| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第14-44页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第14-16页 |
| 1.2 工业过程运行优化与控制方法及软件研究现状 | 第16-30页 |
| 1.2.1 工业过程运行优化与控制的含义与特点 | 第16-17页 |
| 1.2.2 工业过程运行优化与控制方法 | 第17-26页 |
| 1.2.2.1 基于模型的运行优化与控制方法 | 第17-22页 |
| 1.2.2.2 基于智能技术的运行优化与控制方法 | 第22-26页 |
| 1.2.3 工业过程运行优化与控制软件 | 第26-30页 |
| 1.3 磨矿过程运行优化与控制方法和软件现状 | 第30-39页 |
| 1.3.1 磨矿过程运行优化与控制方法 | 第30-35页 |
| 1.3.1.1 基于模型的磨矿过程运行优化与控制方法 | 第30-32页 |
| 1.3.1.2 基于智能技术的磨矿过程运行优化与控制方法 | 第32-33页 |
| 1.3.1.3 基于数据的磨矿粒度建模方法 | 第33-35页 |
| 1.3.2 磨矿过程运行优化与控制软件 | 第35-39页 |
| 1.4 赤铁矿磨矿过程运行优化与控制技术的现状 | 第39-40页 |
| 1.5 存在的问题与本文主要工作 | 第40-44页 |
| 第2章 赤铁矿磨矿过程及其运行优化控制问题 | 第44-62页 |
| 2.1 赤铁矿磨矿过程描述 | 第44-51页 |
| 2.1.1 赤铁矿磨矿生产工艺描述 | 第44-46页 |
| 2.1.2 赤铁矿磨矿设备描述 | 第46-51页 |
| 2.1.2.1 球磨机设备 | 第46-47页 |
| 2.1.2.2 螺旋分级机设备 | 第47-48页 |
| 2.1.2.3 检测仪表 | 第48-49页 |
| 2.1.2.4 执行机构 | 第49-51页 |
| 2.2 赤铁矿磨矿过程运行控制目标与过程特性分析 | 第51-58页 |
| 2.2.1 赤铁矿磨矿过程运行控制目标 | 第51-53页 |
| 2.2.2 赤铁矿磨矿过程特性分析 | 第53-58页 |
| 2.2.2.1 磨矿粒度特性分析 | 第53-57页 |
| 2.2.2.2 磨机负荷特性分析 | 第57-58页 |
| 2.3 赤铁矿磨矿过程运行控制难点分析 | 第58-59页 |
| 2.4 赤铁矿磨矿过程运行控制现状与存在的问题 | 第59-61页 |
| 2.4.1 赤铁矿磨矿过程运行控制现状 | 第59-60页 |
| 2.4.2 现有控制方式存在的主要问题 | 第60-61页 |
| 2.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第3章 赤铁矿磨矿过程运行优化控制方法 | 第62-108页 |
| 3.1 控制方法的结构与功能 | 第62-64页 |
| 3.2 赤铁矿磨矿粒度软测量算法 | 第64-89页 |
| 3.2.1 赤铁矿磨矿粒度软测量算法结构 | 第64-65页 |
| 3.2.2 基于物料平衡的赤铁矿磨矿粒度主模型 | 第65-74页 |
| 3.2.2.1 磨矿粒度主模型 | 第65-70页 |
| 3.2.2.2 基于Prey-Predator的模型参数校正算法 | 第70-74页 |
| 3.2.3 基于在线鲁棒随机权神经网络的误差补偿模型 | 第74-89页 |
| 3.2.3.1 在线鲁棒随机权神经网络 | 第75-80页 |
| 3.2.3.2 鲁棒性能评估 | 第80-85页 |
| 3.2.3.3 赤铁矿磨矿粒度误差补偿模型 | 第85-89页 |
| 3.3 数据驱动的赤铁矿磨矿过程运行优化控制算法 | 第89-106页 |
| 3.3.1 回路设定值优化算法 | 第89-97页 |
| 3.3.1.1 基于串联神经网络的回路预设定值优化 | 第90-96页 |
| 3.3.1.2 基于RBR的优化设定值选择 | 第96-97页 |
| 3.3.2 负荷异常工况诊断与自愈控制算法 | 第97-106页 |
| 3.3.2.1 基于RBR的负荷异常工况诊断算法 | 第97-101页 |
| 3.3.2.2 基于CBR的自愈控制算法 | 第101-106页 |
| 3.4 本章小结 | 第106-108页 |
| 第4章 面向磨矿运行优化控制方法研究的组态软件平台的研发 | 第108-160页 |
| 4.1 组态软件平台需求分析 | 第108-111页 |
| 4.1.1 功能需求 | 第109-110页 |
| 4.1.1.1 运行优化控制算法图形化组态功能的必要性 | 第109-110页 |
| 4.1.1.2 运行优化控制算法重用功能的必要性 | 第110页 |
| 4.1.2 性能需求 | 第110-111页 |
| 4.2 组态软件平台整体设计 | 第111-114页 |
| 4.2.1 平台整体功能设计 | 第112-113页 |
| 4.2.2 平台整体结构设计 | 第113-114页 |
| 4.3 关键技术的研究与实现 | 第114-140页 |
| 4.3.1 组件技术的研究与实现 | 第115-118页 |
| 4.3.1.1 组件技术研究 | 第115-117页 |
| 4.3.1.2 软件实现 | 第117-118页 |
| 4.3.2 算法图形化组态技术的研究与实现 | 第118-122页 |
| 4.3.2.1 算法图形化组态技术研究 | 第119-120页 |
| 4.3.2.2 软件实现 | 第120-122页 |
| 4.3.3 算法重用技术的研究与实现 | 第122-125页 |
| 4.3.3.1 算法重用技术研究 | 第122-123页 |
| 4.3.3.2 软件实现 | 第123-125页 |
| 4.3.4 基于Petri网的控制策略校验与自动执行技术的研究与实现 | 第125-134页 |
| 4.3.4.1 基于Petri网的运行优化控制策略模型研究 | 第126-131页 |
| 4.3.4.2 软件实现 | 第131-134页 |
| 4.3.5 算法求解技术的研究与实现 | 第134-136页 |
| 4.3.5.1 算法求解技术研究 | 第134-135页 |
| 4.3.5.2 软件实现 | 第135-136页 |
| 4.3.6 数据交互技术的研究与实现 | 第136-140页 |
| 4.3.6.1 数据交互技术研究 | 第136-138页 |
| 4.3.6.2 软件实现 | 第138-140页 |
| 4.4 磨矿过程运行优化控制方法的软件实现及半实物仿真验证 | 第140-159页 |
| 4.4.1 磨矿过程运行优化控制方法的软件实现 | 第140-143页 |
| 4.4.2 半实物仿真实验验证 | 第143-159页 |
| 4.4.2.1 磨矿过程运行优化控制半实物仿真实验系统概述 | 第143-154页 |
| 4.4.2.2 实验研究 | 第154-159页 |
| 4.5 本章小结 | 第159-160页 |
| 第5章 面向工业应用的赤铁矿磨矿运行优化控制软件系统的研发与应用验证 | 第160-180页 |
| 5.1 工业应用软件系统 | 第160-171页 |
| 5.1.1 需求分析 | 第160-161页 |
| 5.1.2 软件设计 | 第161-167页 |
| 5.1.2.1 软件功能设计 | 第161-165页 |
| 5.1.2.2 软件结构设计 | 第165-167页 |
| 5.1.3 软件实现 | 第167-171页 |
| 5.2 工业实验 | 第171-178页 |
| 5.2.1 背景简介 | 第171-172页 |
| 5.2.2 控制系统实施 | 第172-173页 |
| 5.2.3 实验验证 | 第173-178页 |
| 5.3 本章小结 | 第178-180页 |
| 结论与展望 | 第180-184页 |
| 参考文献 | 第184-194页 |
| 致谢 | 第194-196页 |
| 博士期间完成的论文、发明专利及参加的科研项目 | 第196-198页 |
| 作者简介 | 第198页 |
