| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 连铸技术的发展现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 连铸结晶器振动技术的发展现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 连铸结晶器监控技术的发展现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 连铸结晶器漏钢预报技术的发展现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第14-16页 |
| 第2章 伺服电机驱动的连铸结晶器总体组成 | 第16-24页 |
| 2.1 连铸结晶器的振动装置与振动波形 | 第16-17页 |
| 2.2 连铸结晶器的振动控制系统简介 | 第17-20页 |
| 2.2.1 连铸结晶器的下位机控制系统 | 第18-19页 |
| 2.2.2 连铸结晶器振动控制系统的网络结构 | 第19-20页 |
| 2.3 连铸结晶器的漏钢预报系统简介 | 第20-23页 |
| 2.3.1 连铸结晶器粘结漏钢的机理分析 | 第20-21页 |
| 2.3.2 连铸结晶器漏钢特征的检测方法 | 第21-22页 |
| 2.3.3 连铸结晶器漏钢预报的方法 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 多流连铸结晶器振动系统监控软件的设计 | 第24-34页 |
| 3.1 监控软件的总体方案设计 | 第24-25页 |
| 3.2 用户权限管理模块的设计 | 第25-26页 |
| 3.3 监控模块的设计 | 第26-29页 |
| 3.3.1 参数查看与修改功能 | 第26-27页 |
| 3.3.2 过程参量的数值及趋势图显示功能 | 第27-29页 |
| 3.3.3 报警记录功能 | 第29页 |
| 3.4 数据库管理模块的设计 | 第29-33页 |
| 3.4.1 结晶器运行数据的管理 | 第29-32页 |
| 3.4.2 操作员记录数据的管理 | 第32-33页 |
| 3.4.3 报表的设计和打印 | 第33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 基于主动学习GA-SVM分类器的连铸漏钢预报 | 第34-47页 |
| 4.1 支持向量机(SVM) | 第34-36页 |
| 4.1.1 SVM简介 | 第34页 |
| 4.1.2 SVM在分类领域的应用 | 第34-36页 |
| 4.2 基于主动学习GA-SVM分类器的连铸漏钢预报方法 | 第36-39页 |
| 4.2.1 基于SVM的连铸漏钢预报 | 第36-37页 |
| 4.2.2 遗传算法(GA)对预报模型的优化 | 第37-38页 |
| 4.2.3 基于主动学习GA-SVM分类器的连铸漏钢预报 | 第38-39页 |
| 4.3 仿真验证 | 第39-40页 |
| 4.4 漏钢预报软件的设计 | 第40-46页 |
| 4.4.1 温度数据监控模块设计 | 第41页 |
| 4.4.2 支持向量机算法实现模块的设计 | 第41-44页 |
| 4.4.3 报警模块的设计 | 第44-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 伺服电机驱动的连铸结晶器振动系统实验研究 | 第47-63页 |
| 5.1 连铸结晶器振动控制系统的下位机程序设计 | 第47-53页 |
| 5.1.1 控制程序的设计 | 第47-50页 |
| 5.1.2 通讯程序的设计 | 第50-53页 |
| 5.2 多流连铸结晶器振动系统监控软件的应用实验研究 | 第53-60页 |
| 5.2.1 用户权限管理功能的实验 | 第53-54页 |
| 5.2.2 监控功能的实验 | 第54-58页 |
| 5.2.3 数据库管理功能的实验 | 第58-60页 |
| 5.3 连铸结晶器漏钢预报软件的模拟实验研究 | 第60-62页 |
| 5.3.1 模拟报警进入实验 | 第60-61页 |
| 5.3.2 模拟报警离开实验 | 第61-62页 |
| 5.3.3 模拟报警确认实验 | 第62页 |
| 5.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 作者简介 | 第70页 |
