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基于双泵并联的高效自动化充填控制技术研究

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-15页
   ·膏体充填开采的背景与意义第10-11页
   ·国内外研究概况第11页
   ·膏体充填的特性第11-13页
   ·主要内容和安排第13-15页
     ·主要内容第13页
     ·全文安排第13-15页
第2章 膏体充填站概述第15-24页
   ·充填站的设备布置第16页
   ·膏体充填站的组成第16-23页
     ·矸石破碎子系统设备选择第16-18页
     ·配比搅拌子系统设备选择第18-21页
     ·管道泵送子系统设备组成与能力第21-23页
   ·本章小结第23-24页
第3章 膏体充填站的控制系统设计第24-42页
   ·控制方案第24-29页
     ·充填站控制系统设计原则第24页
     ·控制系统基本内容与要求第24-26页
     ·控制方案设计第26-29页
   ·可编程控制器的设计第29-35页
     ·可编程控制器介绍第29页
     ·PLC 的工作原理第29-30页
     ·可编程控制器的选型第30-35页
   ·膏体充填控制系统程序设计第35-37页
     ·设计思想第35-36页
     ·控制算法及流程第36页
     ·控制流程第36-37页
   ·控制系统总体设计第37-39页
     ·硬件组态第37页
     ·通信组态第37页
     ·程序结构第37-39页
   ·WINCC 监控系统设计第39-41页
     ·Wincc 概述第39页
     ·Wincc 的性能特点第39页
     ·监控系统结构及主画面第39-41页
   ·本章小结第41-42页
第4章 双泵并联在膏体充填中的应用第42-52页
   ·膏体充填泵第42-46页
     ·充填泵的性能特点第42-43页
     ·充填泵的工作原理第43-46页
   ·双泵并联泵送控制的原理第46页
   ·双泵并联的优化模型第46-51页
     ·目标函数的确立第46-47页
     ·约束条件第47-48页
     ·求解方法第48-51页
     ·双泵并联泵送的优点第51页
   ·本章小结第51-52页
第5章 膏体充填称重误差的 BP 网络补偿第52-61页
   ·人工神经网络第53-56页
     ·神经网络基本要素第53-55页
     ·神经网络的特点第55-56页
   ·BP 神经网络第56-57页
     ·BP 神经网络概述第56页
     ·BP 神经网络结构第56-57页
     ·BP 神经网络算法第57页
   ·BP 神经网络在称重误差补偿中应用第57-60页
     ·基于 BP 网络的误差补偿第57-59页
     ·BP 网络模型的建立及仿真第59-60页
   ·本章小结第60-61页
第6章 总结与展望第61-63页
   ·本文工作总结第61-62页
   ·工作展望第62-63页
致谢第63-64页
参考文献第64-67页
作者简介第67-68页
攻读硕士学位期间发表的论文第68-69页

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