电弧炉复合电极调节器的设计与实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-22页 |
| ·电弧炉炼钢的发展及国内外现状 | 第10-17页 |
| ·电弧炉炼钢的发展史 | 第10-12页 |
| ·国内外电弧炉炼钢的研究现状 | 第12-16页 |
| ·国内外电弧炉炼钢发展趋势 | 第16-17页 |
| ·电弧炉炼钢设备及工艺简介 | 第17-20页 |
| ·电弧炉炼钢设备 | 第17-18页 |
| ·电弧炉炼钢工艺 | 第18-20页 |
| ·课题背景及论文的主要工作 | 第20-22页 |
| 第2章 电弧炉复合电极调节器总体设计 | 第22-32页 |
| ·电弧炉阻抗控制器 | 第22-24页 |
| ·电极调节器控制策略的选择 | 第22-23页 |
| ·阻抗控制器的结构 | 第23-24页 |
| ·阻抗设定 | 第24-26页 |
| ·过电流和短路保护控制补偿 | 第26-28页 |
| ·液压阀的工作特性及控制中的补偿 | 第28-29页 |
| ·系统的其它保护功能 | 第29-32页 |
| 第3章 模糊参数自整定的PID控制器设计 | 第32-44页 |
| ·PID控制原理 | 第32-34页 |
| ·模糊控制原理 | 第34-39页 |
| ·精确量的模糊化 | 第35-36页 |
| ·模糊推理与模糊判决 | 第36-38页 |
| ·带修正因子模糊控制器 | 第38-39页 |
| ·电弧炉电极调节模糊参数自整定PID控制器设计 | 第39-44页 |
| ·模糊参数自整定PID控制器的结构及工作原理 | 第39-40页 |
| ·模糊参数自整定PID控制器的设计 | 第40-44页 |
| 第4章 电弧炉电极调节器设定补偿的研究 | 第44-66页 |
| ·有载调档时的阻抗补偿 | 第44页 |
| ·人工神经网络 | 第44-49页 |
| ·神经元模型 | 第45页 |
| ·神经网络模型 | 第45-46页 |
| ·神经网络的学习方法 | 第46-48页 |
| ·径向基函数(RBF)神经网络 | 第48-49页 |
| ·模糊神经网络 | 第49-54页 |
| ·模糊系统与神经网络结合 | 第50-51页 |
| ·串联型模糊神经网络 | 第51-53页 |
| ·串联型模糊神经网络的学习算法 | 第53-54页 |
| ·基于FNN的炉况判断的阻抗补偿 | 第54-66页 |
| ·电弧炉的炉况 | 第54-56页 |
| ·炉况判断的意义 | 第56-57页 |
| ·基于FNN的炉况判断方法的研究 | 第57-65页 |
| ·炉况判断的阻抗补偿方法 | 第65-66页 |
| 第5章 电弧炉电极调节系统的实现 | 第66-76页 |
| ·系统的配置 | 第66-67页 |
| ·系统的软件实现 | 第67-72页 |
| ·上位机监控系统的实现 | 第72-76页 |
| 第6章 结论与展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 致谢 | 第82页 |
