摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-7页 |
目录 | 第7-10页 |
Contents | 第10-13页 |
第一章 绪论 | 第13-22页 |
·研究背景及问题的提出 | 第13-17页 |
·研究背景 | 第13页 |
·问题的提出 | 第13-14页 |
·国内外的发展状况 | 第14-16页 |
·解决思路 | 第16-17页 |
·本课题研究意义及可行性分析 | 第17-19页 |
·课题研究意义 | 第17-18页 |
·可行性分析 | 第18-19页 |
·课题研究内容 | 第19-20页 |
·课题来源 | 第19-20页 |
·课题研究内容 | 第20页 |
·论文的结构和技术路线 | 第20-21页 |
·本章小结 | 第21-22页 |
第二章 硫磺回收装置工艺流程及监测参数关联分析 | 第22-34页 |
·硫磺回收装置工艺流程分析 | 第22-26页 |
·硫磺回收部分 | 第23-24页 |
·尾气处理部分 | 第24-25页 |
·工艺流程相关说明 | 第25-26页 |
·装置主要监测变量与控制分析 | 第26-30页 |
·监测参数关联分析 | 第30-33页 |
·催化剂活性关联监测参数分析 | 第30-31页 |
·各关键监测点的影响参数分析 | 第31-33页 |
·本章小结 | 第33-34页 |
第三章 监测参数预测技术研究 | 第34-55页 |
·监测参数特点分析及稳态性验证 | 第34-41页 |
·监测参数特点分析 | 第34页 |
·监测参数稳态性验证 | 第34-41页 |
·影响参数之间的相关分析 | 第35页 |
·影响参数的自相关分析 | 第35-41页 |
·监测参数预测方法的研究 | 第41-48页 |
·高斯-马尔科夫假定 | 第41-42页 |
·最小二乘参数估计量 | 第42-43页 |
·模型效果分析 | 第43-48页 |
·残差的样本方差 | 第43-44页 |
·复测定系数 | 第44-46页 |
·F检验 | 第46-47页 |
·回归参数的显著性检验 | 第47-48页 |
·各关键监测点的预测模型拟合 | 第48-54页 |
·关键监测点TRA3530的预测模型拟合 | 第48-52页 |
·关键监测点FT3503V的预测模型拟合 | 第52-53页 |
·关键监测点TRC3501的预测模型拟合 | 第53页 |
·关键监测点TRC3502的预测模型拟合 | 第53页 |
·关键监测点TRC3515C的预测模型拟合 | 第53-54页 |
·本章小结 | 第54-55页 |
第四章 Bayes估计技术研究 | 第55-62页 |
·Bayes估计技术研究 | 第55-56页 |
·一般问题的陈述 | 第55页 |
·Bayes的基本思想 | 第55-56页 |
·Bayes估计技术应用 | 第56-61页 |
·课题研究对象的陈述 | 第56页 |
·分层次的Bayes估计 | 第56-58页 |
·历史数据仿真检验 | 第58-61页 |
·本章小结 | 第61-62页 |
第五章 自学习机制研究 | 第62-72页 |
·关键监测点预测参数自学习机制 | 第62-67页 |
·偏相关系数 | 第62-65页 |
·偏相关系数的定义 | 第63-64页 |
·偏相关系数的检验 | 第64-65页 |
·变量筛选方法 | 第65-67页 |
·偏F检验 | 第65-66页 |
·逐步回归法 | 第66-67页 |
·关键监测点选择机制 | 第67-71页 |
·本章小结 | 第71-72页 |
第六章 应用系统实现 | 第72-78页 |
·系统需求分析 | 第72页 |
·系统实现及应用 | 第72-77页 |
·催化剂状态判定辅助系统 | 第72-74页 |
·数据检验辅助系统 | 第74-75页 |
·装置生产数据报表管理系统 | 第75-77页 |
·本章小结 | 第77-78页 |
总结与展望 | 第78-80页 |
1. 全文总结 | 第78-79页 |
2. 研究展望 | 第79-80页 |
参考文献 | 第80-83页 |
攻读硕士期间发表的论文 | 第83-84页 |
独创性声明 | 第84-85页 |
致谢 | 第85-86页 |
附录1 硫磺回收装置主要设备一览表 | 第86-88页 |
附录2 硫磺回收装置主要监测仪表一览表 | 第88-93页 |
附录3 关键监测点TRA3530及其影响参数数据一览表 | 第93-102页 |