| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1．1 过程控制的特点、发展历史及现状 | 第9-10页 |
| 1．2 过程控制技术的发展趋势 | 第10-11页 |
| 1．3 软测量技术 | 第11-12页 |
| 1．4 串级控制系统的应用概况 | 第12-13页 |
| 1．5 人工煤气的简述和研究现状 | 第13-14页 |
| 1．6 论文的主要研究内容 | 第14-16页 |
| 第二章 软测量技术 | 第16-24页 |
| 2．1 软测量技术简介 | 第16页 |
| 2．2 软测量技术的三要素 | 第16-22页 |
| 2．2．1 软测量技术的应用场合 | 第16-17页 |
| 2．2．2 数学模型的建立 | 第17-22页 |
| 2．2．3 数学模型的校正 | 第22页 |
| 2．3 软测量技术对过程检测和控制系统的影响 | 第22-24页 |
| 第三章 人工煤气热值的研究 | 第24-38页 |
| 3．1 配气原理 | 第24-26页 |
| 3．2 热值的研究概况 | 第26-29页 |
| 3．2．1 分析煤气组分来计算热值 | 第26-27页 |
| 3．2．2 把热量仪（热值仪）加入控制系统 | 第27-28页 |
| 3．2．3 热值误差分析 | 第28-29页 |
| 3．3 燃具检验气配气计算方法 | 第29-31页 |
| 3．4 热值的数学模型 | 第31-38页 |
| 3．4．1 最小二乘法的原理和计算 | 第32-35页 |
| 3．4．2 仿真和讨论 | 第35-38页 |
| 第四章 神经网络建模 | 第38-52页 |
| 4．1 采用神经网络的原因 | 第38-39页 |
| 4．2 神经网络简介 | 第39-42页 |
| 4．2．1 关于神经元和神经网络 | 第39页 |
| 4．2．2 神经元的数学模型 | 第39-40页 |
| 4．2．3 神经网络的分类 | 第40-41页 |
| 4．2．4 神经网络的学习规则 | 第41-42页 |
| 4．3 BP网络的算法原理及其网络结构 | 第42-44页 |
| 4．4 径向基函数（RBF）网络机理及其结构 | 第44-45页 |
| 4．5 液化气热值数学模型的建立及仿真结果的比较 | 第45-51页 |
| 4．6 最小二乘法拟合与神经网络拟合的数学模型的比较 | 第51-52页 |
| 第五章 自动配气系统 | 第52-67页 |
| 5．1 串级控制系统的简介 | 第52-54页 |
| 5．1．1 串级控制系统的构成和特性 | 第52-53页 |
| 5．1．2 串级控制系统存在的问题和副回路的设计原则 | 第53-54页 |
| 5．2 自动配气系统的设计 | 第54-66页 |
| 5．2．1 可燃性气体温度、压力和粘度补正方法 | 第57-58页 |
| 5．2．2 系统的硬件设计和设备介绍 | 第58-61页 |
| 5．2．3 系统的软件模块设计 | 第61-66页 |
| 5．3 自动配气系统的安全要求 | 第66-67页 |
| 结论 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 攻读学位期间发表论文 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |