| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 选题背景与研究意义 | 第12-13页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 先进控制技术概述 | 第13-15页 |
| 1.2.1 智能控制策略概述 | 第13-14页 |
| 1.2.2 软测量技术描述 | 第14-15页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第15-18页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第18-20页 |
| 第二章 水泥煅烧过程及产品质量控制分析 | 第20-29页 |
| 2.1 新型干法水泥生产工艺过程 | 第20-22页 |
| 2.2 水泥煅烧质量指标分析 | 第22-23页 |
| 2.3 水泥熟料质量控制分析 | 第23-28页 |
| 2.3.1 分解炉生产工艺控制分析 | 第23-26页 |
| 2.3.2 回转窑生产工艺控制分析 | 第26-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 窑尾生料分解率控制策略研究 | 第29-54页 |
| 3.1 窑尾生料分解率控制要求 | 第29-30页 |
| 3.2 窑尾生料分解率软测量模型建立 | 第30-45页 |
| 3.2.1 窑尾分解率软测量辅助变量选取 | 第30-33页 |
| 3.2.2 数据预处理 | 第33-35页 |
| 3.2.3 T-S模糊神经网络建模方法 | 第35-37页 |
| 3.2.4 基于减法聚类和FCM的T-S模型前件结构辨识 | 第37-43页 |
| 3.2.5 实验及结果分析 | 第43-45页 |
| 3.3 窑尾生料分解率控制方法实现 | 第45-53页 |
| 3.3.1 生料分解率工艺操作实现 | 第45-48页 |
| 3.3.2 分解炉温度控制方法 | 第48-50页 |
| 3.3.3 实验仿真与结果分析 | 第50-53页 |
| 3.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第四章 回转窑烧成带温度控制策略研究 | 第54-74页 |
| 4.1 水泥熟料生产工况和控制要求分析 | 第54-55页 |
| 4.2 基于改进粒子群优化 SVR 的熟料 f-CaO 含量建模 | 第55-67页 |
| 4.2.1 熟料f-CaO含量软测量辅助变量选取 | 第55-58页 |
| 4.2.2 支持向量回归(SVR) | 第58-60页 |
| 4.2.3 改进粒子群优化算法设计 | 第60-64页 |
| 4.2.4 实验及结果分析 | 第64-67页 |
| 4.3 熟料f-CaO含量与烧成带温度关系 | 第67-68页 |
| 4.4 回转窑烧成带温度控制 | 第68-72页 |
| 4.4.1 模型预测控制(DMC)原理 | 第68-70页 |
| 4.4.2 DMC与专家控制的组合控制策略 | 第70-72页 |
| 4.5 本章小结 | 第72-74页 |
| 第五章 水泥煅烧控制系统集成设计 | 第74-94页 |
| 5.1 计算机控制系统结构设计 | 第74-77页 |
| 5.2 DCS系统硬件结构 | 第77-80页 |
| 5.3 水泥煅烧控制策略组态 | 第80-88页 |
| 5.3.1 I/O点组态 | 第81-83页 |
| 5.3.2 水泥煅烧过程的常规控制组态 | 第83-86页 |
| 5.3.3 联锁控制组态 | 第86-88页 |
| 5.4 水泥煅烧系统监控与调试 | 第88-90页 |
| 5.4.1 实时监控操作 | 第88-89页 |
| 5.4.2 系统调试及维护 | 第89-90页 |
| 5.5 回转窑烧成带温度先进控制技术应用 | 第90-93页 |
| 5.6 本章小结 | 第93-94页 |
| 第六章 总结与展望 | 第94-96页 |
| 参考文献 | 第96-100页 |
| 作者简历 | 第100-101页 |
| 致谢 | 第101页 |