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球团烧结过程智能控制方法及其应用研究

摘要第1-4页
Abstract第4-9页
1 绪论第9-27页
   ·球团烧结过程概述第9-16页
     ·链蓖机-回转窑氧化球团烧结工艺第10-12页
     ·球团烧结过程系统特性分析第12-14页
     ·球团烧结过程检测和自动控制第14-16页
   ·烧结过程数学模型的研究现状第16-18页
     ·过程模拟模型第17页
     ·参数优化模型第17-18页
     ·过程控制模型第18页
   ·人工智能技术在烧结过程控制中的研究与应用现状第18-24页
     ·人工智能技术概述第18-20页
     ·国外研究与应用的现状第20-22页
     ·国内研究与应用的现状第22-24页
   ·论文研究的主要内容第24-27页
     ·研究课题的目的和意义第24-25页
     ·本文的主要工作和内容安排第25-27页
2 球磨机制粉系统多变量PID解耦控制第27-53页
   ·引言第27页
   ·球磨机制粉系统概述第27-28页
   ·球磨机制粉系统特性分析第28-31页
     ·煤粉制备系统的控制要求第28-29页
     ·煤粉制备系统的控制现状第29-31页
   ·基于粒子群优化算法的PID控制器设计第31-40页
     ·粒子群优化算法第31-32页
     ·粒子群优化算法整定PID控制器参数第32-35页
     ·仿真研究第35-40页
   ·球磨机制粉系统参数自整定多变量PID解耦控制第40-46页
     ·多变量解耦PID控制策略第40-41页
     ·数学模型的求取第41-42页
     ·对角矩阵法解耦补偿器第42-44页
     ·PID控制器设计第44页
     ·比例因子α模糊自整定单元第44-46页
   ·仿真结果与工业应用第46-52页
     ·仿真结果第46-49页
     ·工业应用实验第49-52页
   ·小结第52-53页
3 基于粗糙集的T-S模糊神经网络在回转窑烧结过程中的应用第53-73页
   ·引言第53页
   ·回转窑自动喷煤温度控制模型第53-54页
   ·粗糙集的基本理论与基本算法第54-57页
     ·粗糙集理论基本定义第55-56页
     ·粗糙集理论基本算法第56-57页
   ·基于粗糙集的模糊规则提取第57-68页
     ·由样本数据产生初始的知识表达系统第57-59页
     ·基于模糊C均值聚类的连续属性离散化第59-66页
     ·对离散化后的信息表作知识约简第66-68页
   ·基于约简规则的模糊神经网络实现第68-69页
   ·工业应用实验第69-71页
   ·小结第71-73页
4 球团烧结生产过程的软测量建模第73-94页
   ·引言第73页
   ·软测量技术概述第73-74页
   ·球团矿化学成分软测量建模研究现状第74-76页
     ·基于物料平衡的软测量建模第74-75页
     ·基于时间序列的软测量建模第75页
     ·基于神经网络的软测量建模第75页
     ·基于灰色系统的软测量建模第75-76页
   ·球团矿化学成分软测量建模第76-86页
     ·软测量模型辅助变量的选取第76-77页
     ·建模前输入数据的预处理第77-78页
     ·基于T-S模糊推理系统的软测量建模第78-86页
   ·球团烧结过程状态控制系统第86-90页
     ·粗糙集控制的基本思想第87-88页
     ·球团烧结过程状态控制系统的实现第88-90页
   ·仿真结果和工业实验第90-93页
     ·软测量模型的仿真结果第90-93页
     ·球团烧结过程状态控制系统的工业实验第93页
   ·小结第93-94页
5 球团烧结过程智能控制系统的工业应用第94-105页
   ·引言第94页
   ·球团烧结生产过程控制系统第94-100页
     ·设备控制级第96页
     ·过程监控级第96-98页
     ·球团烧结过程智能控制系统第98-100页
   ·工业应用实验第100-104页
     ·球团矿质量优化控制第100-104页
     ·经济效益与社会效益第104页
   ·小结第104-105页
结论第105-107页
参考文献第107-114页
攻读博士学位期间发表学术论文情况第114-115页
论文的主要创新点摘要第115-116页
致谢第116-117页
大连理工大学学位论文版权使用授权书第117页

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