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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

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