| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究背景与实际意义 | 第10-11页 |
| 1.2 连退炉控制系统的发展现状 | 第11-14页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第14-16页 |
| 第2章 冷轧连续退火炉温度控制系统的研究 | 第16-32页 |
| 2.1 冷轧连续退火生产线和连续退火炉工艺 | 第16-22页 |
| 2.1.1 连续退火生产线总体概述 | 第16-20页 |
| 2.1.2 连续退火炉的工艺技术 | 第20-22页 |
| 2.2 连续退火炉加热段温度控制系统 | 第22-28页 |
| 2.2.1 炉温控制系统构成 | 第23-24页 |
| 2.2.2 燃烧控制的基本概念 | 第24-25页 |
| 2.2.3 双交叉限幅燃烧控制原理 | 第25-27页 |
| 2.2.4 燃气流量控制回路及空气流量控制回路 | 第27-28页 |
| 2.3 控制效果分析 | 第28-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-32页 |
| 第3章 基于OLS-RBF神经网络的炉温模型辨识 | 第32-48页 |
| 3.1 连退炉加热段炉温控制工艺特性分析 | 第32-33页 |
| 3.2 基于OLS-RBF神经网络辨识基础 | 第33-40页 |
| 3.2.1 系统辨识的内涵 | 第33-35页 |
| 3.2.2 RBF神经网络 | 第35-37页 |
| 3.2.3 OLS算法优化原理 | 第37-40页 |
| 3.3 基于OLS-RBF神经网络辨识炉温模型 | 第40-46页 |
| 3.3.1 基于OLS-RBF神经网络辨识退火炉温度模型 | 第40-42页 |
| 3.3.2 仿真实验 | 第42-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-48页 |
| 第4章 基于AGA-模糊PID炉温控制系统 | 第48-64页 |
| 4.1 模糊PID控制器 | 第48-51页 |
| 4.1.1 模糊PID控制系统组成 | 第48页 |
| 4.1.2 模糊PID控制系统设计 | 第48-51页 |
| 4.2 自适应遗传算法 | 第51-56页 |
| 4.2.1 遗传算法的特点 | 第51-52页 |
| 4.2.2 遗传算法的基本操作 | 第52-53页 |
| 4.2.3 遗传算法的寻优过程 | 第53-55页 |
| 4.2.4 自适应遗传算法 | 第55-56页 |
| 4.3 AGA-模糊PID炉温控制系统设计 | 第56-58页 |
| 4.4 仿真实验 | 第58-62页 |
| 4.5 本章小结 | 第62-64页 |
| 第5章 结论与展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70页 |