| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-22页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第12-13页 |
| ·工业过程软测量技术概述 | 第13-17页 |
| ·软测量技术的提出及分类 | 第13-15页 |
| ·软测量技术开发流程 | 第15-16页 |
| ·软测量技术的应用 | 第16-17页 |
| ·氧化铝回转窑检测与控制研究现状 | 第17-21页 |
| ·氧化铝回转窑检测研究现状 | 第17-18页 |
| ·氧化铝回转窑控制研究现状 | 第18-20页 |
| ·存在的问题 | 第20-21页 |
| ·本文主要工作 | 第21-22页 |
| 第2章 氧化铝回转窑烧成带温度测量问题描述 | 第22-30页 |
| ·氧化铝回转窑过程描述 | 第22-25页 |
| ·烧成带温度测量现状描述 | 第25-26页 |
| ·烧成带温度特性分析 | 第26-27页 |
| ·烧成带温度软测量建模难点 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 氧化铝回转窑烧成带温度软测量方法 | 第30-52页 |
| ·烧成带温度软测量模型输入变量筛选 | 第30-31页 |
| ·数据预处理算法 | 第31-33页 |
| ·烧成带温度滤波 | 第31-32页 |
| ·数据去噪算法 | 第32-33页 |
| ·数据归一化处理算法 | 第33页 |
| ·基于主元回归(PCR)的烧成带温度软测量模型 | 第33-37页 |
| ·PCR方法简介 | 第33-35页 |
| ·模型结构 | 第35-36页 |
| ·模型训练算法 | 第36-37页 |
| ·基于部分最小二乘(PLS)的烧成带温度软测量模型 | 第37-42页 |
| ·PLS方法简介 | 第37-39页 |
| ·基于静态PLS的烧成带温度软测量模型 | 第39-41页 |
| ·基于动态PLS(DPLS)的烧成带温度软测量模型 | 第41-42页 |
| ·基于BP神经网络的烧成带温度软测量模型 | 第42-45页 |
| ·BP原理简介 | 第42页 |
| ·模型结构 | 第42-45页 |
| ·模型训练算法 | 第45页 |
| ·基于支持向量回归(SVR)的烧成带温度软测量模型 | 第45-49页 |
| ·SVR方法简介 | 第45-48页 |
| ·模型结构 | 第48页 |
| ·模型训练算法 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-52页 |
| 第4章 氧化铝回转窑烧成带温度软测量方法实验研究 | 第52-72页 |
| ·实验描述 | 第52页 |
| ·滤波实验 | 第52-54页 |
| ·基于PCR的烧成带温度软测量方法实验 | 第54-58页 |
| ·基于PLS的烧成带温度软测量方法实验 | 第58-63页 |
| ·静态PLS烧成带温度软测量方法实验 | 第58-61页 |
| ·基于动态PLS(DPLS)的烧成带温度软测量方法实验 | 第61-63页 |
| ·基于BP神经网络的烧成带温度软测量方法实验 | 第63-65页 |
| ·基于SVR的烧成带温度软测量方法实验 | 第65-69页 |
| ·实验结果比较分析 | 第69-70页 |
| ·本章小结 | 第70-72页 |
| 第5章 结论与展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
