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T-S模型的辨识研究及其在加热炉中的应用

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-16页
   ·课题研究的背景及意义第10-11页
   ·常见系统辨识的方法第11-12页
   ·加热炉建模发展现状第12-13页
   ·本文的研究工作第13-16页
第2章 加热炉工艺简介第16-24页
   ·加热炉的分类第16页
   ·蓄热步进梁式加热炉简介第16-20页
     ·结构及工艺简介第16-18页
     ·蓄热式高温燃烧技术及其优势第18-20页
   ·研究对象及亟待解决的问题第20-22页
   ·本章小结第22-24页
第3章 T-S模糊模型的辨识及应用第24-44页
   ·T-S模糊模型第24-30页
     ·T-S模型的输入输出描述形式第24-26页
     ·T-S模糊模型的辨识第26-29页
     ·T-S模糊模型的发展现状第29-30页
   ·基于FCM算法的T-S模型的前件参数与结构的辨识第30-35页
     ·模糊C-均值(FCM)算法第30-33页
     ·FCM辨识前件结构与参数第33-35页
   ·最小二乘法对后件参数的辨识第35-37页
     ·最小二乘法简介第35-36页
     ·最小二乘法辨识后件参数第36-37页
   ·T-S模型在钢温预测中的应用第37-42页
     ·应用背景分析第37-38页
     ·数据预处理第38-39页
     ·钢坯温度预测模型及其仿真第39-42页
   ·本章小结第42-44页
第4章 改进的T-S模型的辨识及应用第44-68页
   ·模型结构及改进辨识方法的提出第44-45页
   ·基于减法聚类的FCM对前件部分的辨识第45-49页
     ·减法聚类法第46-48页
     ·基于减法聚类的FCM对前件结构和参数的辨识第48-49页
   ·基于PSO-BP混合算法对后件参数的辨识与优化第49-60页
     ·BP简介及应用第50-54页
     ·粒子群优化(PSO)算法第54-57页
     ·改进的PSO-BP混合算法第57-60页
     ·PSO-BP对T-S模型后件参数的优化辨识第60页
   ·改进的T-S模型在钢温预测中的应用第60-64页
   ·仿真结果分析第64-66页
   ·本章小结第66-68页
第5章 结束语第68-70页
参考文献第70-74页
致谢第74页

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