双机架轧机数学模型自适应控制研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-10页 |
| 第2章 昆钢双机架轧机二级计算机控制系统 | 第10-20页 |
| ·OPEN VMS操作系统 | 第10-12页 |
| ·轧机计算机控制系统 | 第12-13页 |
| ·液压厚度控制(AGC) | 第13-16页 |
| ·辊缝控制 | 第13-14页 |
| ·双机架轧机机架间的张力控制 | 第14页 |
| ·厚度偏差控制 | 第14页 |
| ·测厚仪式AGC | 第14-15页 |
| ·轧机自动控制 | 第15页 |
| ·提高轧机生产率的手段 | 第15-16页 |
| ·轧制过程计算机控制系统的主要功能 | 第16-20页 |
| 第3章 二级计算机轧制数学模型 | 第20-28页 |
| ·轧制数学模型的使用过程 | 第20-22页 |
| ·温度控制模型 | 第22-24页 |
| ·终轧温度控制 | 第22-23页 |
| ·带钢全长终轧温度控制 | 第23页 |
| ·卷取温度控制 | 第23-24页 |
| ·厚度控制模型 | 第24-28页 |
| ·厚度控制 | 第24-25页 |
| ·尾部补偿 | 第25-28页 |
| 第4章 模型参数自适应控制和自学习功能 | 第28-34页 |
| ·建立在线模型 | 第28-29页 |
| ·模型自学习 | 第29-31页 |
| ·模型参数自学习 | 第31-34页 |
| 第5章 轧制过程的计算机模型控制 | 第34-52页 |
| ·轧制过程的自动跟踪 | 第34-36页 |
| ·设定模型计算及自学习 | 第36-48页 |
| ·利用神经元网络提高轧制力预报精度 | 第48-52页 |
| ·昆钢双机架轧机传统轧制力模型及其自学习原理 | 第49页 |
| ·轧制力自学习在BP神经元网络的应用 | 第49-52页 |
| 第6章 总结 | 第52-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |
| 附录A | 第58页 |
