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日照钢铁360m~2烧结机过程自动控制系统的分析与设计

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-8页
第一章 绪论第8-10页
 §1-1 课题研究背景第8页
 §1-2 国内外研究现状第8-9页
 §1-3 课题研究的目的和意义第9页
  1-3-1 研究目的第9页
  1-3-2 研究意义第9页
 §1-4 论文结构及内容第9-10页
第二章 烧结自动控制系统的工艺流程第10-18页
 §2-1 烧结过程工艺第11-15页
 §2-2 烧结过程的分带特征第15-16页
 §2-3 烧结生产主体设备及规模第16-18页
第三章 烧结自动控制系统的硬件选型第18-25页
 §3-1 硬件选型标准第18-21页
  3-1-1 仪表选型的原则第18页
  3-1-2 检测元件的选型第18-19页
  3-1-3 变送单元的选型第19页
  3-1-4 执行器的选择第19页
  3-1-5 控制器参数的选择第19-20页
  3-1-6 辅助设备选型第20-21页
 §3-2 日照钢铁 360m2烧结机系统控制框架第21-22页
 §3-3 烧结过程控制系统PLC选型第22-24页
 §3-4 PLC和WinCC第24-25页
第四章 烧结配料过程控制系统的设计第25-39页
 §4-1 配料系统的自动控制第25-28页
 §4-2 配料控制系统整体设计第28-32页
  4-2-1 配料控制系统的模型的建立第28-30页
  4-2-2 配料控制系统程序设计第30-32页
 §4-3 PLC通讯功能的实现第32-37页
  4-3-1 各PLC之间通信功能的实现第32-35页
  4-3-2 PLC与上位机WINCC之间的通讯第35-37页
 §4-4 配料系统WinCC界面的功能实现第37-38页
 §4-5 本章小结第38-39页
第五章 模糊小波神经网络控制在烧结终点中的控制第39-57页
 §5-1 小波理论及性质第39-41页
  5-1-1 小波定义第39页
  5-1-2 连续小波变换和离散小波变换第39-40页
  5-1-3 小波的多分辨分析第40-41页
 §5-2 模糊小波神经网络结构和算法第41-45页
  5-2-1 小波神经网络概述第41-42页
  5-2-2 小波与神经网络结合模型第42-43页
  5-2-3 模糊小波神经网络的结构和算法第43-45页
 §5-3 基于小波分析时间序列烧结机模型第45-48页
  5-3-1 小波分析时间序列预测模型第45-46页
  5-3-2 烧结机模型建立第46-48页
 §5-4 烧结终点的智能控制器的设计第48-56页
  5-4-1 烧结终点前馈和反馈模糊控制器的设计第48-54页
  5-4-2 烧结机控制系统的建模仿真第54-56页
 §5-5 本章小结第56-57页
第六章 总结第57-58页
参考文献第58-60页
致谢第60-61页
攻读学位期间所取得的相关科研成果第61页

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