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冷轧薄板镀锌线光整机控制系统研制

摘要第2-3页
Abstract第3-4页
1 绪论第7-14页
    1.1 项目背景及研究意义第7-9页
    1.2 冷轧薄板镀锌线光整机系统国内外发展现状第9-13页
        1.2.1 光整机技术的发展及研究概况第9-13页
    1.3 机器学习方法在轧钢领域的应用第13页
    1.4 本章小结第13-14页
2 镀锌线及光整机组设备介绍第14-22页
    2.1 热镀锌生产线及主要设备介绍第14-18页
        2.1.1 镀锌线的主要产品参数第14页
        2.1.2 镀锌线主要设备介绍第14-18页
    2.2 光整机组主要设备介绍第18-21页
        2.2.1 光整机前后张力辊组第18-19页
        2.2.2 光整机本体第19-21页
        2.2.3 光整机辅助设备第21页
    2.3 本章小结第21-22页
3 光整机控制系统功能设计第22-32页
    3.1 压上缸控制原理第22-24页
    3.2 弯辊系统控制原理第24-27页
    3.3 速度和张力控制第27-28页
    3.4 延伸率控制第28-31页
    3.5 本章小结第31-32页
4 光整机控制系统软硬件实现第32-43页
    4.1 PLC硬件及编程软件介绍第32-33页
        4.1.1 西门子S7-400 系列PLC第32页
        4.1.2 西门子ET200S系列远程站第32-33页
        4.1.3 Step7编程软件第33页
    4.2 控制系统硬件选型第33-36页
    4.3 仪表选型第36-38页
    4.4 系统网络通讯设计第38-39页
        4.4.1 以太网第38页
        4.4.2 PROFIBUS-DP网第38-39页
    4.5 人机界面(HMI)系统第39-41页
    4.6 ibaPDA过程数据采集系统第41-42页
    4.7 本章小结第42-43页
5 光整机轧制力预测理论分析及仿真第43-66页
    5.1 光整机轧制力预测理论分析第43-55页
        5.1.1 机理建模第43-48页
        5.1.2 神经网络建模第48-55页
    5.2 光整机轧制力建模及仿真分析第55-64页
        5.2.1 确定神经网络结构第56页
        5.2.2 神经网络建立、训练与测试第56-64页
    5.3 本章小结第64-66页
结论第66-67页
参考文献第67-70页
致谢第70-72页

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