面向炼钢动态调度的扰动识别与分类方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| ·项目背景 | 第9-10页 |
| ·研究目的和意义 | 第10-12页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第12-14页 |
| 2 文献综述 | 第14-21页 |
| ·动态不确定环境下生产扰动的形成因素及分类研究 | 第14-15页 |
| ·动态不确定环境下的扰动处理问题研究现状 | 第15-19页 |
| ·针对生产扰动的动态调度策略 | 第15-18页 |
| ·动态调度中不确定信息的表达方式 | 第18-19页 |
| ·动态调度中的生产扰动识别技术 | 第19页 |
| ·现有研究的不足之处 | 第19-21页 |
| 3 生产过程实时信息监控模型 | 第21-24页 |
| ·生产过程实时信息监控的概述 | 第21页 |
| ·动态不确定环境下生产过程监控模型 | 第21-22页 |
| ·实时信息监控数据结构 | 第22-24页 |
| 4 基于信息熵的生产扰动识别技术 | 第24-35页 |
| ·信息熵简述 | 第24页 |
| ·基于生产偏离度信息熵的生产扰动识别方法 | 第24-28页 |
| ·动态调度环境下生产扰动识别模型 | 第28-29页 |
| ·生产扰动识别模型中关键数据获取方法 | 第29-31页 |
| ·基于调度模型的三阈值设定数据获取 | 第29-30页 |
| ·基于平稳调度水平的单阈值设定 | 第30-31页 |
| ·生产扰动识别算法流程 | 第31-33页 |
| ·应用实例验证 | 第33-35页 |
| 5 基于故障树的扰动分类技术 | 第35-60页 |
| ·生产扰动分类流程 | 第35-36页 |
| ·生产扰动故障树的建立 | 第36-43页 |
| ·故障树概述 | 第36-37页 |
| ·生产扰动形成因素分析 | 第37-40页 |
| ·生产扰动故障树建立步骤 | 第40-43页 |
| ·生产扰动故障树模型 | 第43页 |
| ·基于规则推理的扰动分类技术 | 第43-53页 |
| ·规则推理技术概述 | 第44-45页 |
| ·知识表示方法 | 第45-46页 |
| ·基于Rete算法的规则推理技术 | 第46-48页 |
| ·分类规则冲突消解策略 | 第48-49页 |
| ·异常事实数据的处理 | 第49页 |
| ·应用实例验证 | 第49-53页 |
| ·基于证据理论的规则合成技术 | 第53-60页 |
| ·证据理论概述 | 第54-55页 |
| ·证据特征提取方法 | 第55-56页 |
| ·证据合成算法 | 第56页 |
| ·状态数据的提取 | 第56页 |
| ·应用实例验证 | 第56-60页 |
| 6 结论 | 第60-61页 |
| ·总结 | 第60页 |
| ·展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
