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矿热炉生产过程能耗监测与能耗分析模型的研究

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矿热炉生产过程能耗监测与能耗分析模型的研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-9页
第1章 绪论第9-15页
  · 课题来源第9页
  · 课题研究背景及意义第9-10页
    · 课题研究背景第9页
    · 研究目的及意义第9-10页
  · 课题在该领域国内外发展现状与趋势第10-12页
  · 本文主要研究内容、创新点及章节安排第12-14页
    · 本文主要研究内容第12-13页
    · 本文创新点第13页
    · 本文章节安排第13-14页
  · 本章小结第14-15页
第2章 矿热炉生产过程介绍第15-19页
  · 矿热炉设备简介第15页
  · 矿热炉生产过程工艺流程第15-17页
  · 矿热炉生产过程能源消耗概述第17-18页
  · 本章小结第18-19页
第3章 矿热炉生产过程能耗监测系统第19-66页
  · 能耗监测系统测量原理及方案设计第19-23页
    · 虚拟仪器技术第19-21页
      · 虚拟仪器的概念第19页
      · 虚拟仪器的特点第19-20页
      · 虚拟仪器的构成第20-21页
    · 系统设计思路第21页
    · 系统测量原理第21-23页
    · 系统总体结构设计第23页
    · 系统功能说明第23页
  · 能耗监测系统硬件平台搭建第23-34页
    · 互感器第24-28页
      · 电流互感器第24-25页
      · 电压互感器第25-26页
      · 互感器选型第26-28页
    · 信号调理模块第28-31页
      · 瞬时过电压第29页
      · 瞬时过电压抑制第29-31页
    · 数据采集系统第31-33页
      · PC-DAQ数据采集系统第31页
      · 数据采集系统配置第31-33页
    · 硬件看门狗装置第33页
    · 系统主机及触摸显示器第33-34页
      · 系统主机第33-34页
      · 触摸显示器第34页
  · 能耗监测系统软件设计第34-55页
    · 系统总体软件设计第34-35页
    · 数据采集、显示、存储及软件设计第35-40页
      · 数据采集第35-37页
      · 数据显示第37-38页
      · 数据存储及查看第38-40页
    · 系统配置文件生成及查看工具软件设计第40-41页
    · 系统附加误差校验原理及软件设计第41-45页
    · 互感器误差补偿算法及软件设计第45-50页
      · 数字化采集下角差描述第45-46页
      · 离散波形角差补偿原理分析第46-47页
      · 基于样条插值的角差补偿算法第47-50页
    · 功率、电度、能耗算法及软件设计第50-52页
      · 功率及电度计量算法第50-52页
      · 能耗算法第52页
    · 系统其它功能软件设计第52-55页
      · 谐波分析第52页
      · 报表生成第52-55页
  · 能耗监测系统测试与验证第55-65页
    · 系统附加误差校验测试第55页
    · 互感器误差补偿测试第55-57页
    · 功率、电度及能耗计量测试第57-65页
      · 功率、电度及能耗计量仿真测试第57-63页
      · 功率、电度及能耗计量现场测试第63-65页
    · 谐波分析功能测试第65页
  · 本章小结第65-66页
第4章 神经网络与遗传算法基础理论第66-74页
  · 神经网络概述第66-67页
    · 人工神经网络简介第66页
    · 人工神经元第66-67页
  · BP神经网络第67-70页
    · BP神经网络结构第67页
    · BP神经网络的学习过程第67-69页
    · BP神经网络的特点及缺点第69-70页
  · 遗传算法第70-72页
    · 遗传算法简介第70页
    · 遗传算法基础理论第70-72页
      · 遗传算法基本操作第70-71页
      · 遗传算法流程第71页
      · 遗传算法优点[30]第71-72页
    · 遗传算法参数设定第72页
  · 遗传算法优化BP神经网络第72-73页
    · 遗传算法和BP网络结合可行性第72-73页
    · 遗传算法和BP网络结合方式第73页
  · 本章小结第73-74页
第5章 矿热炉生产过程设备电损耗分析模型第74-87页
  · 基于设备电损耗模型的节能计算指标第74-75页
  · 设备电损耗模型的建立第75-78页
    · 输入的选择第75页
    · 样本数据的选择及预处理第75-76页
    · 基于BP神经网络的设备电损耗模型结构第76-78页
  · 设备电损耗模型的训练及检测第78-85页
    · 采用标准BP神经网络模型第78-80页
    · 采用GA-BP神经网络模型第80-85页
  · 本章小结第85-87页
第6章 工作总结与展望第87-89页
  · 工作总结第87-88页
  · 展望第88-89页
致谢第89-90页
参考文献第90-93页
附录A 论文发表情况第93-94页
附录B 信号调理模块实物图第94-95页
附录C 能耗监测系统实物图第95-96页

本篇论文共96页,点击这进入下载页面
 
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