| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 第1章 绪论 | 第13-23页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 球磨机负荷参数测量研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 多任务学习研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.3 迁移学习研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 软测量技术 | 第17-21页 |
| 1.3.1 软测量基本概念 | 第17-18页 |
| 1.3.2 软测量建模过程 | 第18-21页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第21-23页 |
| 第2章 湿式球磨机负荷参数及相关理论基础 | 第23-37页 |
| 2.1 引言 | 第23页 |
| 2.2 球磨机工作原理及负荷参数介绍 | 第23-27页 |
| 2.2.1 球磨机的结构与工作原理 | 第23-24页 |
| 2.2.2 球磨机负荷参数 | 第24-25页 |
| 2.2.3 球磨机负荷参数与工业过程生产率的关系 | 第25-26页 |
| 2.2.4 球磨机振动信号反映负荷参数的机理 | 第26-27页 |
| 2.3 球磨机负荷参数相关性问题分析 | 第27-31页 |
| 2.3.1 球磨机数据集采集与处理 | 第27-28页 |
| 2.3.2 负荷参数相关性 | 第28-29页 |
| 2.3.3 多任务学习概述 | 第29-31页 |
| 2.4 球磨机多工况问题的分析 | 第31-36页 |
| 2.4.1 磨机多工况问题的分析 | 第31-32页 |
| 2.4.2 迁移学习概述 | 第32-36页 |
| 2.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 基于MT-RELM的球磨机负荷参数软测量 | 第37-49页 |
| 3.1 引言 | 第37页 |
| 3.2 相关算法描述 | 第37-41页 |
| 3.2.1 正则极限学习机 | 第37-40页 |
| 3.2.2 交替乘子法 | 第40-41页 |
| 3.3 多任务正则极限学习机 | 第41-44页 |
| 3.3.1 MT-RELM模型描述 | 第41-42页 |
| 3.3.2 MT-RELM目标参数的学习规则 | 第42-44页 |
| 3.4 MT-RELM模型验证 | 第44-48页 |
| 3.4.1 基于MT-RELM的球磨机负荷参数软测量模型 | 第44页 |
| 3.4.2 实验结果与分析 | 第44-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 基于ELM的半监督域适应算法的湿式球磨机负荷参数软测量 | 第49-58页 |
| 4.1 引言 | 第49页 |
| 4.2 DASELM算法 | 第49-54页 |
| 4.2.1 DASELM的模型结构 | 第49-52页 |
| 4.2.2 DASELM参数学习规则 | 第52-54页 |
| 4.3 实验验证 | 第54-57页 |
| 4.3.1 基于DASELM的球磨机多工况负荷参数软测量模型 | 第54页 |
| 4.3.2 实验结果与分析 | 第54-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 基于DELM-AE迁移学习的湿式球磨机负荷参数软测量 | 第58-70页 |
| 5.1 引言 | 第58页 |
| 5.2 相关算法 | 第58-60页 |
| 5.2.1 ELM自编码器 | 第59页 |
| 5.2.2 最大均值差异 | 第59-60页 |
| 5.3 DA-DELM-AE模型 | 第60-65页 |
| 5.3.1 DA-DELM-AE模型结构 | 第60-62页 |
| 5.3.2 DA-DELM-AE模型 | 第62-63页 |
| 5.3.3 参数学习规则 | 第63-65页 |
| 5.4 实验验证 | 第65-69页 |
| 5.4.1 基于DA-DELM-AE的多工况负荷参数软测量模型 | 第65-66页 |
| 5.4.2 实验结果与分析 | 第66-69页 |
| 5.5 本章小结 | 第69-70页 |
| 第6章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 6.1 总结 | 第70页 |
| 6.2 展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第79页 |
