铅锌烧结过程透气性、烧结终点的智能集成建模与优化控制
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-12页 |
| ·ISP铅锌冶炼过程简介 | 第7-8页 |
| ·国内外ISP冶炼过程控制的研究现状 | 第8-9页 |
| ·课题的提出及研究方法 | 第9-12页 |
| ·研究有色冶炼过程控制的意义 | 第9-10页 |
| ·课题的提出 | 第10页 |
| ·课题的研究方法 | 第10-12页 |
| 第2章 烧结过程分析及优化控制设计 | 第12-21页 |
| ·烧结工艺过程介绍 | 第12-13页 |
| ·烧结焙烧的基本原理 | 第13-14页 |
| ·烧结过程控制的现状 | 第14-15页 |
| ·优化控制烧结过程状态的意义 | 第15-17页 |
| ·烧结过程状态对烧结焙烧的影响 | 第15-16页 |
| ·烧结过程状态优化控制中亟待解决的问题 | 第16-17页 |
| ·烧结过程状态优化控制的总体设计 | 第17-21页 |
| ·区间优化控制策略 | 第17页 |
| ·烧结过程各类参数间的关系模型 | 第17-18页 |
| ·透气性的优化控制 | 第18-19页 |
| ·烧结终点的优化控制 | 第19-21页 |
| 第3章 透气性集成预测模 | 第21-34页 |
| ·人工神经网络的基本结构与特性 | 第21-25页 |
| ·人工神经元模型 | 第22-23页 |
| ·人工神经网络的构成 | 第23-24页 |
| ·人工神经网络的学习 | 第24-25页 |
| ·神经网络的基本特性 | 第25页 |
| ·BP神经网络 | 第25-28页 |
| ·基于模糊分类的透气性分布式神经网络模型 | 第28-31页 |
| ·透气性指数的表示和影响因素 | 第28-29页 |
| ·样本的模糊分类和建模 | 第29-30页 |
| ·神经网络结构和算法 | 第30-31页 |
| ·仿真结果及软件实现 | 第31-34页 |
| ·仿真结果 | 第31页 |
| ·软件实现 | 第31-34页 |
| 第4章 烧结终点集成预测模型 | 第34-47页 |
| ·模糊控制的基本理论 | 第34-41页 |
| ·模糊数学的基本概念 | 第34-36页 |
| ·模糊逻辑推理 | 第36-39页 |
| ·模糊判决方法 | 第39-41页 |
| ·基于最优组合算法的烧结终点集成预测模型 | 第41-45页 |
| ·烧结终点的表示和影响因素 | 第41-42页 |
| ·基于神经网络和模糊规则的烧结终点模型 | 第42-44页 |
| ·烧结终点预测模型的集成 | 第44页 |
| ·求最优加权系数K1的算法 | 第44-45页 |
| ·仿真结果及其软件实现 | 第45-47页 |
| ·仿真结果 | 第45-46页 |
| ·软件实现 | 第46-47页 |
| 第5章 烧结过程状态优化控制 | 第47-55页 |
| ·复杂工业过程稳态优化控制 | 第47-49页 |
| ·智能控制及智能集成优化控制 | 第47-48页 |
| ·智能集成优化控制策略 | 第48-49页 |
| ·烧结过程状态优化控制 | 第49-55页 |
| ·以透气性为中心的专家区域优化控制策略 | 第49-50页 |
| ·透气性、烧结终点优化区域确定 | 第50-51页 |
| ·透气性状态的优化控制 | 第51-53页 |
| ·烧结终点的优化控制 | 第53-55页 |
| 第6章 结束语 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-59页 |
