基于多率采样的焦炉火道温度软测量集成模型

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基于多率采样的焦炉火道温度软测量集成模型

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基于多率采样的焦炉火道温度软测量集成模型

论文目录
摘要	第1-4 页
ABSTRACT	第4-8 页
第一章绪论	第8-14 页
· 研究背景及意义	第8-10 页
· 国内外研究现状	第10-13 页
· 论文的主要研究内容	第13-14 页
第二章焦炉火道温度软测量机理	第14-30 页
· 焦炉生产工艺	第14-19 页
· 焦炉结构与生产过程	第14-16 页
· 焦炉加热方式	第16-17 页
· 结焦时间和换向周期对炉温的影响	第17-19 页
· 焦炉火道温度软测量	第19-25 页
· 影响火道温度的因素及分析	第19-22 页
· 蓄热室顶部温度测量	第22-23 页
· 软测量原理	第23-25 页
· 多率采样与火道温度软测量的融合	第25-29 页
· 多率采样的定义	第25-26 页
· 融合多率采样的火道温度软测量	第26-27 页
· 基于多率采样的火道温度软测量模型	第27-29 页
· 小结	第29-30 页
第三章基于多率采样的焦炉火道温度软测量集成模型	第30-56 页
· 软测量方法	第30-31 页
· 数据的采集和预处理	第31-32 页
· 线性回归构建火道温度软测量模型	第32-38 页
· 基于线性回归的火道温度软测量模型	第33-36 页
· 线性回归模型的神经网络集成方法	第36-38 页
· 融合TD算法的Elman神经网络火道温度软测量模型	第38-46 页
· TD算法的思想	第39-40 页
· Elman神经网络的结构和特点	第40-42 页
· 融合TD算法的Elman神经网络	第42-44 页
· TD-ENN软测量模型	第44-46 页
· 基于多率采样的火道温度软测量模型	第46-54 页
· 多率采样输出估计的原理	第46-49 页
· 基于曲线拟合和多项式预测算法的多率采样输出估计	第49-52 页
· 多率采样的软测量模型	第52-54 页
· 小结	第54-56 页
第四章火道温度软测量模型自学习策略与模型实现	第56-65 页
· 模型的整体结构	第56-58 页
· 模型的自学习	第58-60 页
· 仿真模型的实现	第60-62 页
· 仿真模型的运行效果	第62-63 页
· 小结	第63-65 页
第五章结论与展望	第65-67 页
· 结论	第65-66 页
· 展望	第66-67 页
参考文献	第67-72 页
致谢	第72-73 页
攻读学位期间的主要成果	第73 页

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