| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 主要符号表 | 第17-18页 |
| 1 绪论 | 第18-33页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第18-19页 |
| 1.2 热连轧机自动化发展历程 | 第19-20页 |
| 1.3 厚度设定模型系统研究进展 | 第20-26页 |
| 1.3.1 压下负荷分配方法 | 第21页 |
| 1.3.2 轧制过程数学模型 | 第21-25页 |
| 1.3.3 模型自适应与自学习 | 第25-26页 |
| 1.4 厚度控制技术研究进展 | 第26-29页 |
| 1.4.1 厚度自动控制策略 | 第26-27页 |
| 1.4.2 热连轧精轧机组中的厚度自动控制 | 第27-28页 |
| 1.4.3 监控AGC系统 | 第28-29页 |
| 1.5 轧制装备健康状态诊断研究进展 | 第29-30页 |
| 1.6 本文主要研究内容 | 第30-33页 |
| 2 基于D-S证据理论信息重构的带钢厚度软测量 | 第33-45页 |
| 2.1 基于最小二乘的多项式曲线拟合 | 第33-34页 |
| 2.2 灰色关联度分析 | 第34-35页 |
| 2.3 D-S证据理论 | 第35-36页 |
| 2.3.1 D-S证据理论基本概念 | 第35-36页 |
| 2.3.2 D-S证据理论的融合规则 | 第36页 |
| 2.3.3 D-S证据理论存在的问题及解决方案 | 第36页 |
| 2.4 基于D-S信息重构的带钢厚度预测方法 | 第36-38页 |
| 2.5 实验和结果分析 | 第38-44页 |
| 2.5.1 实验数据阐述 | 第38-39页 |
| 2.5.2 敏感轧制参数的选择 | 第39-40页 |
| 2.5.3 预测模型评价指标 | 第40-41页 |
| 2.5.4 单一模型带钢厚度预测 | 第41-42页 |
| 2.5.5 基于D-S信息重构的带钢厚度预测 | 第42-44页 |
| 2.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 3 基于时间序列的出口板厚预测方法 | 第45-70页 |
| 3.1 实验数据介绍 | 第46-48页 |
| 3.2 动态滚动预测机制 | 第48-49页 |
| 3.3 基于分形外推插值的出口板厚预测方法 | 第49-57页 |
| 3.3.1 验证出口板厚分形特征的存在 | 第49-51页 |
| 3.3.2 分形插值理论 | 第51-52页 |
| 3.3.3 混沌优化确定垂直尺度因子 | 第52-54页 |
| 3.3.4 基于改进分形外推插值的出口板厚预测 | 第54-57页 |
| 3.4 实验与结果分析 | 第57-65页 |
| 3.4.1 预测性能评估指标 | 第57-58页 |
| 3.4.2 对比实验 | 第58-65页 |
| 3.5 IFEIP方法鲁棒性测试 | 第65-68页 |
| 3.6 本章小结 | 第68-70页 |
| 4 基于改进分形预测的出口板厚优化控制 | 第70-87页 |
| 4.1 时滞评估 | 第71-76页 |
| 4.1.1 综合小波互相关度 | 第71-74页 |
| 4.1.2 轧制出口板厚时滞评估 | 第74-75页 |
| 4.1.3 出口板厚预测实验 | 第75-76页 |
| 4.2 预测模型与控制器结合方式 | 第76-77页 |
| 4.3 阶梯式DMC优化PID控制器参数 | 第77-79页 |
| 4.4 基于改进分形的出口板厚优化控制方法 | 第79-81页 |
| 4.5 仿真实验 | 第81-85页 |
| 4.6 本章小结 | 第85-87页 |
| 5 基于模糊集和深度置信网络的轧制过程健康状态诊断 | 第87-105页 |
| 5.1 轧制过程健康状态分析 | 第89-91页 |
| 5.1.1 健康度定义 | 第89页 |
| 5.1.2 负荷亚健康分析 | 第89-90页 |
| 5.1.3 健康状态划分 | 第90-91页 |
| 5.2 轧制过程健康状态诊断方法 | 第91-97页 |
| 5.2.1 健康状态隶属度计算 | 第91-95页 |
| 5.2.2 轧制过程健康度确定 | 第95-96页 |
| 5.2.3 FIDBN方法 | 第96-97页 |
| 5.3 热连轧机轧制过程健康状态诊断 | 第97-104页 |
| 5.3.1 轧制过程数据阐述 | 第97-99页 |
| 5.3.2 基于FDBN的轧制过程健康状态诊断 | 第99-101页 |
| 5.3.3 基于FIDBN的轧制过程健康状态诊断 | 第101-104页 |
| 5.3.4 运维策略 | 第104页 |
| 5.4 本章小结 | 第104-105页 |
| 6 结论与展望 | 第105-109页 |
| 6.1 结论 | 第105-106页 |
| 6.2 创新点 | 第106-107页 |
| 6.3 展望 | 第107-109页 |
| 参考文献 | 第109-117页 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 | 第117-118页 |
| 致谢 | 第118-119页 |
| 作者简介 | 第119页 |