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密闭鼓风炉计算机模拟控制

中文摘要第1-5页
英文摘要第5-37页
第一章 前言第37-42页
 1.1 密闭鼓风炉控制技术及研究现状第37-38页
 1.2 生产过程自动化的发展概况和趋势第38-39页
 1.3 密闭鼓风炉控制技术及研究现状第39-42页
第二章 密闭鼓风炉简介及参数分析第42-49页
 2.1 韶冶密闭鼓风炉概述第42-44页
 2.2 密闭鼓风炉参数分析第44-49页
  2.2.1 输入变量的特性分析第45-46页
  2.1.2 输出变量的特性分析第46-49页
第三章 密闭鼓风炉控制系统分析第49-53页
 3.1 控制策略第49-50页
 3.2 控制模型第50-51页
  3.2.1 理论模型第50-51页
  3.2.2 统计模型第51页
  3.2.3 经验模型第51页
 3.3 模型选择的标准第51-52页
 3.4 控制方法第52-53页
第四章 鼓风炉熔炼锌原理及机理模型第53-85页
 4.1 鼓风炉熔炼原理第53-54页
 4.2 密闭鼓风炉熔炼过程的动力学分析第54页
 4.3 密闭鼓风炉熔炼过程的热力学分析第54-58页
  4.3.1 过程体系的自由度第54-55页
  4.3.2 鼓风炉工作原理第55-58页
 4.4 铅、铜在熔炼过程中的行为第58-59页
 4.5 鼓风炉炼锌炉渣第59页
 4.6 鼓风炉机理模型第59-70页
  4.6.1 物料平衡第59-62页
  4.6.2 热平衡第62-65页
  4.6.3 机理模型的建立第65页
  4.6.4 控制模型参数的修正第65-70页
   4.6.4.1 修正炉子特征参数第66-70页
   4.6.4.2 修正炉子误差项第70页
 4.7 用Lumsden模型计算锌损失及炭气化率第70-80页
  4.7.1 平衡带第70-74页
  4.7.2 物料预热带第74-76页
  4.7.3 炭的气化率计算第76-77页
  4.7.4 锌在炉渣中损失量的计算第77-79页
   4.7.4.1 锌还原率z的计算第78页
   4.7.4.2 锌的再氧化率n的计算第78-79页
  4.7.5 平衡区炭气化量的计算第79-80页
 4.8 机理模型的验证第80-83页
 4.9 小结第83-85页
第五章 神经网络拟合对象模型第85-107页
 5.1 数据的预处理第85-86页
 5.2 神经网络第86-96页
  5.2.1 BP神经网络第87-88页
  5.2.2 BP网络学习算法第88-91页
  5.2.3 局部最小与算法调整第91-96页
 5.3 模糊神经网络第96-104页
  5.3.1 模糊逻辑系统第97页
  5.3.2 广义模糊神经网络第97-104页
   5.2.3.1 FCM均值聚类与分类网络第98页
   5.3.2.2 PFS的含义及性质第98-104页
 5.4 VC下利用Matlab引擎的程序设计第104-106页
 5.5 小结第106-107页
第六章 鼓风炉控制系统第107-118页
 6.1 单步模型算法控制第107-109页
  6.1.1 参考轨迹第107-108页
  6.1.2 预测输出第108-109页
  6.1.3 优化计算第109页
 6.2 韶冶鼓风炉控制第109-113页
  6.2.1 系统结构第109-110页
  6.2.2 神经网络的变化第110-111页
  6.2.3 控制系统实现第111-113页
  6.2.4 控制方案讨论第113页
 6.3 仿真结果与分析第113-118页
第七章 系统集成与程序设计第118-127页
 7.1 系统实现方法第118-122页
  7.1.1 系统结构第119-120页
  7.1.2 神经网络系统流程图第120-121页
  7.1.3 模型控制流程图第121-122页
 7.2 数据库实现第122-124页
 7.3 ActiveX控件第124-126页
 7.4 制作安装盘第126-127页
第八章 结 论第127-129页
参考文献第129-133页
致  谢第133-134页
附录1 熔炼过程计算的部分变量第134-136页

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