智能控制技术在电弧炉电极调节中的应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·电弧炉炼钢的原理 | 第10-11页 |
| ·电弧炉炼钢国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·电弧炉炼钢工艺特点 | 第12-14页 |
| ·电弧炉电极控制策略 | 第14-16页 |
| ·本文主要研究工作 | 第16-17页 |
| 第二章 电弧炉电极调节系统 | 第17-20页 |
| ·电弧炉电极调节器组成 | 第17页 |
| ·电极调节系统的工作原理 | 第17-18页 |
| ·电弧炉炼钢对电极调节器的性能要求 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 电极调节系统的建模与仿真 | 第20-30页 |
| ·交流电弧模型的建立 | 第20-24页 |
| ·电弧的物理特性 | 第20-21页 |
| ·电弧阻抗模型 | 第21-24页 |
| ·三相电极控制的数学模型 | 第24-28页 |
| ·电弧电压和弧长的关系 | 第25-26页 |
| ·电弧电流和弧长的关系 | 第26-28页 |
| ·液压式电极传动系统的模型 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 电弧炉电极调节复合智能控制系统 | 第30-44页 |
| ·电弧炉电极调节电流预测模型 | 第30-34页 |
| ·基于BP神经网络的电流预测模型 | 第30-32页 |
| ·预测模型的优化和学习 | 第32-34页 |
| ·电弧炉电极调节复合智能控制方案 | 第34-43页 |
| ·熔化期的神经网络 PID 控制策略 | 第34-40页 |
| ·氧化期还原期的模糊 PID 控制 | 第40-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 电弧炉电极调节计算机控制系统的实现 | 第44-52页 |
| ·电弧炉电极调节计算机控制系统结构 | 第44-45页 |
| ·电弧炉电极调节上位机的配置和功能 | 第45页 |
| ·上位机的配置 | 第45页 |
| ·上位机实现的功能 | 第45页 |
| ·PLC 系统的硬件组态 | 第45-47页 |
| ·PLC 系统的硬件配置 | 第46-47页 |
| ·PLC 系统的网络连接 | 第47页 |
| ·控制系统（下位机）控制功能 | 第47-48页 |
| ·控制系统（下位机）软件设计 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 结论与展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
