| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 加热炉燃烧运行控制国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 国外加热炉控制研究状况 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内加热炉控制研究状况 | 第11-13页 |
| 1.3 本文的主要研究内容及章节 | 第13-15页 |
| 第2章 论文相关背景知识 | 第15-26页 |
| 2.1 湘钢加热炉炉温控制现状—带交叉限制和残氧修正的炉温控制系统 | 第15-16页 |
| 2.2 加热炉的最佳燃烧带 | 第16-18页 |
| 2.3 模糊控制原理 | 第18-21页 |
| 2.4 模糊神经网络控制原理 | 第21-26页 |
| 第3章 基于模糊神经网络的炉温智能控制技术 | 第26-40页 |
| 3.1 加热炉多段残氧在线检测技术的应用 | 第26-29页 |
| 3.1.1 各段安装位置的确定 | 第26-27页 |
| 3.1.2 现场仪表的安装 | 第27-28页 |
| 3.1.3 残氧仪的在线监控 | 第28-29页 |
| 3.2 加热炉炉温数学模型 | 第29-37页 |
| 3.2.1 加热炉炉内传热机理 | 第29页 |
| 3.2.2 数学模型建立 | 第29-37页 |
| 3.3 基于模糊神经网络的加热炉炉温控制技术 | 第37-39页 |
| 3.4 基于模糊控制器的空燃比优化计算 | 第39-40页 |
| 第4章 基于残氧量在线检测的燃烧优化控制软件开发 | 第40-48页 |
| 4.1 基于模型化方法炉温预测软件开发 | 第40-46页 |
| 4.1.1 基于模型化方法炉温预测软件开发控制流程 | 第40-41页 |
| 4.1.2 基于模型化方法炉温预测软件开发 | 第41-46页 |
| 4.2 燃烧优化控制软件 | 第46-48页 |
| 第5章 加热炉燃烧优化控制技术的应用及效果分析 | 第48-55页 |
| 5.1 氧化锆设备的在线安装和调试 | 第48页 |
| 5.2 氧化锆探头标定及对比测试分析 | 第48-49页 |
| 5.3 现场仪表阀门维护及控制系统衔接开发 | 第49-50页 |
| 5.4 应用效果剖析方案 | 第50-51页 |
| 5.5 应用效果分析 | 第51-55页 |
| 5.5.1 煤气单耗指标 | 第51-52页 |
| 5.5.2 氧化烧损指标 | 第52-53页 |
| 5.5.3 残氧量指标 | 第53-55页 |
| 第6章 结论与展望 | 第55-57页 |
| 6.1 全文总结 | 第55页 |
| 6.2 展望 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第62-63页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第63页 |