粉状乳化炸药生产过程控制优化策略研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-22页 |
| ·课题来源及意义 | 第11-12页 |
| ·粉状乳化炸药生产控制研究现状 | 第12-13页 |
| ·软测量技术概述 | 第13-15页 |
| ·软测量的基本理论 | 第13-14页 |
| ·软测量技术的应用及意义 | 第14-15页 |
| ·软测量的发展趋势 | 第15页 |
| ·信息融合概述 | 第15-21页 |
| ·信息融合的基本理论 | 第15-16页 |
| ·信息融合的结构分类 | 第16-18页 |
| ·信息融合的算法 | 第18-19页 |
| ·信息融合的发展现状 | 第19-21页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第21-22页 |
| 第2章 粉状乳化炸药质量影响因素的分析及方案确定 | 第22-27页 |
| ·工艺简介 | 第22-23页 |
| ·粉状乳化炸药质量的影响因素分析 | 第23页 |
| ·乳胶基质质量的影响因素分析 | 第23-25页 |
| ·控制优化方案的确定 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 乳胶基质粘度的软测量 | 第27-44页 |
| ·软测量技术 | 第27-30页 |
| ·辅助变量选择 | 第28页 |
| ·数据采集和预处理 | 第28-29页 |
| ·软测量模型建立 | 第29-30页 |
| ·软测量建模算法研究——人工神经网络 | 第30-36页 |
| ·人工神经网络基本理论 | 第30-32页 |
| ·BP 神经网络及其改进 | 第32-36页 |
| ·乳胶基质粘度的软测量 | 第36-43页 |
| ·乳化过程变量分析 | 第36-37页 |
| ·辅助变量选择 | 第37-38页 |
| ·数据预处理 | 第38页 |
| ·建模及仿真 | 第38-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于信息融合的控制优化策略研究 | 第44-55页 |
| ·信息融合算法研究——D-S 证据理论 | 第44-47页 |
| ·D-S 证据理论 | 第44-45页 |
| ·D-S 证据理论的改进 | 第45-47页 |
| ·基于证据理论的信息融合决策过程 | 第47-49页 |
| ·基本概率赋值函数的获取 | 第48-49页 |
| ·证据理论决策规则 | 第49页 |
| ·粉状乳化炸药生产过程控制优化策略研究 | 第49-53页 |
| ·融合结构及算法的确定 | 第50页 |
| ·识别框架的确定 | 第50-52页 |
| ·乳化过程信息融合及结果比较分析 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第5章 粉状乳化炸药优化控制决策系统初步设计 | 第55-64页 |
| ·数据获取 | 第56-62页 |
| ·实时数据获取 | 第56-61页 |
| ·历史数据获取 | 第61-62页 |
| ·在线软测量与信息融合 | 第62-63页 |
| ·决策显示 | 第63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第6章 结论与展望 | 第64-66页 |
| ·全文总结 | 第64-65页 |
| ·研究展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 附录A | 第70-71页 |
| 附录B | 第71-73页 |
| 详细摘要 | 第73-75页 |
