汽驱工业过程优化监控系统设计应用
| 0 前言 | 第1-8页 |
| 1 工程背景 | 第8-10页 |
| ·汽驱工艺介绍 | 第8页 |
| ·汽驱工艺存在的问题和解决办法 | 第8-10页 |
| 2 优化监控系统设计 | 第10-14页 |
| ·优化监控系统硬件构成 | 第10页 |
| ·优化监控系统软件构成 | 第10-12页 |
| ·软件结构介绍 | 第10-11页 |
| ·软件功能介绍 | 第11-12页 |
| ·OPC接口 | 第12-13页 |
| ·OPC基本概念 | 第12页 |
| ·汽驱优化监控系统的OPC关系及OPC设置 | 第12-13页 |
| ·板卡PCL-813E的配置 | 第13-14页 |
| 3 数据校正技术在监控系统中的应用 | 第14-25页 |
| ·过失误差 | 第14-18页 |
| ·过失误差基本概念 | 第14-15页 |
| ·数学基础——统计假设检验 | 第15-16页 |
| ·过失误差侦破与识别的基本思想 | 第16-18页 |
| ·随机误差 | 第18-20页 |
| ·随机误差基本概念 | 第18-19页 |
| ·校正值方差与测量值方差的比较 | 第19-20页 |
| ·汽驱优化监控系统的数据校正 | 第20-25页 |
| ·汽驱优化监控系统采用数据校正的原因 | 第20-21页 |
| ·过失误差校正 | 第21-22页 |
| ·随机误差校正 | 第22-23页 |
| ·优化监控系统数据校正仿真 | 第23-25页 |
| 4 软测量技术在监控系统中的应用 | 第25-34页 |
| ·软测量机理模型 | 第25-28页 |
| ·机理模型具体形式 | 第25-27页 |
| ·机理模型存在的问题和相应的解决办法 | 第27-28页 |
| ·RBF神经网络模型 | 第28-34页 |
| ·前向规则化学习算法RFS | 第28-30页 |
| ·RBF网络模型的建立 | 第30-34页 |
| 5 系统优化模型的建立及实现 | 第34-46页 |
| ·建立优化模型 | 第34-35页 |
| ·决策量的估计 | 第35-39页 |
| ·BP神经网络结构 | 第35-36页 |
| ·改进BP神经网络算法 | 第36-37页 |
| ·权值表 | 第37-38页 |
| ·收敛曲线及误差分析 | 第38-39页 |
| ·用遗传算法求解系统优化模型 | 第39-46页 |
| ·遗传算法数学基础 | 第40-42页 |
| ·遗传算法的基本流程 | 第42-43页 |
| ·遗传算法控制参数 | 第43-44页 |
| ·遗传算法寻优过程和结果分析 | 第44-46页 |
| 6 结论与展望 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-49页 |
| 致谢 | 第49-54页 |
