摘要 | 第1-3页 |
Abstract | 第3-6页 |
第一章 绪论 | 第6-12页 |
·选题的目的及意义 | 第6-7页 |
·论文选题的国内外发展现状 | 第7-9页 |
·国外发展现状 | 第7-8页 |
·国内发展现状 | 第8-9页 |
·超临界CO_2流体萃取技术的应用 | 第9-11页 |
·食品方面 | 第9-10页 |
·医药和保健方面 | 第10页 |
·农业 | 第10-11页 |
·本文研究内容及章节安排 | 第11页 |
·本章小结 | 第11-12页 |
第二章 超临界二氧化碳萃取分蘖葱头工艺参数的确定 | 第12-21页 |
·超临界CO_2流体萃取原理 | 第12-16页 |
·超临界CO_2流体萃取的基本特点 | 第13-14页 |
·SC-CO_2萃取的典型工艺流程 | 第14-16页 |
·影响超临界CO_2萃取分蘖葱头精油的因素 | 第16-19页 |
·压力 | 第16-17页 |
·温度 | 第17-18页 |
·流量 | 第18页 |
·时间 | 第18-19页 |
·其它因素 | 第19页 |
·影响因素的综合考虑 | 第19-20页 |
·本章小结 | 第20-21页 |
第三章 超临界CO_2萃取分蘖葱头精油系统的总体设计 | 第21-29页 |
·系统结构 | 第21-23页 |
·温度控制 | 第22页 |
·压力控制 | 第22页 |
·流量控制 | 第22-23页 |
·系统设计与现有设备的优缺点 | 第23-24页 |
·高压容器快开与提升机构 | 第24-28页 |
·高压容器快开与提升结构的基本原理 | 第25页 |
·快开系统中控制的工作原理 | 第25-27页 |
·快开装置中PLC控制系统中的应用 | 第27-28页 |
·本章小结 | 第28-29页 |
第四章 萃取釜温度系统模型的建立 | 第29-34页 |
·萃取釜温度系统模型的建立 | 第29-30页 |
·最小二乘辨识模型求解 | 第30-33页 |
·本章小结 | 第33-34页 |
第五章 超临界CO_2萃取分蘖葱头精油的控制算法 | 第34-48页 |
·常规PID控制 | 第34-36页 |
·Ziegler-Nichols整定的PID参数 | 第34页 |
·仿真分析 | 第34-36页 |
·单神经元自适应PID控制 | 第36-40页 |
·单神经元PID算法 | 第36-37页 |
·增益K自调整单神经元自适应PID算法 | 第37-39页 |
·增益K自调整单神经元自适应PID的仿真 | 第39-40页 |
·仿真分析 | 第40页 |
·BP神经网络的PID控制 | 第40-46页 |
·BP神经网络的PID控制算法 | 第41-44页 |
·BP神经网络的缺陷及其改进方法 | 第44-45页 |
·改进的BP神经网络的PID的仿真 | 第45-46页 |
·实验结论 | 第46-47页 |
·本章小结 | 第47-48页 |
第六章 总结与展望 | 第48-49页 |
·总结 | 第48页 |
·展望 | 第48-49页 |
致谢 | 第49-50页 |
参考文献 | 第50-54页 |
作者简介 | 第54页 |
攻读硕士学位期间研究成果 | 第54-55页 |