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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
本篇论文共
70
页,
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