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新型干法水泥回转窑烧成带温度软测量方法研究

摘要第1-7页
Abstract第7-9页
目录第9-12页
第1章 绪论第12-18页
   ·研究背景第12页
   ·研究意义第12-13页
   ·国内外研究现状及存在问题第13-16页
     ·基于硬件检测第13-14页
     ·软测量方法第14-16页
   ·论文主要工作第16-18页
     ·课题来源第16页
     ·研究思路第16页
     ·论文主要研究内容第16-18页
第2章 软测量辅助变量的选择与数据处理第18-30页
   ·软测量技术概述第18-20页
     ·软测量描述第18页
     ·软测量的基本设计步骤第18-20页
   ·新型干法水泥生产工艺第20-21页
   ·f-CaO 含量软测量辅助变量集合确定第21-25页
     ·f-CaO 软测量辅助变量的初步选择第21-23页
     ·辅助变量降维第23-25页
   ·软测量数据处理第25-26页
     ·误差处理第25-26页
     ·样本数据归一化第26页
   ·降维研究第26-29页
     ·计算灰关联度第26-27页
     ·仿真验证第27-29页
   ·本章小结第29-30页
第3章 软测量建模方法研究第30-38页
   ·软测量经验建模方法第30-31页
     ·神经网络法第30页
     ·支持向量机法第30-31页
   ·支持向量机与最小二乘支持向量机第31-35页
     ·机器学习理论第31页
     ·支持向量机原理第31-32页
     ·最小二乘支持向量机第32-34页
     ·LSSVM 的核函数第34-35页
     ·LSSVM 模型参数的选取第35页
   ·仿真研究及结果第35-37页
   ·本章小结第37-38页
第4章 基于局部 PSO-LSSVM 的熟料 F-CAO 含量软测量建模第38-51页
   ·改进的 k-means 聚类算法第38-40页
   ·局部建模理论第40-42页
   ·粒子群算法第42-46页
     ·PSO-LSSVM 算法结构第42-43页
     ·粒子群算法第43-46页
   ·熟料 f-CaO 含量软测量建模步骤第46-47页
   ·仿真研究及结果第47-50页
   ·本章小结第50-51页
第5章 熟料 f-CaO 含量与烧成带温度的关系第51-54页
   ·烧成带温度与 f-CaO 含量的关系第51-52页
   ·本文算法结构第52页
   ·仿真研究及结果第52-53页
   ·本章小结第53-54页
第6章 烧成带温度软测量软件开发第54-59页
   ·软测量程序框架第54页
   ·系统软件开发环境第54-55页
   ·OPC 通讯接口第55-56页
   ·SQL Server 数据库的访问第56页
   ·烧成带温度测量软件功能第56-57页
   ·本章小结第57-59页
结论第59-61页
参考文献第61-66页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第66-67页
致谢第67-68页

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