| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| ·课题的来源、目的和意义 | 第8-9页 |
| ·课题来源 | 第8页 |
| ·课题的提出和意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究概况 | 第9-14页 |
| ·球磨机负荷测量方法概述 | 第9-11页 |
| ·基于信息融合的识别方法概述 | 第11页 |
| ·系统识别及解耦概述 | 第11-14页 |
| ·寻优控制算法在DCS上的应用 | 第14页 |
| ·本文主要研究内容 | 第14-16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第二章 音频信号分析在球磨机煤负荷识别中的应用 | 第17-32页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·概述 | 第17-19页 |
| ·噪声信号反映存煤量变化的机理分析 | 第19-22页 |
| ·球磨机噪声机理分析 | 第19页 |
| ·利用FFT算法获取音频信号特征频带机理分析 | 第19-22页 |
| ·应用案例 | 第22-25页 |
| ·球磨机的工作原理 | 第22-23页 |
| ·测试方案 | 第23-25页 |
| ·测试目的 | 第25页 |
| ·数据分析 | 第25-28页 |
| ·试验结论 | 第28页 |
| ·1/3倍频程反映煤负荷方法工程化实现(采集器设计) | 第28-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于信息融合的径相基神经网络在球磨机自动控制系统中的应用 | 第32-47页 |
| ·引言 | 第32-33页 |
| ·当前国内外研究概况 | 第33-36页 |
| ·软测量技术简述 | 第33-34页 |
| ·前向神经网络概述 | 第34-36页 |
| ·RBF神经网络机理简述 | 第36-38页 |
| ·信息融合理论 | 第38-39页 |
| ·信息融合实例 | 第39-40页 |
| ·实验过程及数据记录 | 第40-41页 |
| ·针对本课题的RBF神经网络算法设计 | 第41-43页 |
| ·钢球工况的识别实验 | 第43-45页 |
| ·球磨机衬板异常状况识别实验 | 第45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 第四章 模糊内模控制算法实现与仿真 | 第47-63页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·球磨机工作原理及数学模型 | 第47-49页 |
| ·球磨机工作原理 | 第47-48页 |
| ·数学模型的建立 | 第48-49页 |
| ·球磨机时滞系统的解耦分析 | 第49-54页 |
| ·球磨机模糊内模控制器的设计及仿真结果 | 第54-62页 |
| ·三通道解耦模糊内模控制器的设计 | 第54-55页 |
| ·模糊控制器的设计 | 第55-57页 |
| ·球磨机过程控制仿真系统的实现 | 第57-60页 |
| ·仿真实验结果及相关系数影响性 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 球磨机自动控制算法在DCS中的应用研究 | 第63-68页 |
| ·引言 | 第63页 |
| ·PlantScape系统概述 | 第63-64页 |
| ·信号接入过程 | 第64-65页 |
| ·球磨机自动控制在DCS上的实现 | 第65-66页 |
| ·运行效果 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 结论及展望 | 第68-70页 |
| ·本文主要工作及结论 | 第68-69页 |
| ·展望 | 第69页 |
| ·本文创新点 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目和发表的学术论文 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |