| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-14页 |
| 目录 | 第14-19页 |
| 第1章 绪论 | 第19-35页 |
| ·课题研究背景及研究意义 | 第19-20页 |
| ·磨矿控制技术研究现状 | 第20-24页 |
| ·磨矿控制技术发展现状 | 第20-21页 |
| ·智能控制在磨矿控制的应用现状 | 第21-24页 |
| ·Agent 理论与多 Agent 系统研究现状 | 第24-32页 |
| ·Agent 理论研究现状 | 第24-27页 |
| ·多 Agent 系统理论与技术发展现状 | 第27-28页 |
| ·多 Agent 系统技术应用现状 | 第28-31页 |
| ·构建多 Agent 磨矿智能控制系统的意义 | 第31-32页 |
| ·本文的研究内容和组织结构 | 第32-35页 |
| ·本文研究框架 | 第32-33页 |
| ·论文组织结构 | 第33-35页 |
| 第2章 多 Agent 磨矿智能控制系统解决方案 | 第35-50页 |
| ·磨矿工艺流程概述 | 第35-36页 |
| ·磨矿控制特性分析 | 第36-37页 |
| ·面向多任务分解的磨矿控制策略 | 第37-39页 |
| ·多 Agent 磨矿智能控制模型设计 | 第39-44页 |
| ·多 Agent 磨矿智能控制系统设计分析 | 第39-43页 |
| ·多 Agent 磨矿智能控制系统设计方法 | 第43-44页 |
| ·多 Agent 磨矿智能控制系统架构 | 第44-47页 |
| ·多 Agent 磨矿智能控制系统拓扑结构 | 第44页 |
| ·多 Agent 磨矿智能控制系统功能结构 | 第44-47页 |
| ·多 Agent 磨矿控制系统控制流程模型 | 第47-50页 |
| 第3章 基于数据融合的专家故障诊断 Agent 研究 | 第50-75页 |
| ·磨矿故障诊断方法研究 | 第50-55页 |
| ·故障诊断研究 | 第50-51页 |
| ·数据融合技术 | 第51-52页 |
| ·磨矿控制数据融合 | 第52-53页 |
| ·专家故障诊断方法研究 | 第53-55页 |
| ·磨矿故障诊断分析 | 第55-60页 |
| ·磨矿故障诊断分类 | 第55页 |
| ·磨矿故障诊断目标 | 第55-57页 |
| ·磨矿故障诊断策略 | 第57-60页 |
| ·磨矿故障诊断知识体系 | 第60-69页 |
| ·磨矿故障树模型建模 | 第60-62页 |
| ·磨矿故障诊断规则生成 | 第62-63页 |
| ·特征数据提取与模糊处理 | 第63-65页 |
| ·不确定性知识推理 | 第65-69页 |
| ·磨矿故障诊断 Agent 建模 | 第69-75页 |
| ·故障诊断 Agent 逻辑结构 | 第69-70页 |
| ·故障诊断 Agent 工作模型 | 第70-72页 |
| ·基于 JESS 的故障诊断推理过程 | 第72-75页 |
| 第4章 基于 ANFIS 的任务处理 Agent 研究 | 第75-98页 |
| ·自适应神经模糊推理系统 ANFIS | 第75-79页 |
| ·磨矿过程控制方法研究 | 第75-76页 |
| ·磨矿过程控制方法改进 | 第76-77页 |
| ·自适应神经模糊推理方法 | 第77-79页 |
| ·自适应神经模糊推理系统算法研究 | 第79-87页 |
| ·相似融合模糊聚类算法 | 第79-81页 |
| ·自适应推理算法研究 | 第81-83页 |
| ·自适应神经模糊推理系统建模 | 第83-87页 |
| ·自适应神经模糊系统模型仿真 | 第87-93页 |
| ·ANFIS 初始模型建模 | 第87-89页 |
| ·ANFIS 训练和学习过程 | 第89-90页 |
| ·ANFIS 验证过程 | 第90页 |
| ·试验结果对比 | 第90-93页 |
| ·基于 ANFIS 的任务处理 Agent 建模 | 第93-98页 |
| ·任务处理 Agent 逻辑结构 | 第93-94页 |
| ·任务处理 Agent 工作流程 | 第94-95页 |
| ·任务处理 Agent 功能实现 | 第95-98页 |
| 第5章 基于黑板的多 Agent 通信与协作研究 | 第98-118页 |
| ·多 Agent 通信与协作研究 | 第98-99页 |
| ·通信语言种类 | 第98页 |
| ·消息传输机制 | 第98-99页 |
| ·多 Agent 磨矿智能控制系统协作策略 | 第99-104页 |
| ·多 Agent 黑板模型研究 | 第99-101页 |
| ·多 Agent 协作机制研究 | 第101-103页 |
| ·多 Agent 磨矿智能控制系统协作策略 | 第103-104页 |
| ·基于黑板的多 Agent 协作模型 | 第104-110页 |
| ·集中式黑板模型设计 | 第104-105页 |
| ·结果共享协作策略 | 第105-106页 |
| ·消息传递协调机制 | 第106-107页 |
| ·冲突消解控制机制 | 第107-110页 |
| ·黑板控制 Agent 建模 | 第110-114页 |
| ·黑板控制 Agent 逻辑结构 | 第110-111页 |
| ·黑板控制 Agent 控制协调模型 | 第111-112页 |
| ·多 Agent 系统协作交互模型 | 第112-114页 |
| ·控制决策 Agent 建模 | 第114-118页 |
| ·控制决策 Agent 逻辑结构 | 第114-116页 |
| ·控制决策 Agent 数据流程模型 | 第116-118页 |
| 第6章 多 Agent 磨矿智能控制系统测试 | 第118-139页 |
| ·多 Agent 磨矿智能控制系统实现技术研究 | 第118-122页 |
| ·JADE 开发技术 | 第118页 |
| ·JADE Agent 模型 | 第118-122页 |
| ·多 Agent 磨矿智能控制系统功能测试 | 第122-133页 |
| ·系统功能实现 | 第122-125页 |
| ·系统功能测试 | 第125-128页 |
| ·故障诊断测试 | 第128-129页 |
| ·输出控制测试 | 第129-131页 |
| ·多 Agent 系统协作测试 | 第131-133页 |
| ·多 Agent 磨矿智能控制系统数据测试 | 第133-137页 |
| ·粒度对比测试 | 第133-134页 |
| ·给矿对比测试 | 第134-135页 |
| ·压力对比测试 | 第135-136页 |
| ·液位对比测试 | 第136页 |
| ·浓度对比测试 | 第136-137页 |
| ·多 Agent 磨矿智能控制系统测试结果分析 | 第137-139页 |
| 第7章 结论与展望 | 第139-142页 |
| ·研究成果与结论 | 第139-140页 |
| ·展望 | 第140-142页 |
| 参考文献 | 第142-151页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和科研成果 | 第151-153页 |
| 致谢 | 第153-154页 |