板带材综合厚度控制策略的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·冷轧带钢AGC技术发展情况 | 第10-12页 |
| ·人工智在轧制领域的应用 | 第12-16页 |
| ·人工智能在轧制领域的发展状况 | 第12-13页 |
| ·智能技术与AGC控制系统融合的必要性 | 第13-14页 |
| ·人工智能系统的构成及应用前景 | 第14-15页 |
| ·利用智能技术研制AGC系统的优点 | 第15-16页 |
| ·本文的主要工作 | 第16-18页 |
| 第二章 AGC理论基础 | 第18-35页 |
| ·AGC的基本概念 | 第18-25页 |
| ·轧机弹跳方程 | 第18-19页 |
| ·轧件塑性曲线与F-H图 | 第19-20页 |
| ·板带材厚度波动的原因 | 第20-21页 |
| ·轧制过程中厚度变化的基本规律 | 第21-25页 |
| ·消除厚差原理 | 第25页 |
| ·几种基本AGC及其控制原理 | 第25-35页 |
| ·测厚仪式AGC | 第26-27页 |
| ·厚度计式AGC | 第27-29页 |
| ·前馈式AGC | 第29-31页 |
| ·流量(Mass Flow)AGC | 第31-32页 |
| ·张力AGC | 第32-35页 |
| 第三章 板带材综合厚度控制策略 | 第35-59页 |
| ·Smith-AGC系统 | 第35-50页 |
| ·Smith预估控制策略 | 第35-38页 |
| ·Smith-AGC系统中的Smith预估器 | 第38-40页 |
| ·Smith-AGC系统的稳定性分析 | 第40-41页 |
| ·Smith-AGC系统仿真 | 第41-42页 |
| ·Smith-AGC系统仿真研究 | 第42-50页 |
| ·综合厚度控制策略 | 第50-59页 |
| ·综合厚度控制策略的工作原理 | 第50-52页 |
| ·综合厚度控制策略的控制算法 | 第52-54页 |
| ·综合厚度控制策略仿真研究 | 第54-59页 |
| 第四章 基于神经网络建模的板带材综合厚度控制策略 | 第59-74页 |
| ·人工神经网络简介 | 第59-64页 |
| ·人工神经网络的基本形式 | 第60-62页 |
| ·人工神经网络的学习方法 | 第62-64页 |
| ·CMAC神经网络的结构 | 第64-67页 |
| ·基于CMAC神经网络的轧制过程建模 | 第67-71页 |
| ·基于CMAC神经网络的轧制过程建模结构 | 第67-70页 |
| ·CMAC神经网络对轧制过程模型的训练 | 第70-71页 |
| ·基于神经网络建模的综合厚度控制策略仿真研究 | 第71-74页 |
| 第五章 结论 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-78页 |
