| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-23页 |
| ·铝电解生产工艺 | 第15-16页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第16-18页 |
| ·铝电解控制系统的国内外发展动态 | 第18-21页 |
| ·国外发展情况 | 第18-19页 |
| ·国内发展情况 | 第19-21页 |
| ·本论文的主要工作 | 第21-23页 |
| 第二章 铝电解生产工艺特点和控制现状的研究 | 第23-31页 |
| ·铝电解生产工艺中常见故障及特征 | 第23-25页 |
| ·铝电解生产工艺中常见故障及影响 | 第23页 |
| ·铝电解故障诊断方法 | 第23-24页 |
| ·铝电解生产工艺特征 | 第24-25页 |
| ·铝电解计算机控制技术的研究 | 第25-29页 |
| ·铝电解生产计算机控制的意义 | 第25-26页 |
| ·铝电解生产过程控制方法的研究 | 第26-29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 铝电解控制系统硬件设计 | 第31-46页 |
| ·铝电解控制系统硬件设计综述 | 第31页 |
| ·铝电解控制系统设计 | 第31-33页 |
| ·系统硬件电路设计 | 第33-42页 |
| ·开关量输入板接口电路设计 | 第33-35页 |
| ·开关量输出板设计 | 第35-36页 |
| ·模拟量输入板接口电路设计 | 第36-39页 |
| ·D/A 转换板的设计 | 第39-42页 |
| ·交流电机控制板电路设计 | 第42-44页 |
| ·直流电机正反转控制 | 第42-43页 |
| ·交流电机控制板接口电路设计 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第四章 铝电解模糊神经网络自适应控制器设计 | 第46-62页 |
| ·预焙铝电解槽预测模型的研究 | 第46-47页 |
| ·模糊神经网络基本原理 | 第47-52页 |
| ·神经网络基础及其算法的研究 | 第47-51页 |
| ·模糊控制原理 | 第51-52页 |
| ·氧化铝浓度的模糊神经网络控制 | 第52-53页 |
| ·模糊神经网络算法设计 | 第53-59页 |
| ·确定模糊规则 | 第54-57页 |
| ·学习算法 | 第57-59页 |
| ·仿真实验 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 第五章 基于 Elman 小波神经网络铝电解系统控制系统设计 | 第62-72页 |
| ·改进型 Elman 神经网络控制策略 | 第62-64页 |
| ·网络结构 | 第62-63页 |
| ·改进 Elman 神经网络的学习算法 | 第63-64页 |
| ·关于递归小波预测控制策略 | 第64-69页 |
| ·小波神经网络预测控制器设计 | 第64-65页 |
| ·神经网络控制器和递归小波预测模型的设计 | 第65-69页 |
| ·仿真及结论 | 第69-70页 |
| ·本章小结 | 第70-72页 |
| 第六章 预焙铝电解生产过程网络控制系统 | 第72-82页 |
| ·网络控制系统的定义及其特点 | 第72-75页 |
| ·网络控制系统的定义 | 第72-74页 |
| ·网络控制系统的特点 | 第74-75页 |
| ·网络控制系统在铝电解生产过程中的应用研究 | 第75-77页 |
| ·智能槽控机硬件设计 | 第77-79页 |
| ·控制网络的选择 | 第79-80页 |
| ·本章小结 | 第80-82页 |
| 第七章 结论 | 第82-84页 |
| ·总结 | 第82-83页 |
| ·展望 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-91页 |
| 作者简介 | 第91-92页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第92-93页 |
| 致谢 | 第93-94页 |