水泥烧成控制模式的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-12页 |
| ·水泥熟料烧成系统控制模式研究意义 | 第9-10页 |
| ·熟料烧成系统控制模式研究和发展现状 | 第10-11页 |
| ·课题研究目标及方法 | 第11页 |
| ·本章小结 | 第11-12页 |
| 第2章 水泥生产工艺介绍 | 第12-19页 |
| ·水泥生产过程简介 | 第12-13页 |
| ·生料制备 | 第12页 |
| ·熟料煅烧 | 第12页 |
| ·水泥制成 | 第12-13页 |
| ·烧成设备介绍 | 第13-15页 |
| ·旋风预热器 | 第14页 |
| ·分解炉 | 第14页 |
| ·旋窑 | 第14-15页 |
| ·燃烧器 | 第15页 |
| ·冷却机 | 第15页 |
| ·烧成系统重要的工艺参数和控制参数 | 第15-17页 |
| ·工艺参数 | 第16-17页 |
| ·控制参数 | 第17页 |
| ·提高熟料产量和质量的控制经验 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第3章 信息融合在烧成系统辨识中的运用研究 | 第19-31页 |
| ·信息融合基本理论 | 第19-21页 |
| ·信息融合的基本概念 | 第19页 |
| ·信息融合的优势 | 第19-20页 |
| ·融合层次 | 第20-21页 |
| ·融合方法 | 第21页 |
| ·传感器故障报警的信息融合方法 | 第21-25页 |
| ·传感器稳定性对控制的影响 | 第21-22页 |
| ·传感器故障的判断经验 | 第22-23页 |
| ·信息融合在传感器故障判读中的运用 | 第23-25页 |
| ·熟料结粒情况的辨识 | 第25-30页 |
| ·熟料结粒情况对质量的影响 | 第25页 |
| ·熟料结粒情况辨识的经验 | 第25-26页 |
| ·神经网络基本理论 | 第26-29页 |
| ·神经网络在结粒情况辨识中的运用 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 模糊趋势控制在烧成系统中的运用研究 | 第31-43页 |
| ·控制对象及控制参数的选择 | 第31-32页 |
| ·控制对象选择 | 第31页 |
| ·控制参数选择 | 第31-32页 |
| ·模糊控制理论基础 | 第32-34页 |
| ·模糊集合与隶属度函数 | 第32页 |
| ·模糊规则 | 第32-33页 |
| ·模糊推理 | 第33页 |
| ·模糊控制 | 第33-34页 |
| ·分解炉控制模型建立 | 第34-42页 |
| ·模糊控制器结构选择 | 第34-35页 |
| ·控制器维数确定 | 第35-36页 |
| ·模糊化处理 | 第36-39页 |
| ·模糊规则制定 | 第39-41页 |
| ·解模糊 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 算法的软件设计与实验 | 第43-53页 |
| ·分解炉模糊控制程序设计 | 第43-45页 |
| ·程序框架设计 | 第43页 |
| ·功能模块设计 | 第43-44页 |
| ·软件测试 | 第44-45页 |
| ·传感器故障报警设计 | 第45-47页 |
| ·程序框架设计 | 第45-47页 |
| ·传感器故障辨识实验 | 第47页 |
| ·BP 神经网络 MATLAB 仿真 | 第47-53页 |
| ·MATLAB 神经网络工具箱 | 第47-48页 |
| ·BP 神经网络设计 | 第48-49页 |
| ·网络训练 | 第49-51页 |
| ·网络测试 | 第51-53页 |
| 结论 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
