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磨矿过程参数软测量与综合优化控制的研究
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磨矿过程参数软测量与综合优化控制的研究
论文目录
 
摘要第1-6 页
Abstract第6-11 页
1 绪论第11-29 页
　　· 选题意义第11-13 页
　　· 磨矿过程控制概述第13-17 页
　　　　· 磨矿过程控制方法的现状第13-14 页
　　　　· 磨矿过程控制的复杂性第14-15 页
　　　　· 磨矿过程控制存在的问题第15 页
　　　　· 近期发展趋势第15-17 页
　　· 软测量技术第17-27 页
　　　　· 软测量技术及其原理第17-19 页
　　　　· 软测量技术研究与应用第19-25 页
　　　　· 软测量技术存在问题第25-26 页
　　　　· 研究方向及展望第26-27 页
　　· 论文主要内容第27-29 页
2 磨矿过程控制机理分析第29-40 页
　　· 磨矿过程工艺流程第29-30 页
　　· 磨矿过程机理分析第30-34 页
　　　　· 磨矿过程数学模型第30-31 页
　　　　· 磨矿过程变量分析第31-34 页
　　· 磨矿过程控制第34-40 页
　　　　· 给矿量控制第35 页
　　　　· 磨机负荷控制第35-36 页
　　　　· 磨矿浓度控制第36-38 页
　　　　· 分级溢流粒度控制第38-39 页
　　　　· 介质填充控制第39-40 页
3 磨矿浓度软测量第40-62 页
　　· 磨矿浓度软测量辅助变量选择第41-50 页
　　　　· 分步辅助变量选择及其存在的问题第41 页
　　　　· 灰关联辅助变量选择第41-49 页
　　　　· 组合确认第49-50 页
　　· 磨矿浓度软测量建模第50-56 页
　　　　· 软测量建模数据预处理第51 页
　　　　· 网络模型训练第51-54 页
　　　　· 模型测试第54-56 页
　　· 讨论第56 页
　　· 磨矿浓度软测量模型校正第56-61 页
　　· 本章小结第61-62 页
4 磨矿浓度控制第62-69 页
　　· 模糊 PID控制第62-64 页
　　　　· 模糊分析第62-63 页
　　　　· PID参数整定原则第63 页
　　　　· PID参数整定方法第63 页
　　　　· 模糊 PID第63-64 页
　　· 磨矿浓度串级控制第64-68 页
　　　　· 补水副回路模糊 PID控制第65-67 页
　　　　· 磨矿浓度主回路控制第67-68 页
　　· 本章小结第68-69 页
5 磨矿生产率预测第69-85 页
　　· 支持向量机第69-75 页
　　　　· SVM理论基础与基本原则第70-72 页
　　　　· 支持向量回归机第72-74 页
　　　　· 核函数第74-75 页
　　· 混合核函数的改进第75-80 页
　　　　· 遗传算法第75-78 页
　　　　· 基于遗传算法的混合核改进第78-80 页
　　· 基于改进的 MKSVM磨矿生产率预测第80-84 页
　　　　· 磨矿生产率影响因素分析第80-81 页
　　　　· 仿真研究第81-84 页
　　· 本章小结第84-85 页
6 磨机运行故障诊断第85-95 页
　　· 小波分析第86-89 页
　　　　· 小波变换第86-87 页
　　　　· 小波特征提取第87-89 页
　　· 小波神经网络第89-90 页
　　· 磨机故障小波网络辨识第90-94 页
　　　　· 磨机故障分类第90-91 页
　　　　· 磨机运行状态的特征提取第91 页
　　　　· 磨机运行状态辨识网络第91-94 页
　　· 本章小结第94-95 页
7 磨矿过程综合优化控制第95-104 页
　　· 磨矿过程质量综合优化控制的意义第95-96 页
　　· 磨矿过程综合优化控制的结构第96-98 页
　　· 磨矿过程稳态控制模型第98-100 页
　　· 磨矿质量综合优化控制第100-103 页
　　　　· 磨矿质量综合优化的目标及结构第100-101 页
　　　　· 磨矿质量综合寻优仿真研究第101-103 页
　　· 本章小结第103-104 页
结论第104-106 页
今后工作的展望第106-107 页
参考文献第107-113 页
附录短期模型校正仿真结构图第113-114 页
攻读博士学位期间发表学术论文情况第114-115 页
致谢第115-116 页
大连理工大学学位论文版权使用授权书第116 页

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