| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| ·论文选题背景 | 第9-17页 |
| ·钢铁企业低温余热发电的意义 | 第9-10页 |
| ·国内外钢铁企业烧结余热发电系统研究状况 | 第10-11页 |
| ·钢铁厂烧结余热发电控制中存在的问题 | 第11-12页 |
| ·传统控制的局限性 | 第12-13页 |
| ·DCS的特点和优点 | 第13-15页 |
| ·智能控制的特点和优点 | 第15-16页 |
| ·智能控制与DCS的结合 | 第16-17页 |
| ·本文所做的主要工作 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第二章 低温余热发电控制分析 | 第19-28页 |
| ·钢铁企业烧结低温余热发电工艺概述 | 第19-20页 |
| ·余热发电系统的设备组成 | 第19页 |
| ·余热发电系统的工艺流程 | 第19-20页 |
| ·系统控制策略分析 | 第20-27页 |
| ·余热锅炉汽包水位动态特性分析 | 第20-24页 |
| ·传统锅炉汽包水位的控制方法分析 | 第24-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 低温余热发电DCS设计 | 第28-48页 |
| ·DCS发展现状 | 第28页 |
| ·DCS的体系结构 | 第28-30页 |
| ·DCS的层次结构 | 第28-30页 |
| ·DCS的网络结构 | 第30页 |
| ·DCS和现场总线 | 第30-31页 |
| ·低温余热发电DCS的工程设计 | 第31-45页 |
| ·低温余热发电DCS的基本结构 | 第31-33页 |
| ·现场控制站的设计和构建 | 第33-37页 |
| ·逻辑控制 | 第37页 |
| ·系统的网络构建 | 第37-39页 |
| ·工程师站组态 | 第39-40页 |
| ·操作员站组态 | 第40-41页 |
| ·OPC接口技术 | 第41-43页 |
| ·主要控制回路的算法的实现 | 第43页 |
| ·系统的数据库结构 | 第43-44页 |
| ·工业多媒体监控技术的应用 | 第44-45页 |
| ·系统实施步骤 | 第45-46页 |
| ·系统控制效果分析 | 第46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 第四章 智能控制算法的应用 | 第48-70页 |
| ·烧结低温余热发电控制系统引入智能控制算法的意义 | 第48-49页 |
| ·模糊神经网络控制的原理 | 第49-55页 |
| ·模糊控制的原理 | 第49-50页 |
| ·神经网络控制的原理 | 第50-51页 |
| ·基于Mamdani模型的模糊神经网络控制的原理 | 第51-55页 |
| ·国内外应用于汽包水位的智能控制分析 | 第55-56页 |
| ·余热锅炉汽包水位智能控制设计 | 第56-57页 |
| ·模糊神经控制器的设计 | 第57-65页 |
| ·模糊控制器的结构设计 | 第58页 |
| ·模糊控制规则的设计 | 第58-62页 |
| ·模糊推理和模糊量的解模糊 | 第62-64页 |
| ·模糊神经网络的设计 | 第64-65页 |
| ·基于RBF网络的模糊神经网络控制器的设计实现 | 第65页 |
| ·基于RBF的模糊神经自适应PID控制系统的仿真 | 第65-69页 |
| ·Simulink仿真模型的建立 | 第65-67页 |
| ·模糊自适应PID控制系统仿真 | 第67-68页 |
| ·模糊神经自适应PID控制系统仿真 | 第68-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第五章 结论 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 附录A (智能控制仿真程序) | 第76-80页 |
| 附录A.1 (模糊自适应PID程序的模糊控制参数设置) | 第76-79页 |
| 附录A.2 (模糊神经自适应PID的Simulink模型结构图) | 第79-80页 |
| 附录B (攻读学位期间发表的学术论文、专利及参与研究的项目) | 第80页 |
