水泥回转窑温度建模及控制研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第11-13页 |
| 第二章 水泥回转窑系统分析及工艺参数选择 | 第13-19页 |
| 2.1 水泥生产概述 | 第13-15页 |
| 2.1.1 生料制备 | 第13-14页 |
| 2.1.2 熟料烧制 | 第14页 |
| 2.1.3 水泥制备 | 第14-15页 |
| 2.2 水泥回转窑工艺参数选择 | 第15-18页 |
| 2.2.1 熟料烧结机理分析 | 第15-16页 |
| 2.2.2 影响回转窑温度因素的选择 | 第16-18页 |
| 2.3 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 回转窑烧成带温度预测模型 | 第19-27页 |
| 3.1 建模方法选择 | 第19-20页 |
| 3.1.1 神经网络法 | 第19-20页 |
| 3.1.2 最小二乘支持向量机法 | 第20页 |
| 3.2 基于多种群遗传优化的最小二乘支持向量机 | 第20-24页 |
| 3.2.1 最小二乘支持向量机原理 | 第20-22页 |
| 3.2.2 多种群遗传算法 | 第22-23页 |
| 3.2.3 窑烧成带温度预测模型的建立 | 第23-24页 |
| 3.3 仿真分析 | 第24-26页 |
| 3.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第四章 在线最小二乘支持向量机预测模型 | 第27-38页 |
| 4.1 样本删除原则 | 第27-28页 |
| 4.2 在线最小二乘支持向量机算法原理 | 第28-33页 |
| 4.2.1 增加样本 | 第30-31页 |
| 4.2.2 删除样本 | 第31-33页 |
| 4.3 在线算法学习过程 | 第33-34页 |
| 4.4 在线最小二乘支持向量机温度预测 | 第34-37页 |
| 4.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第五章 水泥回转窑温度控制研究 | 第38-47页 |
| 5.1 控制变量的选择 | 第38页 |
| 5.2 模糊控制理论 | 第38-40页 |
| 5.2.1 精确量的模糊化 | 第38-39页 |
| 5.2.2 模糊控制规则形成和推理 | 第39页 |
| 5.2.3 解模糊化 | 第39-40页 |
| 5.3 模糊控制器设计 | 第40-44页 |
| 5.3.1 精确量的模糊化 | 第40-42页 |
| 5.3.2 模糊规则和模糊推理 | 第42-43页 |
| 5.3.3 解模糊 | 第43-44页 |
| 5.3.4 模糊查询表 | 第44页 |
| 5.4 仿真结果 | 第44-46页 |
| 5.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第六章 总结与展望 | 第47-48页 |
| 6.1 研究工作总结 | 第47页 |
| 6.2 下一步研究内容 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52页 |
