基于实况负载的带式输送机智能控制研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 带式输送机发展现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 带式输送机节能优化技术研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 带式输送机输送量测量研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 课题研究的主要内容 | 第14页 |
| 1.4 本章小结 | 第14-16页 |
| 第2章 输送机输送量测量方法 | 第16-25页 |
| 2.1 电子皮带秤测量法 | 第16-17页 |
| 2.2 非接触式测量方法 | 第17-19页 |
| 2.2.1 核子皮带秤法 | 第17页 |
| 2.2.2 超声波测距法 | 第17-18页 |
| 2.2.3 激光CCD图像测量法 | 第18页 |
| 2.2.4 激光扫描法 | 第18-19页 |
| 2.3 测量方法发展趋势及选用 | 第19-24页 |
| 2.3.1 测量方法发展趋势 | 第19-20页 |
| 2.3.2 测量方法的选用 | 第20-21页 |
| 2.3.3 激光扫描法煤料体积的计算 | 第21-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 负载预测模型 | 第25-43页 |
| 3.1 输送机煤料体积形态研究 | 第25-34页 |
| 3.1.1 单级煤球堆积模型 | 第26-27页 |
| 3.1.2 多级煤球堆积模型 | 第27-30页 |
| 3.1.3 煤料颗粒堆积模型 | 第30-34页 |
| 3.2 输送机煤料真实密度 | 第34-42页 |
| 3.2.1 煤矸石识别 | 第34-36页 |
| 3.2.2 煤矸石轮廓识别 | 第36-42页 |
| 3.3 输送机负载预测模型 | 第42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 带式输送机系统节能分析与优化 | 第43-57页 |
| 4.1 影响带式输送机功率的主要因素 | 第43-46页 |
| 4.1.1 主要阻力 | 第43-44页 |
| 4.1.2 附加阻力 | 第44-45页 |
| 4.1.3 提升阻力 | 第45页 |
| 4.1.4 特殊阻力 | 第45-46页 |
| 4.2 节能模型 | 第46-56页 |
| 4.2.1 带速和运量的影响 | 第46-48页 |
| 4.2.2 最优煤料截面积 | 第48-53页 |
| 4.2.3 煤料最优截面积下不同运量的带速 | 第53-56页 |
| 4.3 节能效果分析 | 第56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 智能控制与仿真 | 第57-78页 |
| 5.1 智能控制方案 | 第57-59页 |
| 5.2 智能控制系统的硬件选型 | 第59-62页 |
| 5.3 模糊控制 | 第62-66页 |
| 5.3.1 模糊控制器的特点 | 第62-63页 |
| 5.3.2 模糊控制器的结构 | 第63-66页 |
| 5.4 自适应模糊PID控制器的设计 | 第66-70页 |
| 5.5 自适应模糊PID控制系统的仿真和分析 | 第70-77页 |
| 5.6 本章小结 | 第77-78页 |
| 第6章 结论与展望 | 第78-80页 |
| 6.1 结论 | 第78-79页 |
| 6.2 展望 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-83页 |
| 附录一 提取煤堆轮廓图像预处理序 | 第83-84页 |
| 附录二 提取煤堆轮廓程序 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 | 第86页 |
