电弧炉电极升降控制算法的研究
摘要 | 第5-7页 |
Abstract | 第7-8页 |
第一章 绪论 | 第12-28页 |
1.1 电弧炉炼钢概述 | 第12-19页 |
1.1.1 电弧炉炼钢的设备 | 第12-17页 |
1.1.2 电弧炉炼钢的工艺 | 第17-19页 |
1.2 课题研究的目的与意义 | 第19-20页 |
1.3 国内外研究现状及存在的主要问题 | 第20-25页 |
1.4 本文的主要工作 | 第25-28页 |
第二章 电弧炉电极调节系统建模 | 第28-48页 |
2.1 引言 | 第28页 |
2.2 交流电弧模型 | 第28-37页 |
2.2.1 交流电弧的物理特性 | 第28-31页 |
2.2.2 电弧模型 | 第31-35页 |
2.2.3 电弧模型仿真 | 第35-37页 |
2.3 电气系统模型建立与耦合特性分析 | 第37-43页 |
2.3.1 电气系统模型建立 | 第37-39页 |
2.3.2 耦合特性分析 | 第39-43页 |
2.4 液压系统模型 | 第43-44页 |
2.4.1 比例阀模型 | 第43-44页 |
2.4.2 液压缸模型 | 第44页 |
2.5 电极调节系统 | 第44-45页 |
2.6 小结 | 第45-48页 |
第三章 电弧炉自适应逼近模型控制器 | 第48-68页 |
3.1 引言 | 第48-49页 |
3.2 控制器设计 | 第49-62页 |
3.2.1 被控对象分析 | 第49-51页 |
3.2.2 控制器设计 | 第51-54页 |
3.2.3 稳定性分析 | 第54-60页 |
3.3.4 仿真验证 | 第60-62页 |
3.4 自适应逼近模型控制器的改进 | 第62-67页 |
3.4.1 权值更新方法的改进 | 第62-63页 |
3.4.2 稳定性分析 | 第63-65页 |
3.4.3 仿真验证 | 第65-67页 |
3.5 小结 | 第67-68页 |
第四章 基于NRBFNN的电弧炉逼近内模控制器 | 第68-82页 |
4.1 引言 | 第68页 |
4.2 内模控制描述 | 第68-71页 |
4.2.1 内模控制的基本机构 | 第69-70页 |
4.2.2 内模控制中的建模方法 | 第70-71页 |
4.3 电极调节系统的逼近内模控制系统结构 | 第71页 |
4.4 逼近内模控制器设计 | 第71-77页 |
4.4.1 逼近内模控制器 | 第71-74页 |
4.4.2 稳定性分析 | 第74-77页 |
4.5 具有反馈补偿的逼近内模控制器 | 第77-79页 |
4.5.1 反馈补偿 | 第77-78页 |
4.5.2 稳定性分析 | 第78-79页 |
4.6 仿真 | 第79-81页 |
4.7 小结 | 第81-82页 |
第五章 电弧炉直接自适应神经网络控制器 | 第82-98页 |
5.1 引言 | 第82页 |
5.2 直接自适应神经网络控制器设计 | 第82-97页 |
5.2.1 被控对象分析 | 第82-84页 |
5.2.2 控制律设计 | 第84-85页 |
5.2.3 权值更新算法 | 第85-88页 |
5.2.4 稳定性分析 | 第88-92页 |
5.2.5 仿真与实验 | 第92-97页 |
5.3 小结 | 第97-98页 |
第六章 基于状态方程的电弧炉逼近内模控制器 | 第98-118页 |
6.1 引言 | 第98页 |
6.2 卡尔曼滤波 | 第98-105页 |
6.1.1 卡尔曼滤波基本原理 | 第99-100页 |
6.2.2 离散卡尔曼滤波方程 | 第100-102页 |
6.2.3 扩展卡尔曼滤波的计算过程 | 第102-104页 |
6.2.4 扩展卡尔曼滤波方程 | 第104-105页 |
6.3 控制器设计 | 第105-117页 |
6.3.1 被控对象模型建立 | 第105-106页 |
6.3.2 被控对象分析 | 第106-107页 |
6.3.3 控制律推导 | 第107-109页 |
6.3.4 非线性补偿 | 第109-110页 |
6.3.5 稳定性分析 | 第110-114页 |
6.3.6 仿真验证 | 第114-117页 |
6.4 小结 | 第117-118页 |
第七章 总结与展望 | 第118-120页 |
参考文献 | 第120-126页 |
致谢 | 第126-128页 |
博士期间发表论文及获得专利情况 | 第128-130页 |
发表论文 | 第128页 |
获得专利 | 第128-130页 |
个人简介 | 第130页 |