烧结砖隧道窑焙烧过程的建模与优化研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11页 |
| 1.2 烧结砖隧道窑的国内外发展及应用现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 隧道窑的建造水平现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 烧结砖隧道窑的烧结工艺现状 | 第12页 |
| 1.2.3 烧结砖隧道窑的优化控制水平现状 | 第12-13页 |
| 1.3 课题来源 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的主要内容 | 第14-15页 |
| 第二章 烧结砖隧道窑焙烧过程的预测建模 | 第15-44页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 烧结砖隧道窑简介 | 第15-19页 |
| 2.3 增量型极限学习机算法的改进 | 第19-33页 |
| 2.3.1 极限学习机简介 | 第19-21页 |
| 2.3.2 增量型极限学习机算法的描述 | 第21-24页 |
| 2.3.3 增量型极限学习机算法的改进 | 第24-29页 |
| 2.3.4 增量型极限学习机算法的改进效果 | 第29-33页 |
| 2.4 烧结砖隧道窑焙烧过程建模方法的选择 | 第33-43页 |
| 2.4.1 Ⅰ-ELM建模方法 | 第33-35页 |
| 2.4.2 Ⅱ-ELM建模方法 | 第35-38页 |
| 2.4.3 两种方法的对比 | 第38-39页 |
| 2.4.4 基于Ⅱ-ELM的预测建模效果 | 第39-43页 |
| 2.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第三章 烧结砖隧道窑焙烧过程的优化 | 第44-55页 |
| 3.1 引言 | 第44页 |
| 3.2 案例推理简介 | 第44-45页 |
| 3.3 基于案例推理优化烧结砖隧道窑焙烧过程 | 第45-47页 |
| 3.4 案例库的分类管理 | 第47-50页 |
| 3.4.1 基于粒子群算法寻找各输入的权重 | 第47-49页 |
| 3.4.2 基于聚类分析的案例分类 | 第49-50页 |
| 3.5 案例检索 | 第50-51页 |
| 3.6 案例重用 | 第51页 |
| 3.7 案例修改 | 第51-53页 |
| 3.7.1 遗传算法 | 第51-52页 |
| 3.7.2 基于遗传算法的案例修改 | 第52-53页 |
| 3.8 案例存储与维护 | 第53-54页 |
| 3.9 本章小结 | 第54-55页 |
| 第四章 烧结砖隧道窑焙烧过程的PID控制 | 第55-60页 |
| 4.1 引言 | 第55页 |
| 4.2 隧道窑焙烧过程的PID控制 | 第55-59页 |
| 4.2.1 无延时的PID控制效果 | 第55-57页 |
| 4.2.2 有延时的PID控制效果 | 第57-59页 |
| 4.3 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 半实物仿真平台 | 第60-71页 |
| 5.0 引言 | 第60页 |
| 5.1 实验平台简介 | 第60-68页 |
| 5.1.1 对象计算机 | 第61-63页 |
| 5.1.2 监控计算机与DCS控制柜 | 第63-65页 |
| 5.1.3 虚拟对象与执行器 | 第65页 |
| 5.1.4 优化计算机 | 第65-67页 |
| 5.1.5 各部分的联系 | 第67-68页 |
| 5.2 基于半实物仿真平台的研究效果 | 第68-70页 |
| 5.3 本章小结 | 第70-71页 |
| 第六章 结论与展望 | 第71-72页 |
| 6.1 本文总结 | 第71页 |
| 6.2 本文存在的问题 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 攻读学位期间发表论文情况 | 第78页 |
