| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 引言 | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 研究背景与课题来源 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文研究的主要内容 | 第11-12页 |
| 第二章 炼焦工艺流程及焦炉冷鼓系统控制总体方案 | 第12-18页 |
| 2.1 焦炉的结构及炼焦工艺流程 | 第12-15页 |
| 2.1.1 炼焦炉结构简介 | 第12页 |
| 2.1.2 荒煤气导出系统 | 第12-13页 |
| 2.1.3 炼焦工艺过程 | 第13-15页 |
| 2.2 焦炉冷鼓系统结构简介 | 第15-17页 |
| 2.2.1 控制要求 | 第16页 |
| 2.2.2 影响初冷器前吸力和集气管压力的因素分析 | 第16页 |
| 2.2.3 控制对象 | 第16-17页 |
| 2.3 系统总体控制方案 | 第17-18页 |
| 第三章 焦炉冷鼓系统过程描述与建模 | 第18-24页 |
| 3.1 焦炉冷鼓控制系统工况分析 | 第18页 |
| 3.2 模型分析与数据预处理 | 第18-20页 |
| 3.3 模型获取的方法 | 第20-24页 |
| 第四章 基于神经网络自适应PID控制系统的实现 | 第24-38页 |
| 4.1 焦炉冷鼓控制系统设计 | 第24页 |
| 4.2 RBF神经网络控制 | 第24-26页 |
| 4.2.1 RBF神经网络的产生和发展 | 第24-25页 |
| 4.2.2 RBF神经网络结构 | 第25-26页 |
| 4.3 最近邻聚类学习算法训练的RBF网络辨识器 | 第26-33页 |
| 4.3.1 最近邻聚类学习算法 | 第28-31页 |
| 4.3.2 仿真实验及分析 | 第31-33页 |
| 4.4 BP神经网络的PID控制器参数自整定 | 第33-37页 |
| 4.5 算法的实现 | 第37-38页 |
| 第五章 焦炉冷鼓系统MATLAB仿真 | 第38-45页 |
| 5.1 MATLAB简介 | 第38页 |
| 5.2 焦炉冷鼓系统仿真 | 第38-45页 |
| 5.2.1 一种工况下的冷鼓系统仿真 | 第38-41页 |
| 5.2.2 工况切换时的冷鼓系统仿真 | 第41-45页 |
| 第六章 焦炉冷鼓系统智能控制在DCS系统下的实现 | 第45-60页 |
| 6.1 集散控制系统概述 | 第45页 |
| 6.2 集散控制系统设计的原则和步骤 | 第45-46页 |
| 6.3 浙大中控集散控制系统JX-300X | 第46-49页 |
| 6.3.1 浙大中控集散控制系统JX-300X的组成 | 第46-48页 |
| 6.3.2 JX-300X软件的分类及特点 | 第48-49页 |
| 6.4 DCS在冷鼓系统中的应用 | 第49-58页 |
| 6.4.1 硬件配置图 | 第49-51页 |
| 6.4.2 控制系统软件组态 | 第51-55页 |
| 6.4.3 冷鼓系统监控画面 | 第55-58页 |
| 6.5 焦炉冷鼓系统在DCS中运行效果及曲线 | 第58-60页 |
| 6.5.1 原常规PID控制系统运行状态 | 第58-59页 |
| 6.5.2 焦炉冷鼓系统项目改造后的趋势图 | 第59-60页 |
| 结论与展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 在校研究成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 插图清单 | 第66-68页 |
| 表格清单 | 第68-69页 |
| 附录 1 | 第69-75页 |
| 附录 2 | 第75-78页 |