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基于监督控制的间歇染色过程上染率控制方法研究

摘要第1-5页
Abstract第5-7页
目录第7-10页
第一章 绪论第10-18页
   ·课题背景和意义第10-11页
   ·监督控制研究现状第11-13页
     ·离线监督控制—田口方法研究现状第11-12页
     ·在线监督控制—模糊控制研究现状第12-13页
   ·灰色系统 BP 神经网络及其二者融合研究现状第13-14页
     ·灰色系统第13页
     ·BP 神经网络第13-14页
     ·灰色 BP 神经网络第14页
   ·研究内容和方案第14-16页
   ·章节安排第16-17页
   ·创新点第17页
   ·本章小结第17-18页
第二章 活性染料多参数灰色—BP 神经网络上染率模型研究第18-33页
   ·上染率 - 染色工艺因素建模第19-21页
     ·GM(1,1)模型第19-20页
     ·灰色 Verhulst 模型第20-21页
   ·BP 神经网络第21-23页
     ·BP 神经网络训练过程第22页
     ·BP 神经网络的优点和缺点第22-23页
   ·灰色模型和神经网络融合第23-25页
     ·灰色模型和 BP 神经网络融合可行性第23-24页
     ·灰色模型与 BP 神经网络融合方法研究第24-25页
   ·实验部分第25页
   ·建立单因素灰色模型第25-31页
     ·温度—上染率 Verhulst 模型第25-27页
     ·盐浓度—上染率 GM(1,1)模型第27-28页
     ·浴比—上染率 GM(1,1)模型第28-29页
     ·三个单因素—上染率模型验证第29-31页
   ·建立灰色 BP 神经网络建模第31-32页
   ·本章小结第32-33页
第三章 基于模糊算法和田口方法的监督控制器研究第33-47页
   ·田口方法相关概念第33-35页
   ·田口实验品质特性制定以及实验因子的选取原则第35-37页
     ·品质特性的制定第35-36页
     ·实验因子的定义与选择第36-37页
   ·染色过程中工艺参数对上染率影响的水平评定第37-39页
   ·模糊数学的相关概念第39-43页
     ·论域第39页
     ·模糊集合第39页
     ·隶属度函数第39-41页
     ·模糊逻辑第41页
     ·模糊关系第41-42页
     ·模糊关系矩阵的基本运算第42页
     ·模糊逻辑推理第42-43页
   ·模糊控制原理第43页
   ·确定模糊控制的输入输出变量第43-46页
     ·输入输出语言变量第43页
     ·建立各语言变量的赋值表第43-45页
     ·建立模糊控制规则表第45页
     ·建立模糊控制查询表第45页
     ·反模糊化(清晰化)第45-46页
   ·本章小结第46-47页
第四章 基于预测滑模控制的温度控制算法研究第47-56页
   ·理论概述第47-49页
     ·广义预测控制简介第47-49页
     ·滑模变结构控制第49页
     ·软测量技术第49页
   ·基于预测滑模温度控制方法研究第49-55页
     ·建立预测模型第50-51页
     ·滑模参考轨迹设计第51-52页
     ·对输出进行预测第52-54页
     ·设计控制规律第54-55页
   ·本章小结第55-56页
第五章 基于监督控制的间歇式上染率控制实验研究第56-64页
   ·控制系统构成第56-59页
     ·ADAM-5510M 工作环境简介第57页
     ·PLC 控制系统硬件、软件设计第57-58页
     ·染色实验平台——染色反应釜第58-59页
   ·系统的软件设计第59-60页
   ·试验台的控制电路图第60-62页
   ·间歇式染色过程监督控制系统实验验证第62-63页
   ·本章小结第63-64页
第六章 总结与展望第64-66页
   ·总结第64-65页
   ·展望第65-66页
参考文献第66-69页
硕士期间获得的研究成果第69-70页
致谢第70-71页
附件第71-72页

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