2300带钢热连轧层流冷却控制系统研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·课题的研究背景 | 第10-11页 |
| ·层流冷却简介 | 第11-13页 |
| ·国内外控制冷却技术的发展 | 第13-15页 |
| ·层流冷却存在的问题及发展趋势 | 第15-16页 |
| ·本文的研究目的及内容 | 第16-18页 |
| 第2章 热轧带钢层流冷却数学模型 | 第18-28页 |
| ·数学模型基础理论 | 第18-21页 |
| ·对流换热 | 第18-19页 |
| ·辐射换热和热传导 | 第19-21页 |
| ·层流冷却数学模型 | 第21-25页 |
| ·ANSALDO公司的冷却数学模型 | 第21-22页 |
| ·西门子公司的冷却数学模型 | 第22-23页 |
| ·GE公司的冷却数学模型 | 第23页 |
| ·新日铁公司的冷却数学模型 | 第23-24页 |
| ·三菱电机公司的冷却数学模型 | 第24-25页 |
| ·2300带钢热连轧使用的冷却数学模型 | 第25-26页 |
| ·对流冷却公式 | 第25-26页 |
| ·热辐射公式和热传导有限差分模型 | 第26页 |
| ·层流冷却对流换热系数的数学求法 | 第26-27页 |
| ·换热系数的理论求法 | 第26-27页 |
| ·换热系数的回归求法 | 第27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 层流冷却控制系统优化基础理论 | 第28-44页 |
| ·人工神经网络简介 | 第28页 |
| ·RBF神经网络 | 第28-32页 |
| ·RBF人工神经网络简介 | 第28-29页 |
| ·RBF函数网络模型 | 第29-31页 |
| ·RBF网络映射机理分析 | 第31页 |
| ·RBF同 BP网络的比较 | 第31-32页 |
| ·时滞系统优化控制 | 第32-43页 |
| ·ITAE最佳调节律 | 第32-38页 |
| ·单容纯时滞系统二次优化控制器设计 | 第38-41页 |
| ·鲁棒性研究 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 2300带钢热连轧层流冷却控制系统 | 第44-52页 |
| ·层流冷却设备布置 | 第44-45页 |
| ·层流冷却PLC配置 | 第45-46页 |
| ·层流冷却系统的控制过程 | 第46-49页 |
| ·基本控制策略 | 第47-48页 |
| ·前馈控制 | 第48-49页 |
| ·反馈控制 | 第49页 |
| ·层流冷却控制系统实现方式 | 第49-51页 |
| ·层流冷却系统的控制方式 | 第49-50页 |
| ·基础自动化 | 第50页 |
| ·过程自动化 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 2300热连轧层流冷却控制系统优化研究 | 第52-64页 |
| ·带钢终轧温度预测 | 第52-57页 |
| ·影响对流换热系数的因素 | 第53-54页 |
| ·利用 RBF神经网络预报对流换热系数 | 第54-56页 |
| ·带钢终轧温度计算值与实测值的比较 | 第56-57页 |
| ·反馈控制系统时滞优化 | 第57-62页 |
| ·2300现场层流冷却反馈控制系统 | 第57-58页 |
| ·二次优化反馈控制器设计 | 第58-61页 |
| ·鲁棒性分析 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-64页 |
| 第6章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
