| 中文摘要 | 第1-6页 |
| 英文摘要 | 第6-16页 |
| 第1章 绪论 | 第16-34页 |
| 1．1 研究的目的及意义 | 第16-17页 |
| 1．2 板形自动控制理论的研究进展 | 第17-23页 |
| 1．2．1 人工智能进入轧制领域的背景 | 第17-20页 |
| 1．2．2 人工智能在轧制领域的作用 | 第20页 |
| 1．2．3 国内外发展概况 | 第20-23页 |
| 1．3 人工神经网络基本原理 | 第23-29页 |
| 1．3．1 人工神经网络的发展概况 | 第23-25页 |
| 1．3．2 神经网络模型参考自适应理论简介 | 第25页 |
| 1．3．3 智能内模控制的基本原理 | 第25-28页 |
| 1．3．4 基于人工神经网络的板形模式识别 | 第28-29页 |
| 1．4 板形建模的研究进展 | 第29-30页 |
| 1．4．1 传统轧制过程分析方法的缺陷 | 第29-30页 |
| 1．4．2 基于神经网络建模的先进性 | 第30页 |
| 1．5 课题来源与研究内容及特点 | 第30-34页 |
| 第2章 板形模式识别 | 第34-66页 |
| 2．1 板形模式识别的方法 | 第34-38页 |
| 2．1．1 最小二乘模式识别方法存在的问题 | 第34-35页 |
| 2．1．2 基于勒让德正交多项式的模式识别方法 | 第35-37页 |
| 2．1．3 基于神经网络的模式识别方法 | 第37-38页 |
| 2．2 板形模式识别的GA优化网络理论模型 | 第38-54页 |
| 2．2．1 遗传算法简介 | 第38-40页 |
| 2．2．2 遗传算法的关键参数确定 | 第40-41页 |
| 2．2．3 遗传算法几种流行的选择机制 | 第41-42页 |
| 2．2．4 适应度的定标 | 第42-43页 |
| 2．2．5 BP网络的工作原理 | 第43-46页 |
| 2．2．6 基于GA的网络优化过程 | 第46-51页 |
| 2．2．7 板形模式识别的GA-BP网络 | 第51-54页 |
| 2．3 GA-BP板形模式识别效果分析 | 第54-61页 |
| 2．4 改进的最小二乘模式识别方法 | 第61-64页 |
| 2．5 本章小结 | 第64-66页 |
| 第3章 液压弯辊系统的智能控制 | 第66-92页 |
| 3．1 板形控制系统 | 第66-73页 |
| 3．1．1 板形控制系统的特点 | 第66-67页 |
| 3．1．2 弯辊板形自动控制系统 | 第67-70页 |
| 3．1．3 板形控制模型的组成及分工 | 第70-73页 |
| 3．2 NNMRAC在液压弯辊系统中的应用 | 第73-82页 |
| 3．2．1 液压弯辊系统的特性分析 | 第73-75页 |
| 3．2．2 液压弯辊系统的神经网络模型参考自适应控制 | 第75-79页 |
| 3．2．3 系统控制策略 | 第79-80页 |
| 3．2．4 神经网络模型参考自适应控制方案的仿真验证 | 第80-81页 |
| 3．2．5 液压弯辊系统仿真研究及结论 | 第81-82页 |
| 3．3 智能内模控制的应用研究 | 第82-89页 |
| 3．3．1 智能内模控制原理 | 第82-84页 |
| 3．3．2 基于神经网络的模型辨识 | 第84-85页 |
| 3．3．3 液压伺服系统的非线性特性 | 第85-87页 |
| 3．3．4 方案验证 | 第87-88页 |
| 3．3．5 液压弯辊控制系统仿真研究 | 第88-89页 |
| 3．3．6 结论 | 第89页 |
| 3．4 本章小结 | 第89-92页 |
| 第4章 板形控制影响矩阵法 | 第92-116页 |
| 4．1 概述 | 第92-93页 |
| 4．2 基于神经网络的HC轧机板形预测模型 | 第93-102页 |
| 4．2．1 遗传算法全局优化BP网络拓扑结构及权值 | 第93-95页 |
| 4．2．2 基于遗传算法的神经网络非线性系统辨识 | 第95-98页 |
| 4．2．3 冷轧板形预测模型的建立 | 第98-101页 |
| 4．2．4 结论 | 第101-102页 |
| 4．3 冷轧机板形控制影响矩阵法基本理论 | 第102-112页 |
| 4．3．1 影响矩阵 | 第102-109页 |
| 4．3．2 基于影响矩阵的板形控制特点分析 | 第109-110页 |
| 4．3．3 与传统板形控制方法的比较 | 第110-112页 |
| 4．4 影响矩阵的建立 | 第112-114页 |
| 4．4．1 影响矩阵的计算 | 第112-113页 |
| 4．4．2 板形调节量计算 | 第113-114页 |
| 4．5 本章小结 | 第114-116页 |
| 第5章 影响矩阵法在900HC轧机上的应用 | 第116-142页 |
| 5．1 概述 | 第116页 |
| 5．2 HC轧机结构特点及板形调节手段 | 第116-119页 |
| 5．2．1 HC轧机结构特点 | 第116-117页 |
| 5．2．2 HC轧机板形调节效果 | 第117-119页 |
| 5．3 900HC轧机板形控制影响矩阵 | 第119-127页 |
| 5．3．1 工作辊弯辊影响矩阵 | 第119-124页 |
| 5．3．2 中间辊横移影响矩阵 | 第124-126页 |
| 5．3．3 900HC轧机影响矩阵 | 第126-127页 |
| 5．4 900HC板形预设定控制 | 第127-141页 |
| 5．4．1 HC轧机板形预设定控制制定 | 第127-128页 |
| 5．4．2 基于影响矩阵的HC轧机板形预设定控制仿真结果 | 第128-140页 |
| 5．4．3 结果分析 | 第140-141页 |
| 5．5 本章小结 | 第141-142页 |
| 结论 | 第142-146页 |
| 参考文献 | 第146-156页 |
| 攻读博士学位期间所发表的论文 | 第156-158页 |
| 致谢 | 第158-160页 |
| 个人简历 | 第160页 |
