中厚板轧制过程软测量技术的研究与应用
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-33页 |
| ·研究的背景、目的和意义 | 第13页 |
| ·中厚板轧机发展概述 | 第13-15页 |
| ·中厚板生产技术的发展 | 第15-21页 |
| ·中厚板生产线的自动系统 | 第15页 |
| ·厚度控制 | 第15-16页 |
| ·负荷分配 | 第16-17页 |
| ·板形与凸度控制 | 第17-19页 |
| ·道次动态修正 | 第19-20页 |
| ·模型自学习 | 第20-21页 |
| ·物料跟踪 | 第21页 |
| ·软测量技术 | 第21-31页 |
| ·软测量技术概述 | 第21-22页 |
| ·软测量建模方法 | 第22-28页 |
| ·软测量应用现状 | 第28-29页 |
| ·软测量技术所存在的问题 | 第29-30页 |
| ·研究方向及展望 | 第30-31页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第31-33页 |
| 第2章 数据采集与处理平台 | 第33-57页 |
| ·中厚板生产控制系统概况 | 第33-34页 |
| ·轧线设备及检测仪表 | 第34-40页 |
| ·轧线主要设备及其性能参数 | 第34-36页 |
| ·轧线主要检测仪表和传感器 | 第36-40页 |
| ·数据采集与通讯 | 第40-46页 |
| ·套接字 | 第40-41页 |
| ·OPC技术 | 第41-43页 |
| ·应用数据库开发 | 第43-46页 |
| ·数据处理 | 第46-52页 |
| ·随机误差处理 | 第46-48页 |
| ·错误数据与噪音数据的处理 | 第48-49页 |
| ·粗大误差处理 | 第49-52页 |
| ·系统结构与功能概况 | 第52-56页 |
| ·本章小节 | 第56-57页 |
| 第3章 中厚板轧制过程轧件尺寸的软测量 | 第57-78页 |
| ·引言 | 第57页 |
| ·轧件长度软测量 | 第57-60页 |
| ·轧件宽度软测量 | 第60-69页 |
| ·宽展模型 | 第60-63页 |
| ·宽度软测量在线校正 | 第63-68页 |
| ·应用效果 | 第68-69页 |
| ·轧件厚度软测量 | 第69-76页 |
| ·本章小结 | 第76-78页 |
| 第4章 中厚板轧制过程变形抗力软测量 | 第78-92页 |
| ·变形抗力模型 | 第78-79页 |
| ·残余应变模型 | 第79-83页 |
| ·RBF神经元网络 | 第83-91页 |
| ·RBF神经元网络结构 | 第83-85页 |
| ·RBF神经元网络模型训练 | 第85-87页 |
| ·基于RBF神经元网络的变型抗力软测量 | 第87-90页 |
| ·在线校正 | 第90-91页 |
| ·本章小结 | 第91-92页 |
| 第5章 基于软测量技术的温度推断控制 | 第92-111页 |
| ·中厚板轧制过程温度控制方法 | 第92-97页 |
| ·热辐射 | 第92-95页 |
| ·水冷温降 | 第95页 |
| ·接触传热 | 第95-96页 |
| ·塑性变形热 | 第96-97页 |
| ·基于软测量的温度推理技术 | 第97-109页 |
| ·推理控制原理 | 第97-99页 |
| ·温度推理控制模型 | 第99-103页 |
| ·温度推理控制 | 第103-109页 |
| ·推理控制应用实例 | 第109-110页 |
| ·本章小结 | 第110-111页 |
| 第6章 基于软测量技术的检测仪表故障诊断 | 第111-130页 |
| ·故障诊断方法概述 | 第111-113页 |
| ·人工免疫网络 | 第113-118页 |
| ·生物免疫系统原理概述 | 第113-114页 |
| ·人工免疫网络机制 | 第114-118页 |
| ·利用人工免疫网络检测仪表故障诊断实例 | 第118-128页 |
| ·现场测量仪表运行状况 | 第118-119页 |
| ·人工免疫网络结构构建 | 第119-121页 |
| ·人工免疫网络初始化 | 第121-122页 |
| ·人工免疫网络训练 | 第122-125页 |
| ·实例分析 | 第125-128页 |
| ·本章小结 | 第128-130页 |
| 第7章 结论 | 第130-132页 |
| 参考文献 | 第132-138页 |
| 攻读博士学位期间完成的工作 | 第138-140页 |
| 致谢 | 第140-141页 |
| 作者简介 | 第141页 |
