| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·板厚控制系统概述 | 第10-11页 |
| ·冷轧 AGC 系统控制技术发展现状及不足 | 第11-13页 |
| ·冷轧控制发展现状 | 第11-12页 |
| ·传统控制的优点及不足 | 第12-13页 |
| ·智能控制的发展及其在冷轧行业中的应用 | 第13-15页 |
| ·智能控制的发展及其特点 | 第13-15页 |
| ·智能控制在冷轧 AGC 中的应用研究 | 第15页 |
| ·课题意义及主要研究内容 | 第15-18页 |
| ·课题研究意义 | 第15-16页 |
| ·文章主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第2章 冷轧液压 AGC 系统控制理论及轧机数学模型 | 第18-33页 |
| ·冷轧 AGC 系统控制理论 | 第18-22页 |
| ·板带材 AGC 系统概述 | 第18-19页 |
| ·板带材厚度基本理论 | 第19-22页 |
| ·冷轧液压 AGC 控制系统数学模型 | 第22-28页 |
| ·电液位置伺服系统(APC)结构 | 第22-23页 |
| ·厚控系统元件基本方程 | 第23-28页 |
| ·冷轧机系统建模 | 第28-32页 |
| ·积分环节的模拟实现 | 第29页 |
| ·二阶系统的模拟实现 | 第29-31页 |
| ·无校正系统的模拟实现 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于神经网络控制器的仿真及 PLC 实验研究 | 第33-45页 |
| ·神经网络简介 | 第33-36页 |
| ·神经网络基本工作原理 | 第33-34页 |
| ·BP 网络的在线自学习 | 第34-36页 |
| ·基于神经网络控制器的仿真研究 | 第36-38页 |
| ·仿真实验图设计 | 第36-37页 |
| ·仿真输出结果 | 第37-38页 |
| ·西门子 PLC 及 FM458 的功能介绍 | 第38-42页 |
| ·西门子 PLC 简介 | 第38-39页 |
| ·FM458 功能块介绍 | 第39页 |
| ·D7 Function Block Generator 简介 | 第39-41页 |
| ·CFC 程序图 | 第41-42页 |
| ·基于神经网络控制器的 PLC 实验应用研究 | 第42-44页 |
| ·实验过程说明及流程框图 | 第42页 |
| ·PLC 实验现场图 | 第42-43页 |
| ·实验结果 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 基于 ASFAS—NN 控制器的仿真及 PLC 实验研究 | 第45-55页 |
| ·鱼群算法原理简介 | 第45-49页 |
| ·鱼群算法基本原理 | 第45-46页 |
| ·鱼群算法的优缺点分析及不足方面的改进 | 第46-47页 |
| ·鱼群算法的工作流程 | 第47-49页 |
| ·鱼群算法改进前后输出比较 | 第49页 |
| ·鱼群算法优化神经网络的过程及步骤 | 第49-51页 |
| ·改进鱼群算法优化 BP 神经网络的原理 | 第49页 |
| ·改进的人工鱼群算法优化 BP 神经网络的流程 | 第49-51页 |
| ·基于 ASFAS-NN 控制器的仿真研究 | 第51-53页 |
| ·Simulink 中冷轧控制系统的仿真实验设计说明 | 第51页 |
| ·仿真实验结果 | 第51-53页 |
| ·基于 ASFAS-NN 控制器的 PLC 实验应用研究 | 第53-54页 |
| ·PLC 实验过程图 | 第53页 |
| ·实验结果分析 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 作者简介 | 第62页 |
