锌冶炼除钴过程建模与智能优化方法研究及应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-25页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第11-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-23页 |
| ·复杂工业过程建模的研究现状 | 第13-16页 |
| ·工业过程离子浓度在线检测研究现状 | 第16-21页 |
| ·净化除钴优化国内外研究现状 | 第21-23页 |
| ·本文的研究内容和结构安排 | 第23-25页 |
| 第二章 锌湿法冶炼净化除钻工艺分析 | 第25-40页 |
| ·锌湿法冶炼概述 | 第25-27页 |
| ·净化除钴过程分析 | 第27-31页 |
| ·影响电解过程的主要杂质离子 | 第27页 |
| ·净化除钴的主要方法 | 第27-29页 |
| ·三段连续逆锑盐净化除钴法 | 第29-31页 |
| ·净化除钴过程影响因素分析 | 第31-37页 |
| ·净化除钴过程中的主要影响因素 | 第31-34页 |
| ·净化除钴过程影响因素确定 | 第34-37页 |
| ·净化除钴过程优化控制结构 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第三章 过程数据预处理 | 第40-55页 |
| ·除钴过程数据异常原因分析 | 第40-41页 |
| ·常用异常数据检测方法 | 第41-45页 |
| ·基于案例推理的异常数据处理 | 第45-54页 |
| ·案例推理简介 | 第45-47页 |
| ·基于局部平均距离和参数估计的异常数据检测 | 第47-50页 |
| ·基于案例推理的缺失数据补全 | 第50-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第四章 入口溶液离子浓度在线估计 | 第55-71页 |
| ·概述 | 第55-56页 |
| ·基于小波分析和SVM的在线估计方法 | 第56-61页 |
| ·过程数据序列小波分解 | 第57-58页 |
| ·最小二乘支持向量机 | 第58-60页 |
| ·基于小波分析的支持向量机建模 | 第60-61页 |
| ·结合混沌优化的改进粒子群算法 | 第61-68页 |
| ·基本粒子群算法 | 第61-62页 |
| ·结合混沌优化的粒子群算法 | 第62-66页 |
| ·混沌粒子群算法性能测试 | 第66-68页 |
| ·模型实验验证与分析 | 第68-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第五章 基于聚类和模糊SVM的工艺指标预测 | 第71-84页 |
| ·模糊聚类分析 | 第71-73页 |
| ·基于聚类的模糊SVM预测建模 | 第73-75页 |
| ·模型参数优化与属性特征选取 | 第75-78页 |
| ·数据验证与分析 | 第78-81页 |
| ·模型校正及验证分析 | 第81-83页 |
| ·本章小结 | 第83-84页 |
| 第六章 净化除钴过程锌粉添加量优化 | 第84-96页 |
| ·概述 | 第84-85页 |
| ·锌粉添加量优化控制模型总体方案 | 第85-86页 |
| ·基于案例推理的锌粉添加量预设定 | 第86-88页 |
| ·基于支持向量机的锌粉添加量补偿 | 第88-92页 |
| ·实验验证与分析 | 第92-95页 |
| ·本章小结 | 第95-96页 |
| 第七章 系统实现及工业应用 | 第96-109页 |
| ·控制系统的硬件结构 | 第96-98页 |
| ·数据通信技术 | 第98-102页 |
| ·基于OPC技术的现场数据通讯 | 第98-100页 |
| ·优化控制信号的传送 | 第100-102页 |
| ·系统软件的实现 | 第102-106页 |
| ·系统总体结构 | 第102-103页 |
| ·系统功能 | 第103-106页 |
| ·优化控制系统应用效果 | 第106-108页 |
| ·本章小结 | 第108-109页 |
| 第八章 结论与展望 | 第109-112页 |
| ·结论 | 第109-110页 |
| ·展望 | 第110-112页 |
| 参考文献 | 第112-124页 |
| 致谢 | 第124-125页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 | 第125-126页 |
