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基于数据驱动的烧结处理过程建模和控制

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基于数据驱动的烧结处理过程建模和控制
论文目录
 
致谢第1-6页
摘要第6-7页
Abstract第7-8页
目录第8-11页
插图清单第11-12页
附表清单第12-13页
1 绪论第13-23页
  · 研究背景和意义第13-17页
    · 烧结过程整体介绍第14-15页
    · 烧结矿生产热处理过程第15-16页
    · 烧结过程控制技术国内外研究现状第16-17页
  · 研究内容和方法第17-20页
    · 点火炉温度控制第17-18页
    · 烧结热状态建模第18-20页
    · 烧结热状态控制第20页
  · 论文结构第20-23页
2 数据驱动第23-27页
  · 引言第23页
  · 数据驱动定义第23页
  · 数据驱动国内外研究现状第23-24页
  · 数据驱动的应用第24-27页
    · 数据驱动控制第24-25页
    · 数据驱动建模第25-27页
3 烧结点火炉温度智能控制第27-45页
  · 引言第27-28页
  · 点火炉炉温控制过程分析第28-31页
    · 点火炉工作过程第28-30页
    · 点火炉控制过程第30-31页
  · 烧结点火炉PIDNN控制系统结构设计第31-39页
    · PIDNN控制系统原理第31-32页
    · PIDNN控制系统的结构第32-33页
    · PIDNN控制系统的反转学习计算方法第33-36页
    · PIDNN控制系统的稳定性分析第36-38页
    · PIDNN控制系统在烧结点火炉温度控制上的应用第38-39页
  · PIDNN控制仿真实验第39-42页
  · PIDNN控制系统现场应用实施第42-45页
4 烧结过程热状态建模与控制第45-65页
  · 引言第45-46页
  · 烧结热状态建模第46-51页
    · 时间序列数据研究单元第46页
    · 理想工况风箱温度预测模型第46-48页
    · 反向传播神经网络辨识建模第48-50页
    · 广义回归神经网络辨识建模第50-51页
  · 多模型模糊加权预测原理分析第51-57页
    · 多模型模糊加权预测的基本原理第51-52页
    · 模糊理论基本概念和模糊评判原理第52-55页
    · 模糊匹配程度和权重值计算第55-57页
  · 多模型模糊加权建模仿真实验第57-62页
    · 仿真设计第58页
    · 现场数据仿真第58-60页
    · 仿真结果第60-62页
  · 烧结热状态模糊控制第62-65页
    · 烧结热状态的模糊特性第62页
    · 模糊控制器输入变量的确定第62页
    · 模糊控制规则设计第62-65页
5 总结与展望第65-67页
  · 全文总结第65-66页
  · 研究展望第66-67页
参考文献第67-70页
攻读硕士学位期间科研成果第70页
  发表论文第70页
  参与项目第70页

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