加权多模型控制在中厚板层流冷却中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-22页 |
| ·课题研究背景与意义 | 第11页 |
| ·中厚板控制冷却技术的发展 | 第11-19页 |
| ·国内外控制冷却的应用 | 第12-13页 |
| ·控制冷却设备的发展 | 第13-17页 |
| ·控制冷却技术的发展 | 第17-19页 |
| ·控制冷却原理及难点 | 第19-20页 |
| ·多模型自适应控制方法的发展及研究现状 | 第20-21页 |
| ·本文的主要研究内容和组织结构 | 第21-22页 |
| 第二章 中厚板层流冷却系统 | 第22-35页 |
| ·层流冷却原理 | 第22-24页 |
| ·某中厚板厂层流冷却设备配置 | 第24-26页 |
| ·冷却系统设备简介 | 第24-25页 |
| ·冷却系统主要工艺参数 | 第25-26页 |
| ·某中厚板厂层流冷却控制系统 | 第26-29页 |
| ·控制系统总体概况 | 第26-29页 |
| ·控制系统主要功能 | 第29页 |
| ·中厚板层流冷却数学模型 | 第29-34页 |
| ·传热学基本理论 | 第30-32页 |
| ·导热差分温降模型 | 第32-33页 |
| ·改进的数学模型 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 多PID 控制器加权方法 | 第35-48页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·多PID 控制器加权方法 | 第35-40页 |
| ·多模型的获得 | 第36-37页 |
| ·控制器加权系数的计算 | 第37-38页 |
| ·控制器加权系数的调整 | 第38-40页 |
| ·仿真应用研究 | 第40-47页 |
| ·数值仿真 | 第40-44页 |
| ·系统实际终冷温度曲线 | 第44-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 加权冷却模型最优控制器 | 第48-61页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·加权冷却模型的最优控制器设计 | 第48-52页 |
| ·多模型的建立 | 第49页 |
| ·模型加权系数的选取 | 第49-50页 |
| ·模型加权系数的调整 | 第50-51页 |
| ·加权冷却模型 | 第51页 |
| ·极点配置最优控制器 | 第51-52页 |
| ·仿真应用研究 | 第52-60页 |
| ·数值仿真 | 第52-56页 |
| ·系统实际终冷温度曲线 | 第56-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 基于BP 神经网络加权的最优控制器 | 第61-75页 |
| ·引言 | 第61页 |
| ·人工神经网络简介 | 第61-63页 |
| ·BP 神经网络加权的最优控制器设计 | 第63-69页 |
| ·综述 | 第63页 |
| ·多模型的建立 | 第63-64页 |
| ·模型加权系数的获取 | 第64-67页 |
| ·加权冷却模型 | 第67-68页 |
| ·极点配置最优控制器 | 第68-69页 |
| ·仿真应用研究 | 第69-74页 |
| ·BP 神经网络训练 | 第69页 |
| ·数值仿真 | 第69-72页 |
| ·系统实际终冷温度曲线 | 第72-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 第六章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第85页 |
