| 中文摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第12页 |
| 1.2 无缝钢管生产工艺发展概述 | 第12-14页 |
| 1.3 国内外轧钢生产研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3.1 连轧生产的智能控制 | 第14-15页 |
| 1.3.2 钢管生产的智能控制 | 第15-16页 |
| 1.4 智能预测控制 | 第16-18页 |
| 1.5 本文的主要内容 | 第18-20页 |
| 第二章 斜连轧轧制过程数学模型 | 第20-34页 |
| 2.1 斜连轧机组概况 | 第20页 |
| 2.2 斜连轧工艺及控制系统 | 第20-22页 |
| 2.3 斜连轧工艺数学模型 | 第22-31页 |
| 2.3.1 温降模型 | 第22-24页 |
| 2.3.2 速度设定模型 | 第24-27页 |
| 2.3.3 连轧张力模型 | 第27-28页 |
| 2.3.4 轧制力模型 | 第28-31页 |
| 2.4 壁厚控制数学模型 | 第31-33页 |
| 2.5 小结 | 第33-34页 |
| 第三章 斜连轧机组连轧速度模型与同步控制 | 第34-48页 |
| 3.1 忆阻器研究现状 | 第34-36页 |
| 3.2 忆阻器原理及特性 | 第36-38页 |
| 3.2.1 忆阻器原理 | 第36页 |
| 3.2.2 忆阻器与突触性质的比较 | 第36-38页 |
| 3.3 记忆神经元PID控制器 | 第38-40页 |
| 3.3.1 记忆神经元PID控制器设计 | 第38-39页 |
| 3.3.2 仿真实验 | 第39-40页 |
| 3.4 基于记忆神经元PID的斜连轧速度系统同步控制 | 第40-47页 |
| 3.4.1 轧管段驱动电机的双闭环调速系统 | 第40-43页 |
| 3.4.2 基于记忆神经元PID控制的轧管段直流电机调速 | 第43-44页 |
| 3.4.3 记忆神经元PID控制器应用于斜连轧速度同步控制 | 第44-47页 |
| 3.5 小结 | 第47-48页 |
| 第四章 连轧张力速度系统模型及预测控制 | 第48-58页 |
| 4.1 问题的提出及分析 | 第48页 |
| 4.2 张力速度系统的状态方程 | 第48-51页 |
| 4.3 预测控制器设计 | 第51-54页 |
| 4.3.1 动态矩阵预测控制 | 第51-52页 |
| 4.3.2 参数选择 | 第52-53页 |
| 4.3.3 基于PSO的动态矩阵控制算法 | 第53-54页 |
| 4.4 斜连轧机张力速度系统的动态矩阵控制 | 第54-56页 |
| 4.5 小结 | 第56-58页 |
| 第五章 钢管斜连轧壁厚预测模型 | 第58-74页 |
| 5.1 无缝钢管管形标准及检测方法 | 第58-60页 |
| 5.1.1 无缝钢管几何尺寸精度 | 第58-59页 |
| 5.1.2 无缝钢管质量检测方法 | 第59-60页 |
| 5.2 影响壁厚质量因素的关联分析 | 第60-62页 |
| 5.2.1 影响壁厚波动的因素 | 第60页 |
| 5.2.2 斜连轧轧制时段的划分 | 第60-61页 |
| 5.2.3 输入变量和输出变量的确定 | 第61-62页 |
| 5.3 钢管壁厚预测模型 | 第62-72页 |
| 5.3.1 Spiking神经网络 | 第63-68页 |
| 5.3.2 突触可塑性及STDP学习规则 | 第68-69页 |
| 5.3.3 基于STDP规则的误差反馈Spiking神经网络 | 第69-71页 |
| 5.3.4 STDP-Spiking神经网络的钢管壁厚预测模型 | 第71-72页 |
| 5.4 小结 | 第72-74页 |
| 第六章 斜连轧钢管的微观组织预测模型 | 第74-82页 |
| 6.1 组织性能预测及控制技术概况 | 第74-76页 |
| 6.1.1 物理冶金模型 | 第74-76页 |
| 6.1.2 人工智能模型 | 第76页 |
| 6.2 组织性能影响因素 | 第76-78页 |
| 6.3 斜连轧微观组织的预测模型 | 第78-80页 |
| 6.3.1 再结晶模型 | 第78-79页 |
| 6.3.2 室温铁素体晶粒尺寸模型 | 第79-80页 |
| 6.4 小结 | 第80-82页 |
| 第七章 斜连轧过程控制试验 | 第82-98页 |
| 7.1 斜连轧样机与试验方案 | 第82-86页 |
| 7.1.1 斜连轧试验样机 | 第82-84页 |
| 7.1.2 数据采集系统 | 第84-85页 |
| 7.1.3 试验方案 | 第85-86页 |
| 7.2 斜连轧速度同步控制系统试验 | 第86-89页 |
| 7.2.1 同步控制性能指标 | 第86页 |
| 7.2.2 同步控制系统硬件组成 | 第86-87页 |
| 7.2.3 轧管段电机的同步控制 | 第87-88页 |
| 7.2.4 轧管段与穿孔段电机同步匹配 | 第88-89页 |
| 7.3 速度同步控制对荒管几何尺寸的影响分析 | 第89-91页 |
| 7.3.1 穿孔段与轧管段转速匹配 | 第89-90页 |
| 7.3.2 穿孔段与轧管段转速不匹配 | 第90-91页 |
| 7.4 斜连轧壁厚预测模型试验结果分析 | 第91-94页 |
| 7.4.1 三种神经网络预测模型对比 | 第91-94页 |
| 7.4.2 STDP-Spiking神经网络厚度预测模型计算与试验结果比较 | 第94页 |
| 7.5 铁素体尺寸理论值与试验值比较 | 第94-96页 |
| 7.6 小结 | 第96-98页 |
| 第八章 结论与展望 | 第98-100页 |
| 参考文献 | 第100-110页 |
| 致谢 | 第110-112页 |
| 攻读学位论文期间发表的学术论文及参与的科研项目 | 第112页 |
