铁矿石烧结过程智能集成优化控制技术及其应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-25页 |
| ·研究背景与目的意义 | 第12-14页 |
| ·国内外研究与应用现状 | 第14-20页 |
| ·烧结生产自动化发展现状 | 第15-16页 |
| ·烧结生产控制技术研究现状 | 第16-20页 |
| ·烧结过程控制中存在的主要问题 | 第20-21页 |
| ·智能集成优化控制技术 | 第21-23页 |
| ·论文主要内容及构成 | 第23-25页 |
| 第二章 烧结过程智能优化控制系统结构 | 第25-39页 |
| ·铁矿石烧结过程 | 第25-30页 |
| ·烧结工艺机理分析 | 第25-27页 |
| ·烧结过程特征分析 | 第27-29页 |
| ·烧结过程优化参数确定 | 第29-30页 |
| ·主要控制问题 | 第30-32页 |
| ·智能集成优化控制系统设计 | 第32-38页 |
| ·优化控制思想 | 第32-34页 |
| ·控制系统结构 | 第34-35页 |
| ·系统工作原理 | 第35-38页 |
| ·小结 | 第38-39页 |
| 第三章 烧结配料优化控制 | 第39-55页 |
| ·成分预测模型 | 第39-48页 |
| ·化学成分对质量的影响 | 第39-41页 |
| ·一配、二配物料关系模型 | 第41-43页 |
| ·烧结矿化学成分预测模型 | 第43-47页 |
| ·化学成分预测模型结果分析 | 第47-48页 |
| ·烧结生产成本控制 | 第48-51页 |
| ·铁矿石原料配比成本优化 | 第49-50页 |
| ·溶剂、燃料等非铁原料配比成本优化 | 第50-51页 |
| ·基于成分预测与成本优化的烧结配料优化控制 | 第51-54页 |
| ·铁矿石原料配比计算模型 | 第51-52页 |
| ·中和矿和非铁原料配比计算模型 | 第52-53页 |
| ·混合料配比计算模型 | 第53页 |
| ·烧结配料优化控制算法 | 第53-54页 |
| ·小结 | 第54-55页 |
| 第四章 烧结过程热状态优化控制 | 第55-98页 |
| ·烧结终点软测量模型 | 第55-56页 |
| ·烧结终点预测模型 | 第56-66页 |
| ·多元模糊线性回归预测模型 | 第57-59页 |
| ·神经网络预测模型 | 第59-64页 |
| ·烧结终点预测仿真结果分析 | 第64-66页 |
| ·烧结终点优化控制 | 第66-82页 |
| ·基于模糊-神经网络的烧结终点控制 | 第67-69页 |
| ·基于切换技术的烧结终点模糊-神经网络控制 | 第69-80页 |
| ·烧结终点控制仿真结果分析 | 第80-82页 |
| ·基于评价函数法的烧结过程模糊多目标优化控制 | 第82-97页 |
| ·模糊多目标优化方法 | 第82-86页 |
| ·多目标优化问题的确定 | 第86-88页 |
| ·多目标优化模型的建立 | 第88-90页 |
| ·目标权重和隶属度函数的计算 | 第90-94页 |
| ·多目标优化模型的求解 | 第94-97页 |
| ·小结 | 第97-98页 |
| 第五章 控制系统的实现与工业应用 | 第98-122页 |
| ·系统结构设计 | 第98-101页 |
| ·系统整体结构 | 第98-100页 |
| ·EIC系统配置 | 第100-101页 |
| ·系统应用软件 | 第101-113页 |
| ·应用软件结构 | 第102-103页 |
| ·优化控制算法 | 第103-110页 |
| ·数据通信技术 | 第110-113页 |
| ·工业运行效果 | 第113-121页 |
| ·系统主界面 | 第113-117页 |
| ·应用效果分析 | 第117-121页 |
| ·小结 | 第121-122页 |
| 第六章 结论与展望 | 第122-124页 |
| 参考文献 | 第124-134页 |
| 致谢 | 第134-135页 |
| 攻读博士学位期间发表及完成论文情况 | 第135-137页 |
| 攻读博士学位期间参加的科研项目情况 | 第137页 |
