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冶炼制酸过程控制系统设计及SO_2风机故障诊断方法的应用与研究

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冶炼制酸过程控制系统设计及SO_2风机故障诊断方法的应用与研究
[硕士毕业论文]
论文目录
 
摘要第1-3 页
Abstract第3-6 页
第一章 绪论第6-11 页
  · 课题来源及项目背景第6 页
  · 国内外制酸行业进展第6-8 页
    · 国内现状与发展第6-7 页
    · 国内制酸工艺第7-8 页
    · 国外制酸工艺进展第8 页
  · 国内外烟气制酸领域自动化水平现状第8-10 页
    · 国内制酸领域自动化水平现状第8-9 页
    · 国外制酸领域自动化水平现状第9-10 页
  · 文章中的工作第10-11 页
第二章 烟气制酸过程控制分析第11-22 页
  · 工程概述第11 页
    · 设计规模第11 页
    · 工程项目组成第11 页
  · 主要工艺技术方案第11-12 页
  · 主要工艺流程说明第12-16 页
    · 脱硫工艺第12-14 页
    · 制酸工艺第14-16 页
  · 系统主要监控设备及控制要求第16-22 页
    · 主要监控设备第16-17 页
    · 主要控制要求第17-18 页
    · 系统主要I/O 分析与总结第18-22 页
第三章 基于PROFIBUS 总线的控制系统的设计第22-42 页
  · 硬件、软件配置选型方案第22-27 页
  · 控制系统网络结构设计第27-28 页
  · 硬件电路设计第28-32 页
  · PLC 程序设计第32-38 页
  · 运用IDE 进行上位监控组态第38-41 页
  · 系统说明第41-42 页
第四章 SO_2离心鼓风机的控制第42-51 页
  · 离心鼓风机在我国的应用现状第42-43 页
    · 低速直联型离心鼓风机第42 页
    · 单级高速离心鼓风机第42-43 页
    · 发展趋势第43 页
  · SO_2风机的控制与保护第43-51 页
    · SO_2风机的控制第44-46 页
    · SO_2风机的报警与连锁第46-51 页
第五章 神经网络在SO_2风机故障诊断中的研究与应用第51-68 页
  · 引言第51 页
  · 利用BP 神经网络对SO_2风机进行故障诊断第51-54 页
    · BP 神经网络结构及算法第51-53 页
    · BP 网络故障诊断原理第53-54 页
  · 基于BP 神经网络SO_2风机故障诊断的仿真实验研究第54-59 页
    · 网络输入、输出向量的确定第54 页
    · 样本的提取与处理第54-56 页
    · 基于MATLAB 神经网络工具箱简介第56-57 页
    · 基于MATLAB 的运行程序及仿真结果分析第57-59 页
  · PCA 概述第59-61 页
    · PCA 介绍第59 页
    · 主成分分析的数学模型及几何解释第59-60 页
    · 主成分的推导及性质第60-61 页
  · 运用PCA 对样本进行降维处理后的SO_2风机故障诊断实验第61-68 页
    · 实验流程方案第61 页
    · PCA 算法在MATLAB 中的程序编写第61-64 页
    · 生成降维后的样本特征向量第64-65 页
    · 利用降维后的样本向量进行风机故障诊断试验结果及分析第65-68 页
第六章 总结与心得第68-69 页
参考文献第69-72 页
致谢第72-73 页
附录A I/O 模块端子图第73-80 页
附录B STEP7 程序第80-87 页
个人简历 在攻读硕士学位期间发表的学术论文第87 页

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