鞍钢冷轧厂能源管理系统的设计与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题背景 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 国外发达国家钢铁企业的应用情况 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内钢铁企业的应用情况 | 第13-14页 |
| 1.3 鞍钢冷轧厂简介 | 第14-15页 |
| 1.4 论文研究内容及结构安排 | 第15-17页 |
| 第2章 能源管理系统需求分析 | 第17-25页 |
| 2.1 能源管理现状及需求分析 | 第17-18页 |
| 2.1.1 现状分析 | 第17-18页 |
| 2.1.2 需求分析 | 第18页 |
| 2.2 系统目标及设计原则 | 第18-19页 |
| 2.2.1 系统目标 | 第18-19页 |
| 2.2.2 设计原则 | 第19页 |
| 2.3 系统架构设计及功能描述 | 第19-24页 |
| 2.3.1 系统架构 | 第19-21页 |
| 2.3.2 系统功能描述 | 第21-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 能源管理系统设计 | 第25-45页 |
| 3.1 系统的硬件设计 | 第25-28页 |
| 3.1.1 硬件系统的结构 | 第25-27页 |
| 3.1.2 硬件系统的介绍 | 第27-28页 |
| 3.2 系统的软件设计 | 第28-31页 |
| 3.2.1 软件系统的结构 | 第28-30页 |
| 3.2.2 软件系统的数据流程 | 第30-31页 |
| 3.3 数据库设计 | 第31-38页 |
| 3.3.1 数据库的介绍 | 第31-32页 |
| 3.3.2 数据流程分析 | 第32-33页 |
| 3.3.3 E-R信息模型的设计 | 第33页 |
| 3.3.4 能源管理数据库的逻辑结构设计 | 第33-38页 |
| 3.4 能源信息管理系统中能源计划模块的详细设计 | 第38-40页 |
| 3.4.1 主要功能 | 第38-39页 |
| 3.4.2 功能流程 | 第39-40页 |
| 3.5 能源信息管理系统中能耗模块的详细设计 | 第40-43页 |
| 3.5.1 数据接收 | 第40-41页 |
| 3.5.2 实绩管理 | 第41页 |
| 3.5.3 能耗计算 | 第41-43页 |
| 3.6 本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 神经网络能耗预测模型研究 | 第45-63页 |
| 4.1 神经网络 | 第45-49页 |
| 4.1.1 人工神经网络概述 | 第45页 |
| 4.1.2 神经网络的算法原理 | 第45-49页 |
| 4.1.3 BP神经网络的缺陷及改进 | 第49页 |
| 4.2 遗传算法 | 第49-51页 |
| 4.2.1 遗传算法的概述 | 第49页 |
| 4.2.2 遗传算法的运算流程 | 第49-50页 |
| 4.2.3 遗传算法的实现 | 第50页 |
| 4.2.4 遗传算法的参数设定 | 第50-51页 |
| 4.3 神经网络的设计 | 第51-62页 |
| 4.3.1 训练样本的获取 | 第52-53页 |
| 4.3.2 样本数据的处理 | 第53-54页 |
| 4.3.3 样本的GA算法 | 第54-59页 |
| 4.3.4 算法流程 | 第59-61页 |
| 4.3.5 系统的仿真分析 | 第61-62页 |
| 4.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 系统实现与运行效果分析 | 第63-77页 |
| 5.1 引言 | 第63页 |
| 5.2 网络管理 | 第63-64页 |
| 5.3 安全性 | 第64页 |
| 5.4 系统的开发平台及环境 | 第64-65页 |
| 5.5 系统的典型运行界面 | 第65-74页 |
| 5.5.1 登录界面 | 第65页 |
| 5.5.2 能源计划模块界面 | 第65-68页 |
| 5.5.3 能耗模块界面 | 第68-71页 |
| 5.5.4 统计分析报表 | 第71-74页 |
| 5.6 运行效果分析 | 第74-75页 |
| 5.7 本章小结 | 第75-77页 |
| 第6章 总结与展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
