基于神经网络控制的带式输送机功率平衡系统设计
| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-7页 |
| 1 绪论 | 第7-10页 |
| ·选题的背景 | 第7页 |
| ·国内外带式输送机研究现状及发展趋势 | 第7-8页 |
| ·带式输送机控制技术的现状 | 第7-8页 |
| ·带式输送机控制系统发展趋势 | 第8页 |
| ·本课题研究的内容 | 第8-10页 |
| 2 带式输送机控制系统 | 第10-17页 |
| ·带式输送机 | 第10-11页 |
| ·带式输送机的基本结构 | 第11-14页 |
| ·带式输送机的驱动装置 | 第11页 |
| ·带式输送机的电控系统 | 第11-12页 |
| ·带式输送机的胶带 | 第12页 |
| ·带式输送机的托辊 | 第12-13页 |
| ·带式输送机的自动张紧装置 | 第13页 |
| ·带式输送机的滚筒 | 第13-14页 |
| ·带式输送机控制系统的功能 | 第14-16页 |
| ·带式输送机控制功能 | 第14页 |
| ·带式输送机控制方式 | 第14页 |
| ·带式输送机故障检测与保护功能 | 第14-16页 |
| ·小结 | 第16-17页 |
| 3 神经网络的基本知识 | 第17-31页 |
| ·神经网络简介 | 第17-18页 |
| ·BP 神经网络 | 第18-26页 |
| ·BP 神经网络学习算法 | 第18-22页 |
| ·BP 神经网络 PID 整定原理 | 第22-24页 |
| ·BP 神经网络 PID 控制器 | 第24-26页 |
| ·RBF 神经网络 | 第26-30页 |
| ·RBF 神经网络结构 | 第27-28页 |
| ·RBF 神经网络学习算法 | 第28-29页 |
| ·基于 RBF 神经网络 PID 整定原理 | 第29-30页 |
| ·小结 | 第30-31页 |
| 4 带式输送机控制系统的硬件设计 | 第31-45页 |
| ·PLC 的选型 | 第31-33页 |
| ·S7—300 PLC 结构及功能特点 | 第31-32页 |
| ·PLC 模块配置 | 第32-33页 |
| ·传感器的选型 | 第33-38页 |
| ·跑偏传感器 | 第34页 |
| ·撕裂传感器 | 第34-35页 |
| ·急停闭锁开关 | 第35页 |
| ·堆煤传感器 | 第35-36页 |
| ·烟雾传感器 | 第36-37页 |
| ·速度传感器 | 第37页 |
| ·温度传感器 | 第37-38页 |
| ·张力传感器 | 第38页 |
| ·触摸屏 | 第38-39页 |
| ·带式输送机驱动 | 第39-44页 |
| ·可控起动传输装置结构 | 第39-41页 |
| ·可控起动传输装置工作原理 | 第41-43页 |
| ·CST 驱动的输送机工作状态 | 第43-44页 |
| ·带式输送机控制硬件设计 | 第44页 |
| ·小结 | 第44-45页 |
| 5 多电机驱动系统功率平衡控制 | 第45-54页 |
| ·驱动系统功率平衡方法 | 第45-48页 |
| ·PID 控制原理及算法 | 第48-52页 |
| ·PID 控制器结构及原理 | 第48-49页 |
| ·传统的 PID 控制器控制算法 | 第49-51页 |
| ·传统的 PID 控制器参数整定 | 第51-52页 |
| ·RBF 神经网络整定的 PID 控制器 | 第52-53页 |
| ·小结 | 第53-54页 |
| 6 PLC 控制系统软件设计 | 第54-59页 |
| ·STEP7 V5.3 编程软件 | 第54-55页 |
| ·控制系统程序设计 | 第55-58页 |
| ·软起动控制程序设计 | 第55-56页 |
| ·功率平衡控制程序设计 | 第56-57页 |
| ·综合保护程序设计 | 第57-58页 |
| ·小结 | 第58-59页 |
| 7 总结和展望 | 第59-60页 |
| ·论文总结 | 第59页 |
| ·展望 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 附录 | 第64页 |
