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硫化镍矿选矿过程模型及优化策略研究
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硫化镍矿选矿过程模型及优化策略研究
论文目录
摘要
第1-10页
Abstract
第10-13页
第1章 绪论
第13-22页
· 引言
第13-14页
· 课题的研究背景
第14-19页
· 选矿工业过程控制的研究现状
第14-19页
· 磨矿工业过程的研究现状
第15-17页
· 浮选工业过程的研究现状
第17-19页
· 本文的研究目的、意义和主要工作
第19-22页
第2章 磨矿过程模糊神经网络控制器设计与模型优化算法
第22-36页
· 引言
第22-23页
· 模糊PID控制基本原理
第23-25页
· 模糊神经网络PID控制器设计
第25-27页
· 磨矿过程模糊RBF网络整定的PID控制及优化
第27-33页
· 磨矿分级自动控制系统控制结构
第27-28页
· 磨矿过程模糊神经网络系统控制方案
第28-30页
· RBF网络及对象参数模糊化
第30-32页
· RBF神经网络
第30-31页
· 磨矿过程对象参数模糊化
第31-32页
· 网络的训练原理及优化策略
第32-33页
· 仿真实验
第33-34页
· 小结
第34-36页
第3章 模型预测控制策略在旋流器分级控制中的应用
第36-51页
· 引言
第36-37页
· 磨矿分级工艺过程
第36-37页
· 磨矿分级工艺控制要求
第37页
· 磨矿分级控制总体方案设计
第37-38页
· 磨矿模型预测控制算法研究
第38-44页
· 模型预测控制基本原理
第38-39页
· DMC控制算法的三个部分
第39-44页
· 基于大滞后磨矿分级系统的动态分支预测转移控制技术
第44-47页
· 动态分支预测转移控制技术
第44页
· 磨矿过程的串级控制
第44-45页
· 动态分支预测转移控制结构及实现
第45-47页
· 系统仿真
第47-49页
· 小结
第49-51页
第4章 RBF神经网络与RS论的磨矿过程软测量综合模型及优化技术
第51-68页
· 引言
第51-52页
· 粗糙集方法
第52-60页
· 粗糙集基本概念
第52-55页
· 属性约简的粗糙集理论
第55-56页
· 粗糙集的属性约简方法
第56-57页
· 粗糙集方法的规则获取
第57-58页
· 关联规则挖掘原理
第58-60页
· 软测量混合建模方法
第60-61页
· 磨矿过程软测量综合模型及优化
第61-68页
· 网络的训练原理、策略及方法
第61-65页
· 模型辨识原理
第61页
· 磨矿过程串级控制系统框图及策略
第61-63页
· 应用RS理论分析的基本步骤
第63-64页
· RBF网络训练
第64-65页
· 模型建立及仿真
第65-66页
· 小结
第66-68页
第5章 磨矿过程模块化并行结构模型及优化
第68-81页
· 引言
第68页
· 磨矿过程模块化概念
第68-70页
· 砂泵池液位控制模块
第69页
· 水力旋流器分级质量控制
第69页
· 磨矿过程质量控制
第69-70页
· 浮选过程优化控制模块
第70页
· 分块建模
第70-76页
· 建立磨矿分级过程一个系列的模块模型
第76页
· 定量分析技术
第76-80页
· 大概率事件优先原理
第76-77页
· 基于Amdahl定律的磨矿过程模块性能
第77页
· 磨矿过程分块模型性能指标
第77-80页
· 小结
第80-81页
第6章 浮选过程调节阀曲线智能拟合
第81-91页
· 引言
第81-82页
· 神经网络软测量模型的建立
第82页
· 神经网络的选择
第82页
· 神经网络模型的建立
第82页
· 基于过程补余量算法
第82-84页
· 过程的能量储存特性
第82-83页
· 目标补入量的递推算法
第83-84页
· 过程的储存系数及其估算
第83-84页
· 目标补入量的估算
第84页
· 符合理想流量特性的调节阀设计
第84-87页
· 直线流量特性
第84-85页
· 等百分比流量特性
第85-86页
· 理想流量特性与目标补入量之间的关系
第86页
· 神经网络调节阀曲线拟合
第86-87页
· 比例系数
第87页
· 实验仿真
第87-90页
· 小结
第90-91页
总结与展望
第91-94页
参考文献
第94-101页
致谢
第101-102页
附录A (攻读学位期间所发表的学术论文目录)
第102-103页
附录B (磨矿分级过程有关参数)
第103-106页
本篇论文共
106
页,
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