水泥回转窑温度控制方法的研究

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水泥回转窑温度控制方法的研究

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水泥回转窑温度控制方法的研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-10页
第1章绪论	第10-13页
1.1 课题背景及研究的目的和意义	第10页
1.2 水泥回转窑温度控制方法的国内外研究现状	第10-12页
1.2.1 国外研究现状	第10-11页
1.2.2 国内研究现状	第11-12页
1.3 本设计完成的主要工作	第12-13页
第2章水泥回转窑温度影响因素分析及系统设计方案	第13-18页
2.1 新型干法水泥生产工艺流程	第13-14页
2.2 水泥回转窑工艺流程	第14-15页
2.3 水泥回转窑温度的主要影响因素	第15-16页
2.4 控制目标和难点分析	第16页
2.5 水泥回转窑温度控制系统的总体设计方案	第16-17页
2.6 小结	第17-18页
第3章基于图像处理的水泥回转窑温度测量	第18-44页
3.1 水泥回转窑温度测量方案的确定	第18页
3.2 数字图像处理基础知识	第18-19页
3.2.1 数字图像的感知和获取	第18-19页
3.2.2 数字图像的数据结构	第19页
3.3 图像去噪的基本方法	第19-20页
3.3.1 空间域滤波方法	第19-20页
3.3.2 变换域滤波方法	第20页
3.4 本文采用的图像去噪方法	第20-24页
3.4.1 自适应开关中值滤波	第20-21页
3.4.2 实验结果与分析	第21-24页
3.5 图像分割的基本方法	第24-26页
3.5.1 阈值分割	第24-25页
3.5.2 区域分割	第25页
3.5.3 边缘分割	第25页
3.5.4 基于特定理论的分割方法	第25-26页
3.6 本文采用的图像分割方法	第26-36页
3.6.1 基于搜寻者优化算法的K-means聚类算法	第26-28页
3.6.2 算法的基本流程	第28页
3.6.3 实验结果与分析	第28-36页
3.7 温度测量的基本方法	第36-38页
3.7.1 接触式测温法	第36-37页
3.7.2 非接触式测温法	第37-38页
3.8 本文采用的测温方法	第38-43页
3.8.1 神经网络比色测温法	第38-39页
3.8.2 BP神经网络法测温标定模型	第39-41页
3.8.3 实验结果与分析	第41-43页
3.9 小结	第43-44页
第4章水泥回转窑温度的控制	第44-56页
4.1 水泥回转窑温度控制方案的确定	第44-45页
4.2 水泥回转窑温度控制系统的总体结构	第45-46页
4.3 基于Q-learning和ISOA的水泥回转窑温度控制	第46-55页
4.3.1 Q-learning	第46页
4.3.2 ISOA	第46-49页
4.3.3 基于Q-learning和ISOA的算法	第49页
4.3.4 Q学习系统的设计	第49-51页
4.3.5 基于Q-learning和ISOA的算法流程	第51-52页
4.3.6 实验结果与分析	第52-55页
4.4 小结	第55-56页
第5章水泥回转窑温度控制系统实现	第56-70页
5.1 控制系统的总体设计	第56页
5.2 控制系统的硬件设计与实现	第56-58页
5.3 控制系统的软件设计与实现	第58-61页
5.3.1 软件功能设计	第58页
5.3.2 OPC通讯设计	第58-59页
5.3.3 PLC控制程序设计	第59-61页
5.4 用户监控软件界面的设计	第61-69页
5.4.1 软件框架	第61-62页
5.4.2 软件初始化	第62-64页
5.4.3 软件设置	第64-66页
5.4.4 温度测量	第66-67页
5.4.5 控制量和被控量数据录入	第67-68页
5.4.6 温度控制	第68页
5.4.7 效果检验	第68-69页
5.5 小结	第69-70页
第6章结论	第70-72页
致谢	第72-73页
参考文献	第73-78页
作者简介	第78-79页
攻读硕士学位期间研究成果	第79页

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