| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 热轧带钢生产技术的发展 | 第15-16页 |
| 1.3 热轧带钢厚度自动控制的发展和研究现状 | 第16-19页 |
| 1.3.1 国内外研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3.2 热轧带钢厚度控制技术的发展 | 第18-19页 |
| 1.4 仿人智能控制的研究现状 | 第19页 |
| 1.5 本文研究的主要内容 | 第19-20页 |
| 1.6 本章小结 | 第20-22页 |
| 第二章 基于仿人智能控制理论的热轧带钢厚度控制算法 | 第22-50页 |
| 2.1 热轧带钢生产工艺 | 第22-26页 |
| 2.1.1 热轧带钢生产流程 | 第22-24页 |
| 2.1.2 带钢产品的主要性能指标 | 第24-25页 |
| 2.1.3 影响带钢厚度的主要因素 | 第25-26页 |
| 2.2 热轧带钢厚度仿人智能控制的关键技术 | 第26-36页 |
| 2.2.1 仿人智能控制的原型算法 | 第27-28页 |
| 2.2.2 仿人智能控制器的静态特性 | 第28-30页 |
| 2.2.3 仿人智能控制器动态特性 | 第30-31页 |
| 2.2.4 特征模型 | 第31-32页 |
| 2.2.5 特征辨识与特征记忆 | 第32页 |
| 2.2.6 控制模态集 | 第32-33页 |
| 2.2.7 热轧带钢厚度仿人智能控制的模态划分 | 第33-36页 |
| 2.3 热轧带钢厚度仿人智能控制的仿真研究 | 第36-49页 |
| 2.3.1 仿人智能控制结构设计 | 第36页 |
| 2.3.2 热轧带钢厚度仿人智能控制的仿真研究 | 第36-49页 |
| 2.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第三章 基于模糊神经网络的参数整定 | 第50-62页 |
| 3.1 模糊推理和神经网络的结合背景 | 第51-52页 |
| 3.2 模糊神经网络的融合方式 | 第52-54页 |
| 3.3 基于模糊神经网络的仿人控制器的参数整定 | 第54-60页 |
| 3.3.1 模糊神经网络的结构 | 第54-56页 |
| 3.3.2 模糊神经网络的学习算法 | 第56-59页 |
| 3.3.3 算法的改进 | 第59-60页 |
| 3.4 本章小结 | 第60-62页 |
| 第四章 基于模糊神经网络参数整定的热轧带钢厚度仿人智能控制策略研究 | 第62-74页 |
| 4.1 热轧带钢厚度自动控制 | 第62-63页 |
| 4.2 热轧带钢厚度仿人控制的运行控制级设计 | 第63-64页 |
| 4.3 基于模糊神经网络参数整定的热轧带钢厚度仿人智能控制的结构及设计步骤 | 第64-66页 |
| 4.4 基于模糊神经网络参数整定的热轧带钢厚度仿人智能控制策略的仿真研究 | 第66-72页 |
| 4.5 本章小结 | 第72-74页 |
| 第五章 结论与展望 | 第74-76页 |
| 5.1 结论 | 第74-75页 |
| 5.2 展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第81页 |
