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连铸关键设备故障诊断与漏钢预报关键技术研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-9页
第一章 绪论第9-14页
   ·引言第9页
   ·国内外漏钢预报的现状和趋势第9-11页
     ·漏钢征兆的检测方法第10页
     ·热电偶方法的实现途径第10-11页
     ·摩擦力方法的实现途径第11页
   ·目前国内外研究所存在的问题第11-12页
     ·在漏钢检测方法上存在的问题第12页
     ·在漏钢预测机理上存在的问题第12页
   ·课题的目的和意义第12页
   ·本论文的主要研究任务第12-14页
第二章 漏钢形成机理的冶金学浅析第14-28页
   ·粘结漏钢的形成机理及其预防措施第14-20页
     ·粘结漏钢的形成机理第14-17页
     ·粘结漏钢的预防措施第17-20页
   ·纵裂漏钢的原因分析及其预防措施第20-26页
     ·纵裂漏钢的原因分析第20-21页
     ·纵裂漏钢的影响因素第21-25页
     ·纵裂漏钢的预防措施第25-26页
   ·小结第26-28页
第三章 结晶器摩擦力的研究第28-41页
   ·功率法检测摩擦力的原理第28-29页
   ·摩擦力的影响因素第29-40页
     ·漏钢事故对摩擦力的影响第29-30页
     ·结晶器液位对摩擦力的影响第30-31页
     ·在线调宽、调窄对对摩擦力的影响第31-33页
     ·拉速变化对摩擦力的影响第33-35页
     ·空振功率对摩擦力计算的影响第35-36页
     ·中间包吨位对摩擦力的影响第36-37页
     ·在工艺参数未发生波动时摩擦力的变化第37页
     ·摩擦力与钢坯表面缺陷的关系第37-38页
     ·水口异常第38页
     ·测温系统报警第38-40页
   ·小结第40-41页
第四章 基于波形识别的连铸漏钢预报第41-55页
   ·基于结构模式识别与神经网络相结合的漏钢波形识别第41-45页
     ·结构识别简介第41页
     ·信号基元提取第41-45页
     ·基于神经网络的结构分析方法的提出第45页
   ·BP 神经网络的基本模型第45-49页
     ·BP 神经网络简介第45页
     ·BP 神经网络结构第45-46页
     ·隐含层节点数的确定第46页
     ·BP 神经网络的学习算法第46-49页
     ·BP 算法的改进第49页
   ·基于 MATLA86.5 的神经 BP 网络设计第49-53页
     ·数据定义第49-50页
     ·网络创建第50页
     ·网络的初始化第50页
     ·网络训练第50页
     ·网络仿真第50-53页
   ·生产工艺操作对摩擦力影响的消除方法第53-54页
   ·小结第54-55页
第五章 结论及展望第55-56页
   ·结论第55页
   ·展望第55-56页
参考文献第56-59页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第59-60页
致谢第60-61页

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