 冷热电分布式能源系统关键参数拟合 |
| 2.6.1 内燃机产能曲线 |
| 2.6.2 内燃机发电效率和热回收效率 |
| 2.6.3 吸收式制冷机组的制冷COP和制热效率 |
| 2.6.4 冷热电联供机组能源利用效率 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 冷热电分布式能源系统与建筑负荷匹配特性研究 |
| 3.1 数据及研究方法 |
| 3.1.1 研究路线 |
| 3.1.2 建筑负荷数据 |
| 3.2 燃气冷热电分布式能源系统数学模型及评价方法 |
| 3.2.1 燃气冷热电分布式能源系统数学模型 |
| 3.2.2 运行策略和储热策略 |
| 3.2.3 冷热电分布式能源系统的评价指标 |
| 3.3 统计学分析方法 |
| 3.3.1 多因素方差分析 |
| 3.3.2 聚类分析 |
| 3.3.3 相关性分析 |
| 3.3.4 多元回归分析 |
| 3.4 建筑负荷对冷热电分布式能源系统的影响 |
| 3.4.1 建筑类型和气候特点的影响 |
| 3.4.2 建筑负荷特性的影响 |
| 3.4.3 设计参数以及性能参数在各类运行场景的分布特点 |
| 3.4.4 蓄热策略的影响 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 太阳能辅助冷热电分布式能源系统优化及性能分析 |
| 4.1 研究方法及数据 |
| 4.1.1 研究路线 |
| 4.1.2 建筑负荷和气象数据 |
| 4.1.3 太阳能辅助冷热电分布式能源系统数学模型及评价方法 |
| 4.1.4 简化假设 |
| 4.1.5 运行策略 |
| 4.1.6 系统评价指标 |
| 4.2 粒子群优化算法 |
| 4.2.1 标准粒子群优化算法 |
| 4.2.2 粒子群优化算法的改进 |
| 4.3 不同运行策略下太阳能辅助冷热电分布式能源系统的性能 |
| 4.3.1 太阳能辅助冷热电分布式能源系统逐月运行性能 |
| 4.3.2 太阳能辅助冷热电分布式能源系统的全年运行性能 |
| 4.3.3 太阳能辅助冷热电分布式能源系统与传统燃气冷热电系统对比 |
| 4.4 建筑负荷对于冷热电分布式能源系统的影响 |
| 4.4.1 原动机优化设计结果 |
| 4.4.2 太阳能系统优化设计结果 |
| 4.4.3 系统供需匹配情况 |
| 4.4.4 太阳能系统的贡献 |
| 4.4.5 系统综合评价 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 太阳能辅助冷热电分布式能源系统的多目标优化 |
| 5.1 研究方法及数据 |
| 5.1.1 技术路线 |
| 5.1.2 数据及模型 |
| 5.2 多目标粒子群优化算法 |
| 5.2.1 多目标优化问题 |
| 5.2.2 多目标优化问题的求解 |
| 5.2.3 多目标粒子群优化算法 |
| 5.3 基于熵权法和理想点的多属性决策 |
| 5.3.1 基于理想点的多属性决策 |
| 5.3.2 熵权法 |
| 5.4 算法参数对于优化结果的影响 |
| 5.5 多目标优化结果分析 |
| 5.5.1 不同建筑中优化决策的熵权重比较 |
| 5.5.2 不同优化方法的结果比较 |
| 5.5.3 多目标优化帕累托解集的多样性 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 太阳能辅助冷热电分布式能源系统不确定性优化 |
| 6.1 研究方法及数据 |
| 6.1.1 技术路线 |
| 6.1.2 数据及模型 |
| 6.1.3 随机变量的不确定性分布模型 |
| 6.1.4 不确定性优化方法 |
| 6.1.5 不确定场景生成方法 |
| 6.2 不确定性对系统性能的影响 |
| 6.3 不确定性优化结果 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录一 攻读博士学位期间已发表或录用的论文和专利 |
| 附录二 攻读博士学位期间参与的科研项目 |
| 致谢 |
（7）某平台冷热电联产系统方案设计与舱室热舒适性研究（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 |
| 1.1.1 分布式冷热电联供技术 |
| 1.1.2 分布式联供系统的优化设计 |
| 1.1.3 船舶联供系统概念的提出 |
| 1.2 国内外冷热电联供系统的发展及研究意义 |
| 1.2.1 国外发展状况及研究现状 |
| 1.2.2 国内发展状况及研究现状 |
| 1.2.3 船舶余热利用研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 第2章 “三沙一号”交通补给船冷热电负荷估算 |
| 2.1 “三沙一号”交通补给船简介 |
| 2.2 “三沙一号”交通补给船冷、热、电负荷估算 |
| 2.2.1 空调与采暖热负荷计算 |
| 2.2.2 生活用热的热负荷 |
| 2.2.3 蒸汽用热负荷 |
| 2.2.4 船舶电负荷 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 “三沙一号”交通补给船冷热电联供系统方案设计与选型 |
| 3.1 燃气轮机冷热电联供系统的分类与特点 |
| 3.2 燃气轮机冷热电联供系统中的关键设备 |
| 3.2.1 微型燃气轮机简介 |
| 3.2.2 溴化锂吸收式制冷设备简介 |
| 3.3 “三沙一号”交通补给船冷热电联供系统方案 |
| 3.3.1 “三沙一号”交通补给船原供能系统 |
| 3.3.2 “三沙一号”交通补给船冷热电联供系统设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 “三沙一号”交通补给船冷热电联供系统的热经济性分析 |
| 4.1 “三沙一号”联供系统的经济效益分析 |
| 4.1.1 系统初期投资成本 |
| 4.1.2 系统运行成本分析 |
| 4.1.3 系统的投资回收周期 |
| 4.2 系统的热力学性能分析 |
| 4.2.1 一次能源利用率 |
| 4.2.2 节能率 |
| 4.2.3 CO_2排放量 |
| 4.2.4 NOX排放量 |
| 4.2.5 各方案能源、经济和环境效益比较 |
| 4.3 系统的敏感性分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 船舶空调舱室热环境模拟 |
| 5.1 研究方法 |
| 5.2 舱室气流组织的数值模拟 |
| 5.2.1 居住舱室模型建立 |
| 5.2.2 舱室空调送风参数计算 |
| 5.2.3 数学模型的建立 |
| 5.2.4 数值仿真过程 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 气流组织数值仿真结果分析 |
| 6.1 各种气流组织的物理模型 |
| 6.2 仿真结果及分析 |
| 6.2.1 上侧送风、异下侧回风1-1 |
| 6.2.2 上侧送风、异下侧回风1-2 |
| 6.2.3 上侧送风同下侧回风2 |
| 6.2.4 顶板送风下侧回风气流组织3 |
| 6.2.5 下侧送风顶板回风气流组织4 |
| 6.2.6 上侧送风、异上侧回风气流组织5 |
| 6.2.7 各种气流组织形式对比分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 总结 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 |
| 附录2 |
| 附录3 |
| 攻读硕士学位期间发表的科研成果 |
| 致谢 |
（8）基于燃气轮机的冷热电联供系统控制技术研究（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 国内外研究现状 |
| 1.2.1 冷热电联供技术 |
| 1.2.2 双效溴化锂吸收式制冷技术 |
| 1.2.3 冷热电联供系统的建模与控制技术 |
| 1.3 本文研究思路及内容安排 |
| 第二章 基于燃气轮机的冷热电联供系统的构建方案 |
| 2.1 基于燃气轮机的冷热电联供系统的方案分析 |
| 2.2 冷热电联供系统的设计点计算 |
| 2.2.1 微型燃气轮机的设计点参数 |
| 2.2.2 双效溴冷机的设计点计算 |
| 2.2.3 冷热电联供系统的设计点分析 |
| 2.3 动力单元分析 |
| 2.4 发电单元分析 |
| 2.5 制冷单元设计 |
| 2.5.1 溴化锂吸收式制冷技术 |
| 2.5.2 双效溴冷机的总体方案设计 |
| 2.5.3 高压筒体设计 |
| 2.5.4 中压筒体设计 |
| 2.5.5 低压筒体设计 |
| 2.6 供热单元分析 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 基于燃气轮机的冷热电联供系统综合建模 |
| 3.1 冷热电联供系统的综合建模分析 |
| 3.2 某型燃气轮机建模 |
| 3.2.1 压气机和涡轮的特性曲线 |
| 3.2.2 部件级模型 |
| 3.2.3 燃气轮机的动态迭代过程 |
| 3.2.4 起动模型和停车模型 |
| 3.3 高速永磁同步发电机建模 |
| 3.4 双效溴冷机建模 |
| 3.4.1 双效溴冷机的动态模型 |
| 3.4.2 双效溴冷机的参数对 COP 的影响 |
| 3.5 管壳式换热器建模 |
| 3.6 冷热电联供系统模型集成 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于燃气轮机的冷热电联供系统的控制器设计 |
| 4.1 控制算法设计与仿真分析 |
| 4.1.1 燃气轮机起动控制 |
| 4.1.2 发电量调节控制 |
| 4.2 电子控制器设计 |
| 4.2.1 Atom-RIO控制器 |
| 4.2.2 信号调理驱动单元 |
| 4.3 控制器软件设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于燃气轮机的冷热电联供系统的硬件在环试验研究 |
| 5.1 硬件在环试验总体方案 |
| 5.2 接口模拟器设计 |
| 5.2.1 接口模拟器电子电路设计 |
| 5.2.2 接口模拟器软件设计 |
| 5.3 模型子系统上位机软件设计 |
| 5.4 硬件在环平台的信号测试 |
| 5.5 硬件在环平台的实时性测试 |
| 5.6 冷热电联供控制系统的硬件在环仿真试验 |
| 5.6.1 起动过程 |
| 5.6.2 停车过程 |
| 5.6.3 发电量调节控制 |
| 5.7 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 |
（9）吸收式制冷系统的动态建模和学习控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 吸收式制冷机组的国内外研究现状 |
| 1.2.1 吸收式制冷机组的建模方法分类 |
| 1.2.2 吸收式制冷机组动态建模 |
| 1.2.3 吸收式制冷机组的控制优化 |
| 1.2.4 吸收式制冷机组内部结构优化 |
| 1.3 学习控制的研究现状 |
| 1.3.1 迭代学习控制 |
| 1.3.2 神经网络自学习控制 |
| 1.4 本文主要内容 |
| 第2章 吸收式制冷机组的原理和数据采集 |
| 2.1 吸收式制冷机组工作原理 |
| 2.1.1 吸收式制冷机组工质 |
| 2.1.2 吸收式制冷机组分类 |
| 2.1.3 吸收式制冷机组组成 |
| 2.1.4 外部水循环回路介绍 |
| 2.2 实验室吸收式制冷机组介绍 |
| 2.3 实验和数据采集 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于支持向量机的建模 |
| 3.1 支持向量机 |
| 3.2 基于支持向量机的动态模型辨识 |
| 3.2.1 数据集的划分 |
| 3.2.2 数据的归一化和反归一化 |
| 3.2.3 模型参数优化 |
| 3.2.4 动态模型阶次和时滞的辨识过程 |
| 3.2.5 模型验证 |
| 3.3 稳态建模和设定点优化 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 吸收式制冷机组的控制策略 |
| 4.1 吸收式制冷系统的结晶原因及改进方案 |
| 4.2 吸收式制冷系统控制策略 |
| 4.2.1 吸收式制冷系统的常用被控变量 |
| 4.2.2 吸收式制冷系统的常用控制变量 |
| 4.3 控制框图 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 吸收式制冷机组控制和仿真 |
| 5.1 无模型自适应控制 |
| 5.1.1 无模型自适应控制原理 |
| 5.1.2 传统的滞后无模型自适应控制 |
| 5.1.3 改进的滞后无模型自适应控制 |
| 5.1.4基于改进的滞后无模型自适应控制的仿真实验 |
| 5.2 基于神经网络的学习控制 |
| 5.2.1 RBF神经网络介绍 |
| 5.2.2 基于RBF神经网络的在线学习控制方法 |
| 5.2.3 学习控制和改进的无模型自适应控制对比 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 结论和展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（10）吸收式制冷机组控制系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景与意义 |
| 1.2 吸收式制冷机组研究现状 |
| 1.2.1 吸收式制冷机组建模研究现状 |
| 1.2.2 吸收式制冷机组优化研究现状 |
| 1.2.3 吸收式制冷机组控制研究现状 |
| 1.3 论文研究的主要内容 |
| 第2章 溴化锂吸收式制冷实验平台设计 |
| 2.1 溴化锂吸收式制冷机组工作原理及特性 |
| 2.1.1 溴化锂吸收式制冷机组工作原理 |
| 2.1.2 溴化锂吸收式制冷机组特性 |
| 2.2 吸收式制冷实验平台搭建 |
| 2.2.1 实验平台 |
| 2.2.2 实验平台组成 |
| 2.2.3 数据采集设备 |
| 2.2.4 控制系统设备 |
| 2.3 吸收式制冷实验平台软件设计 |
| 2.3.1 软件平台架构 |
| 2.3.2 现场设备与组态王的通信 |
| 2.3.3 组态王系统开发 |
| 2.4 吸收式制冷实验平台安全保护系统与运行操作 |
| 2.4.1 安全保护系统 |
| 2.4.2 实验平台运行操作 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 吸收式制冷机组神经网络建模 |
| 3.1 BP神经网络基础 |
| 3.1.1 人工神经网络 |
| 3.1.2 BP神经网络原理 |
| 3.2 应用BP神经网络建立稳态模型 |
| 3.2.1 建模样本数据准备 |
| 3.2.2 实验数据的采集与预处理 |
| 3.2.3 BP神经网络稳态模型建立 |
| 3.3 BP神经网络模型的验证与敏感性分析 |
| 3.3.1 BP神经网络模型验证 |
| 3.3.2 敏感性分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 吸收式制冷机组设定点优化 |
| 4.1 粒子群优化算法概述 |
| 4.2 制冷机组负荷特性分析 |
| 4.3 逆神经网络算法 |
| 4.4 吸收式制冷机组设定点优化 |
| 4.5 优化结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 吸收式制冷机组的改进无模型自适应控制 |
| 5.1 无模型自适应控制基础 |
| 5.1.1 无模型自适应控制概述 |
| 5.1.2 无模型自适应控制算法 |
| 5.2 基于二阶泛模型的改进无模型自适应控制 |
| 5.2.1 双输入双输出系统的二阶泛模型 |
| 5.2.2 基于二阶泛模型的改进无模型自适应控制器设计 |
| 5.3 改进无模型自适应控制算法的仿真验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
四、溴化锂吸收式制冷机常见故障原因及排除方法（论文参考文献）
- [1]冷热电联供型能源系统实时仿真与优化[D]. 冷慧. 南京邮电大学, 2021
- [2]天然气辅助聚光PV/T冷热电联供系统的热力特性研究[D]. 刘扬. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [3]近零补水型太阳能STIGT系统性能及控制优化研究[D]. 郑舒鹏. 浙江大学, 2021(07)
- [4]F级燃气-蒸汽联合循环机组进气温度调节特性研究[D]. 吴贵. 华南理工大学, 2020(05)
- [5]分布式电/冷/除湿/脱盐联供系统集成方法[D]. 徐聪. 中国科学院大学(中国科学院工程热物理研究所), 2020(01)
- [6]冷热电分布式能源系统的负荷匹配特性及多目标优化设计方法研究[D]. 杨干. 上海交通大学, 2020(01)
- [7]某平台冷热电联产系统方案设计与舱室热舒适性研究[D]. 王林. 江苏科技大学, 2020(01)
- [8]基于燃气轮机的冷热电联供系统控制技术研究[D]. 余跃. 南京航空航天大学, 2019(02)
- [9]吸收式制冷系统的动态建模和学习控制研究[D]. 柴逸. 天津大学, 2018(06)
- [10]吸收式制冷机组控制系统研究[D]. 郑博文. 天津大学, 2018(06)