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轧辊偏心补偿的研究

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轧辊偏心补偿的研究
论文目录
 
摘要第1-9 页
ABSTRACT第9-11 页
第一章 绪论第11-17 页
  · 课题研究的背景及意义第11-12 页
  · 板带轧机轧辊偏心补偿控制的发展第12-15 页
    · 板带轧制的发展历简史第12-13 页
    · 辊偏心补偿控制的发展第13-15 页
  · 本文的主要研究内容和创新之处第15-17 页
第二章 热连轧板厚控制的理论基础第17-29 页
  · 轧机带刚厚度控制的基本原理第17-21 页
    · 机座的弹跳方程和弹性曲线第17-19 页
    · 机件的塑性方程和塑性变形第19-20 页
    · 轧机的弹塑曲线第20-21 页
  · 带钢厚度波动的原因第21-23 页
  · 轧辊偏心对厚度控制系统的影响第23-27 页
    · 轧辊偏心的起因第23-24 页
    · 轧辊偏心信号的特点第24-25 页
    · 轧辊偏心对带钢厚度的影响第25-26 页
    · 轧辊偏心对轧制力影响第26-27 页
  · 本章小结第27-29 页
第三章 液压厚度控制系统的设计第29-39 页
  · 几种基本的AGC 及其控制原理第29-34 页
    · 厚度计(GM)式AGC第29-31 页
    · 监控AGC第31-32 页
    · 前馈(KFF)AGC第32-33 页
    · 秒流量AGC第33-34 页
  · 液压厚度控制系统的组成第34-37 页
    · 液压缸位置数学模型第34-36 页
    · APC 系统动态数学模型第36-37 页
  · 本章小结第37-39 页
第四章 轧辊偏心信号辨识第39-51 页
  · 轧辊偏心信号分析系统第39-40 页
  · 快速傅立叶变换算法(FFT 算法)在偏心补偿中的应用第40-43 页
    · 快速傅立叶变换算法(FFT 算法)第40 页
    · FFT 算法基本思想第40-43 页
  · 偏心信号神经网络模型的建立第43-50 页
    · 神经网络的基本理论第43-45 页
    · 偏心信号神经网络模型的建立第45-47 页
    · 神经网络收敛性讨论第47-48 页
    · 神经网络的训练第48-49 页
    · 仿真结果及分析第49-50 页
  · 本章小结第50-51 页
第五章 轧辊偏心控制系统第51-67 页
  · PID 控制第51-53 页
  · BP 神经网络整定的PID 控制第53-57 页
    · BP 神经网络简介第53-54 页
    · BP 神经网络整定PID第54-57 页
  · 遗传算法整定的PID 控制第57-62 页
    · 遗传算法的基本原理第57-58 页
    · 遗传算法的优化设计第58-60 页
    · 遗传算法的PID 整定第60-62 页
  · 轧辊偏心重复控制补偿的设计第62-66 页
    · 轧辊偏心控制补偿方案的设计第63-65 页
    · 轧辊偏心控制补偿的仿真第65-66 页
  · 本章小结第66-67 页
第六章 总结与展望第67-69 页
参考文献第69-73 页
致谢第73-75 页
附录 (攻读学位期间发表的学术论文及参加的科研项目)第75 页

本篇论文共75页,点击这进入下载页面
 
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