铝电解过程多层次多故障诊断方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第11-14页 |
| 1.1.1 铝电解简介 | 第11页 |
| 1.1.2 铝电解故障诊断简介 | 第11-12页 |
| 1.1.3 国内外铝电解故障诊断研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2 本课题研究的目的和意义 | 第14-15页 |
| 1.3 本论文的主要工作 | 第15-17页 |
| 第二章 铝电解工艺流程及故障分类 | 第17-21页 |
| 2.1 铝电解工作原理 | 第17页 |
| 2.2 铝电解原料 | 第17-18页 |
| 2.3 铝电解主要工艺参数 | 第18-19页 |
| 2.4 铝电解故障简介 | 第19-21页 |
| 2.4.1 阳极效应 | 第19页 |
| 2.4.2 冷/热槽故障 | 第19-20页 |
| 2.4.3 其它故障 | 第20-21页 |
| 第三章 基于模型的铝电解故障诊断方法 | 第21-25页 |
| 3.1 辨识算法的提出 | 第21页 |
| 3.2 模型的建立 | 第21-22页 |
| 3.3 模型异常诊断的仿真分析 | 第22-23页 |
| 3.4 小结 | 第23-25页 |
| 第四章 铝电解故障多层次诊断方法 | 第25-43页 |
| 4.1 多层次多故障诊断模型的提出 | 第25页 |
| 4.2 铝电解故障多层次诊断模型 | 第25页 |
| 4.3 铝电解故障智能诊断模型 | 第25-26页 |
| 4.4 铝电解过程特征量的选取及输入数据的处理 | 第26-30页 |
| 4.4.1 铝电解过程特征量的选取 | 第26-27页 |
| 4.4.2 铝电解过程输入数据的处理 | 第27-30页 |
| 4.5 铝电解过程BP神经网络 | 第30-33页 |
| 4.6 铝电解子故障诊断网络模型 | 第33-36页 |
| 4.6.1 脊波理论 | 第33-35页 |
| 4.6.2 脊波Elman神经网络 | 第35-36页 |
| 4.7 基于神经网络铝电解故障诊断的方法 | 第36-39页 |
| 4.7.1 铝电解BP神经网络的建立 | 第36-38页 |
| 4.7.2 遗传算法混合神经网络进行优化 | 第38-39页 |
| 4.8 决策融合网络 | 第39-40页 |
| 4.9 故障诊断系统的仿真分析 | 第40-42页 |
| 4.10 小结 | 第42-43页 |
| 第五章 铝电解故障诊断与控制系统监控软件设计 | 第43-51页 |
| 5.1 监控软件的设计思路 | 第43-44页 |
| 5.2 监控软件的总体设计方案 | 第44-45页 |
| 5.3 监控软件功能实现 | 第45-49页 |
| 5.4 MATLAB与VC接口 | 第49-50页 |
| 5.5 小结 | 第50-51页 |
| 第六章 结论 | 第51-53页 |
| 6.1 总结 | 第51页 |
| 6.2 展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 作者简介 | 第57页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
