钢铁生产和材料质量异常监视与诊断研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文研究主要内容及研究思路 | 第15-19页 |
| 第2章 高炉炉顶温度监视与异常料面诊断研究 | 第19-43页 |
| 2.1 高炉结构简介 | 第19-20页 |
| 2.2 高炉炉顶温度监视 | 第20-22页 |
| 2.3 高炉生产料面异常分析 | 第22-24页 |
| 2.3.1 料面崩料情况 | 第22-23页 |
| 2.3.2 料面偏尺情况 | 第23-24页 |
| 2.4 诊断模型 | 第24-31页 |
| 2.4.1 支持向量机核函数分析 | 第24-29页 |
| 2.4.2 在线支持向量机 | 第29-31页 |
| 2.5 数值实验 | 第31-41页 |
| 2.5.1 输入数据处理 | 第31-35页 |
| 2.5.2 实验结果 | 第35-40页 |
| 2.5.3 料面异常诊断 | 第40-41页 |
| 2.6 本章小结 | 第41-43页 |
| 第3章 钢铁材料质量异常监视与诊断研究 | 第43-55页 |
| 3.1 钢铁材料质量问题描述 | 第43-45页 |
| 3.1.1 钢铁材料数据监视 | 第43页 |
| 3.1.2 钢铁材料质量异常诊断问题描述 | 第43-45页 |
| 3.2 基于分布估计算法参数优化的支持向量机 | 第45-51页 |
| 3.2.1 分布估计算法 | 第45-47页 |
| 3.2.2 改进的支持向量机算法 | 第47-48页 |
| 3.2.3 仿真实验 | 第48-51页 |
| 3.3 钢铁材料质量异常诊断研究 | 第51-53页 |
| 3.3.1 数据筛选 | 第51页 |
| 3.3.2 实验结果 | 第51-53页 |
| 3.4 本章小结 | 第53-55页 |
| 第4章 钢铁材料质量异常监视与诊断系统 | 第55-61页 |
| 4.1 系统介绍 | 第55页 |
| 4.2 系统设计 | 第55-57页 |
| 4.3 系统界面 | 第57-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
