铝电解多模式控制策略研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题研究的背景 | 第11-13页 |
| 1.1.1 铝电解的生产原理 | 第11页 |
| 1.1.2 国内外铝电解行业发展概况 | 第11-13页 |
| 1.1.2.1 我国目前铝电解行业发展状况 | 第11-12页 |
| 1.1.2.2 国外铝电解发展情况 | 第12-13页 |
| 1.2 铝电解计算机控制技术概述 | 第13-15页 |
| 1.2.1 铝电解计算机控制技术的发展概况 | 第13-14页 |
| 1.2.2 铝电解计算机控制技术的现实意义 | 第14-15页 |
| 1.3 本课题研究的目的及意义 | 第15-16页 |
| 1.4 本论文的工作思路 | 第16-17页 |
| 1.5 本论文的主要工作 | 第17-19页 |
| 第二章 铝电解过程工艺特点 | 第19-27页 |
| 2.1 铝电解的反应机理 | 第19-20页 |
| 2.2 铝电解槽结构及工艺参数 | 第20-23页 |
| 2.2.1 铝电解槽结构 | 第20-21页 |
| 2.2.2 铝电解槽系列及工作原理 | 第21-22页 |
| 2.2.3 主要工艺参数 | 第22-23页 |
| 2.3 铝电解过程中常见故障 | 第23-24页 |
| 2.3.1 阳极效应 | 第23页 |
| 2.3.2 冷/热槽故障 | 第23-24页 |
| 2.4 出铝 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 铝电解正常工作状态控制器设计 | 第27-39页 |
| 3.1 系统设计概述 | 第27页 |
| 3.2 模糊控制原理 | 第27-30页 |
| 3.2.1 模糊控制简介 | 第27-28页 |
| 3.2.2 铝电解系统中模糊控制器设计 | 第28-30页 |
| 3.3 神经网络特点 | 第30-33页 |
| 3.3.1 神经网络及优点简介 | 第30-31页 |
| 3.3.2 神经网络分类 | 第31-32页 |
| 3.3.3 神经网络的学习规则 | 第32-33页 |
| 3.4 模糊神经网络控制器设计 | 第33-37页 |
| 3.4.1 控制器模型建立 | 第33-34页 |
| 3.4.2 确定控制器模糊规则 | 第34-35页 |
| 3.4.3 学习算法 | 第35-37页 |
| 3.5 仿真实验 | 第37-38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 出铝及故障时控制器设计 | 第39-51页 |
| 4.1 控制器模型的提出 | 第39-42页 |
| 4.1.1 预测控制 | 第39-41页 |
| 4.1.2 系统参数选择 | 第41-42页 |
| 4.2 小波神经网络预测控制器设计 | 第42-48页 |
| 4.2.1 系统结构图 | 第42-43页 |
| 4.2.2 控制器模型设计 | 第43-46页 |
| 4.2.2.1 Elman神经网络 | 第43-44页 |
| 4.2.2.2 Elman网络学习算法 | 第44-46页 |
| 4.2.3 预测模型设计 | 第46-48页 |
| 4.3 仿真分析 | 第48-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-51页 |
| 第五章 铝电解控制系统设计与实现 | 第51-63页 |
| 5.1 铝电解控制系统结构综述 | 第51-52页 |
| 5.2 铝电解控制系统硬件电路设计 | 第52-56页 |
| 5.2.1 系统原理介绍 | 第52-54页 |
| 5.2.2 开关量输入/输出通道设计 | 第54-55页 |
| 5.2.3 模拟量输入/输出通道设计 | 第55-56页 |
| 5.3 控制系统软件设计 | 第56-58页 |
| 5.4 网络控制系统设计与实现 | 第58-62页 |
| 5.4.1 系统的总体结构 | 第58-59页 |
| 5.4.2 智能槽控机硬件设计 | 第59-60页 |
| 5.4.3 管理系统设计 | 第60-62页 |
| 5.4.3.1 管理系统功能介绍 | 第60-61页 |
| 5.4.3.2 登陆窗口设计 | 第61页 |
| 5.4.3.3 铝电解计算机管理系统设计 | 第61-62页 |
| 5.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 结论 | 第63-65页 |
| 6.1 总结 | 第63-64页 |
| 6.2 展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 作者简介 | 第69页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
