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CIPS结构下炼铁厂集成自动化系统及高炉铁水硅含量预报实现

摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第1章 绪论第8-14页
   ·问题的提出第8-13页
   ·本文主要内容及结构第13-14页
第2章 CIMS和CIPS第14-29页
   ·CIMS计算机集成制造系统第14-18页
     ·CIM和CIMS第14-16页
     ·CIMS的构成第16-17页
     ·CIMS的实施第17-18页
   ·CIPS流程工业计算机集成过程系统第18-28页
     ·流程工业集成自动化的发展第18-20页
     ·CIPS与CIMS比较第20-22页
     ·CIPS体系结构第22-26页
     ·CIPS的主要内容第26-27页
     ·CIPS实施中的重点第27页
     ·CIPS关键理论技术及研究展望第27-28页
   ·小结第28-29页
第3章 钢铁企业CIPS及其体系结构研究第29-40页
   ·钢铁企业生产流程第29-32页
     ·炼铁工艺流程第30-32页
   ·钢铁企业CIPS第32-39页
     ·钢铁企业CIPS体系结构第32-35页
     ·SCADA/HMI系统第35-37页
     ·钢铁企业CIPS的实施第37-39页
   ·本章小结第39-40页
第4章 炼铁厂集成自动化系统第40-56页
   ·控制系统概述第40-41页
     ·系统基本结构第40-41页
     ·控制系统操作方式第41页
   ·控制系统硬件第41-45页
     ·Modicon TSX Quantum综合自动化系统第42-44页
     ·系统配置第44-45页
   ·控制系统软件第45-49页
     ·Concept编程软件第46页
     ·iFIX监控软件第46-48页
     ·系统组态第48-49页
   ·控制系统功能第49-55页
     ·高炉热风炉系统第50-51页
     ·高炉炉顶系统第51-52页
     ·高炉主卷扬、槽下系统第52-53页
     ·高炉本体系统第53-54页
     ·操作站监控系统第54-55页
   ·小结第55-56页
第5章 基于BP神经网络的铁水硅含量预报模型第56-67页
   ·BP神经网络第56-62页
     ·BP算法的原理第57-58页
     ·BP算法的数学表达第58-61页
     ·BP算法执行步骤第61-62页
   ·硅含量预报模型第62-66页
     ·模型的建立第63-64页
     ·BP算法的改进第64-65页
     ·模型的训练第65页
     ·运行结果第65-66页
   ·小结第66-67页
结论第67-69页
参考文献第69-72页
致谢第72-73页
附录A(攻读学位期间所发表的学术论文目录)第73-74页
附录B(高炉系统配置示意图)第74-75页
附录C(部分监控画面)第75-76页

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