球磨机负荷检测软测量建模方法的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-22页 |
| ·课题研究背景与意义 | 第10-11页 |
| ·球磨机负荷检测方法研究现状和发展趋势 | 第11-14页 |
| ·球磨机负荷的直接检测方法 | 第11页 |
| ·球磨机负荷的间接检测方法 | 第11-14页 |
| ·球磨机负荷检测的发展趋势 | 第14页 |
| ·软测量技术 | 第14-19页 |
| ·软测量技术及原理 | 第14-15页 |
| ·软测量技术的研究与应用 | 第15-19页 |
| ·软测量技术的发展趋势 | 第19页 |
| ·论文的工作安排 | 第19-22页 |
| 第2章 球磨机负荷检测软测量建模理论基础 | 第22-42页 |
| ·球磨机的结构和工作原理 | 第22-24页 |
| ·磨矿过程工艺描述 | 第22-23页 |
| ·球磨机的结构和工作原理 | 第23-24页 |
| ·球磨机负荷检测实验设计 | 第24-26页 |
| ·基于振动和声响信号检测磨机负荷的机理分析 | 第24-25页 |
| ·球磨机负荷检测实验方法 | 第25-26页 |
| ·数字信号处理技术 | 第26-30页 |
| ·基于时域的信号处理技术 | 第26-27页 |
| ·基于频域的信号处理技术 | 第27-30页 |
| ·主元分析理论 | 第30-33页 |
| ·主元分析理论概述 | 第30-31页 |
| ·主元得分向量的计算及主元分解 | 第31-32页 |
| ·主元个数的选取方法 | 第32-33页 |
| ·神经网络技术 | 第33-35页 |
| ·神经元模型 | 第33-34页 |
| ·神经网络结构 | 第34页 |
| ·神经网络的学习 | 第34-35页 |
| ·支持向量机理论 | 第35-41页 |
| ·统计学理论和支持向量机概述 | 第35页 |
| ·统计学理论的核心内容 | 第35-37页 |
| ·支持向量机 | 第37-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第3章 球磨机负荷检测软测量建模技术研究 | 第42-64页 |
| ·软测量模型结构 | 第42-43页 |
| ·变量选择 | 第43页 |
| ·数据预处理 | 第43-46页 |
| ·信号的频谱分析 | 第46-54页 |
| ·功率谱的计算 | 第47-51页 |
| ·频谱特征提取 | 第51-54页 |
| ·主元分析 | 第54-56页 |
| ·神经网络建模 | 第56-61页 |
| ·神经网络的选择 | 第57页 |
| ·RBF神经网络的设计 | 第57-60页 |
| ·RBF神经网络模型的训练 | 第60-61页 |
| ·支持向量机建模 | 第61页 |
| ·本章小结 | 第61-64页 |
| 第4章 球磨机负荷检测软测量软件设计 | 第64-72页 |
| ·磨机负荷检测系统结构设计 | 第64-65页 |
| ·磨机负荷检测系统模块功能设计 | 第65-70页 |
| ·程序运行主界面的设计 | 第65-66页 |
| ·信号导入模块的设计 | 第66-67页 |
| ·信号分析模块的设计 | 第67-69页 |
| ·负荷识别模块的设计 | 第69页 |
| ·算法验证模块的设计 | 第69-70页 |
| ·系统和关于 | 第70页 |
| ·本章小结 | 第70-72页 |
| 第5章 球磨机负荷检测软测量实验研究 | 第72-82页 |
| ·实验数据 | 第72-73页 |
| ·软测量建模实验 | 第73-76页 |
| ·信号分析与处理实验 | 第73-76页 |
| ·磨机负荷检测实验 | 第76页 |
| ·模型验证分析 | 第76-81页 |
| ·本章小结 | 第81-82页 |
| 第6章 结束语 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-88页 |
| 致谢 | 第88-90页 |
| 攻读硕士期间的科研工作 | 第90页 |
