基于光谱分析和支持向量机算法的转炉炼钢终点碳分类检测技术
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1 绪论 | 第7-17页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第7页 |
| 1.2 转炉炼钢的工艺 | 第7-9页 |
| 1.3 转炉炼钢终点控制 | 第9-10页 |
| 1.4 转炉炼钢终点控制技术发展 | 第10-14页 |
| 1.4.1 人工经验控制方法 | 第10-11页 |
| 1.4.2 静态控制方法 | 第11-12页 |
| 1.4.3 动态控制方法 | 第12-14页 |
| 1.5 新型转炉炼钢终点控制方法的发展 | 第14-16页 |
| 1.5.1 光信息方法 | 第14-15页 |
| 1.5.2 图像方法 | 第15-16页 |
| 1.6 全文的主要工作 | 第16-17页 |
| 2 火焰光谱分析及采集系统 | 第17-27页 |
| 2.1 火焰光谱采集系统 | 第17-21页 |
| 2.1.1 望远探测系统 | 第17-19页 |
| 2.1.2 采集光谱仪的选取 | 第19-21页 |
| 2.2 火焰光谱辐射探测理论基础 | 第21-23页 |
| 2.3 炉口火焰光谱分析 | 第23-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 支持向量机理论介绍 | 第27-38页 |
| 3.1 线性分类器 | 第27-32页 |
| 3.2 Kernel内积空间 | 第32-34页 |
| 3.3 泛化性理论 | 第34-35页 |
| 3.4 最小二乘法支持向量机 | 第35-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 4 转炉炼钢终点碳检测模型的构建 | 第38-55页 |
| 4.1 终点碳检测模块的工作流程 | 第38-40页 |
| 4.2 SVM分类模型的构建 | 第40-50页 |
| 4.2.1 训练和测试样本的选取 | 第41-42页 |
| 4.2.2 特征变量的选取 | 第42-44页 |
| 4.2.3 训练参数的选择 | 第44-50页 |
| 4.3 拟合函数的构建 | 第50-52页 |
| 4.4 软件系统设计方案 | 第52-54页 |
| 4.4.1 LabVIEW开发工具简介 | 第52页 |
| 4.4.2 现场实时检测软件设计 | 第52-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 5 实验结果分析 | 第55-59页 |
| 5.1 现场实验结果 | 第55-57页 |
| 5.2 实验结果分析 | 第57-58页 |
| 5.3 本章小结 | 第58-59页 |
| 6 论文总结及未来展望 | 第59-61页 |
| 6.1 论文总结 | 第59-60页 |
| 6.2 论文展望 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 附录 | 第66-72页 |
