| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 工业过程建模研究现状及发展 | 第11-12页 |
| 1.2.2 过程监测与故障诊断技术研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 当前生产过程中存在的问题 | 第14-16页 |
| 1.4 本文工作内容 | 第16-18页 |
| 第2章 基于机理建模的带钢张力计量方法 | 第18-26页 |
| 2.1 连退生产过程简介 | 第18-19页 |
| 2.2 均热炉内带钢张力机理建模 | 第19-21页 |
| 2.3 机理模型求解 | 第21-24页 |
| 2.3.1 龙格库塔法求解过程 | 第21-22页 |
| 2.3.2 模型性能验证 | 第22-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-26页 |
| 第3章 基于机理和数据解析混合建模的带钢张力计量方法 | 第26-44页 |
| 3.1 混合建模思想 | 第26页 |
| 3.2 LSSVM回归算法 | 第26-28页 |
| 3.3 PSO_LSSVM带钢张力误差预测模型 | 第28-38页 |
| 3.3.1 问题描述 | 第28-29页 |
| 3.3.2 改进PSO算法 | 第29-31页 |
| 3.3.3 PSO_LSSVM模型 | 第31-33页 |
| 3.3.4 数值实验 | 第33-38页 |
| 3.4 混合模型与机理模型性能比较 | 第38-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-44页 |
| 第4章 连退均热炉在线监测与故障诊断 | 第44-54页 |
| 4.1 基于PCA与带钢张力计量模型的过程监测与故障诊断 | 第44页 |
| 4.2 基于PCA的带钢跑偏监测与故障诊断 | 第44-51页 |
| 4.2.1 主元分析法的基本原理 | 第45页 |
| 4.2.2 基于主元分析的过程监测与故障诊断原理 | 第45-47页 |
| 4.2.3 在线监测PCA模型自更新方法 | 第47-51页 |
| 4.3 基于带钢张力计量模型的过程监测与故障诊断 | 第51-52页 |
| 4.4 性能验证 | 第52-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 连退SF炉带钢跑偏监测与故障诊断系统开发及应用 | 第54-68页 |
| 5.1 系统基本需求 | 第54-55页 |
| 5.2 系统功能设计 | 第55-62页 |
| 5.2.1 系统功能模块设计 | 第55-61页 |
| 5.2.2 系统数据库设计 | 第61-62页 |
| 5.3 系统应用 | 第62-67页 |
| 5.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 第6章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
