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水泥回转窑温度控制方法的研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第10-13页
    1.1 课题背景及研究的目的和意义第10页
    1.2 水泥回转窑温度控制方法的国内外研究现状第10-12页
        1.2.1 国外研究现状第10-11页
        1.2.2 国内研究现状第11-12页
    1.3 本设计完成的主要工作第12-13页
第2章 水泥回转窑温度影响因素分析及系统设计方案第13-18页
    2.1 新型干法水泥生产工艺流程第13-14页
    2.2 水泥回转窑工艺流程第14-15页
    2.3 水泥回转窑温度的主要影响因素第15-16页
    2.4 控制目标和难点分析第16页
    2.5 水泥回转窑温度控制系统的总体设计方案第16-17页
    2.6 小结第17-18页
第3章 基于图像处理的水泥回转窑温度测量第18-44页
    3.1 水泥回转窑温度测量方案的确定第18页
    3.2 数字图像处理基础知识第18-19页
        3.2.1 数字图像的感知和获取第18-19页
        3.2.2 数字图像的数据结构第19页
    3.3 图像去噪的基本方法第19-20页
        3.3.1 空间域滤波方法第19-20页
        3.3.2 变换域滤波方法第20页
    3.4 本文采用的图像去噪方法第20-24页
        3.4.1 自适应开关中值滤波第20-21页
        3.4.2 实验结果与分析第21-24页
    3.5 图像分割的基本方法第24-26页
        3.5.1 阈值分割第24-25页
        3.5.2 区域分割第25页
        3.5.3 边缘分割第25页
        3.5.4 基于特定理论的分割方法第25-26页
    3.6 本文采用的图像分割方法第26-36页
        3.6.1 基于搜寻者优化算法的K-means聚类算法第26-28页
        3.6.2 算法的基本流程第28页
        3.6.3 实验结果与分析第28-36页
    3.7 温度测量的基本方法第36-38页
        3.7.1 接触式测温法第36-37页
        3.7.2 非接触式测温法第37-38页
    3.8 本文采用的测温方法第38-43页
        3.8.1 神经网络比色测温法第38-39页
        3.8.2 BP神经网络法测温标定模型第39-41页
        3.8.3 实验结果与分析第41-43页
    3.9 小结第43-44页
第4章 水泥回转窑温度的控制第44-56页
    4.1 水泥回转窑温度控制方案的确定第44-45页
    4.2 水泥回转窑温度控制系统的总体结构第45-46页
    4.3 基于Q-learning和ISOA的水泥回转窑温度控制第46-55页
        4.3.1 Q-learning第46页
        4.3.2 ISOA第46-49页
        4.3.3 基于Q-learning和ISOA的算法第49页
        4.3.4 Q学习系统的设计第49-51页
        4.3.5 基于Q-learning和ISOA的算法流程第51-52页
        4.3.6 实验结果与分析第52-55页
    4.4 小结第55-56页
第5章 水泥回转窑温度控制系统实现第56-70页
    5.1 控制系统的总体设计第56页
    5.2 控制系统的硬件设计与实现第56-58页
    5.3 控制系统的软件设计与实现第58-61页
        5.3.1 软件功能设计第58页
        5.3.2 OPC通讯设计第58-59页
        5.3.3 PLC控制程序设计第59-61页
    5.4 用户监控软件界面的设计第61-69页
        5.4.1 软件框架第61-62页
        5.4.2 软件初始化第62-64页
        5.4.3 软件设置第64-66页
        5.4.4 温度测量第66-67页
        5.4.5 控制量和被控量数据录入第67-68页
        5.4.6 温度控制第68页
        5.4.7 效果检验第68-69页
    5.5 小结第69-70页
第6章 结论第70-72页
致谢第72-73页
参考文献第73-78页
作者简介第78-79页
攻读硕士学位期间研究成果第79页

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