| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 选题背景与意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外分解炉燃烧控制研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.1 国内现况 | 第14-15页 |
| 1.2.2 国外现况 | 第15页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第15-19页 |
| 第2章 水泥分解炉工作原理及工艺流程 | 第19-25页 |
| 2.1 碳酸钙分解过程 | 第19-20页 |
| 2.1.1 碳酸钙分解化学式 | 第19页 |
| 2.1.2 碳酸钙分解温度和二氧化碳分压之间的关系 | 第19-20页 |
| 2.2 分解炉出口温度的影响因素及调控方法 | 第20-21页 |
| 2.2.1 出口温度的影响因素 | 第20-21页 |
| 2.2.2 调控方式 | 第21页 |
| 2.3 水泥分解炉工艺介绍 | 第21-23页 |
| 2.4 水泥分解炉燃烧控制的常见方法 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 模糊神经网络理论 | 第25-42页 |
| 3.1 模糊控制系统概述 | 第25-31页 |
| 3.1.1 模糊控制的背景和发展 | 第25-27页 |
| 3.1.2 模糊控制的基本原理 | 第27页 |
| 3.1.3 模糊控制器设计的基本方法 | 第27-31页 |
| 3.2 神经网络系统概述 | 第31-38页 |
| 3.2.1 神经网络简介 | 第31-32页 |
| 3.2.2 神经网络模型 | 第32-35页 |
| 3.2.3 神经网络结构和工作方式 | 第35-36页 |
| 3.2.4 神经网络学习方法 | 第36-38页 |
| 3.3 模糊控制与神经网络结合 | 第38-41页 |
| 3.3.1 模糊神经网络的发展 | 第38-39页 |
| 3.3.2 模糊神经网络的结构 | 第39-40页 |
| 3.3.3 模糊神经网络控制器的特征 | 第40-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 水泥分解炉优化燃烧控制及仿真 | 第42-51页 |
| 4.1 分解炉的燃烧过程 | 第42页 |
| 4.2 控制方法 | 第42-43页 |
| 4.3 模糊神经网络控制燃烧 | 第43-47页 |
| 4.3.1 基于分解炉出口温度调控最佳空燃比 | 第44-45页 |
| 4.3.2 论域、量化等级的确定 | 第45-46页 |
| 4.3.3 确定模糊控制规则 | 第46-47页 |
| 4.4 神经网络训练及MATLAB仿真 | 第47-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 基于模糊神经网络的系统软件实现 | 第51-60页 |
| 5.1 系统监控流程实现 | 第51-52页 |
| 5.1.1 WinCC简介 | 第51页 |
| 5.1.2 控制系统的监控流程需求与实现 | 第51-52页 |
| 5.2 系统功能设计与实现 | 第52-60页 |
| 5.2.1 系统主功能设计 | 第52-55页 |
| 5.2.2 主要功能实现 | 第55-58页 |
| 5.2.3 运行与报警状态 | 第58-60页 |
| 结论 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64页 |