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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--隧道窑控制系统设计与温度控制方法研究
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隧道窑控制系统设计与温度控制方法研究
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-17页
    1.1 研究背景与意义第11-12页
    1.2 隧道窑工艺流程简介第12-13页
    1.3 研究现状与发展趋势第13-15页
        1.3.1 隧道窑控制技术的研究现状与发展趋势第13-14页
        1.3.2 隧道窑温度控制方法研究现状及发展趋势第14-15页
    1.4 本文主要工作第15-17页
第2章 隧道窑控制系统设计第17-27页
    2.1 隧道窑控制系统的总体结构设计第17-19页
    2.2 隧道窑控制系统基础控制级功能实现第19-21页
        2.2.1 烧成带温度控制第19页
        2.2.2 压力与流量控制第19-21页
    2.3 隧道窑控制系统监控管理级功能实现第21-25页
        2.3.1 监控级功能实现第21-23页
        2.3.2 管理级功能实现第23-25页
    2.4 本章小结第25-27页
第3章 隧道窑温度模型参数辨识第27-39页
    3.1 建模方法概述第27-28页
    3.2 梯度校正参数辨识方法第28-32页
        3.2.1 确定性问题的梯度矫正辨识公式的推导第28-29页
        3.2.2 加权矩阵的选择第29-32页
    3.3 基于梯度校正参数辨识方法的隧道窑温度模型辨识第32-38页
        3.3.1 隧道窑温度模型分析第32-33页
        3.3.2 隧道窑温度模型阶次的确定第33-35页
        3.3.3 窑温模型参数辨识仿真研究第35-38页
    3.4 本章小结第38-39页
第4章 隧道窑温度控制方法研究第39-59页
    4.1 PID控制技术第39-42页
        4.1.1 模拟PID控制算法第39-40页
        4.1.2 数字PID控制算法第40-42页
    4.2 人工神经网络基本原理第42-54页
        4.2.1 人工神经网络基础第42-45页
        4.2.2 BP神经网络第45-48页
        4.2.3 RBF神经网络第48-50页
        4.2.4 基于BP神经网络的PID控制器原理第50-54页
    4.3 隧道窑温度控制仿真研究第54-56页
    4.4 本章小结第56-59页
第5章 基于改进的BP神经网络PID控制器设计与仿真第59-75页
    5.1 粒子群优化算法第59-63页
        5.1.1 粒子群优化算法原理第59-61页
        5.1.2 粒子群优化算法参数分析第61-62页
        5.1.3 本文对粒子群优化算法的改进第62-63页
    5.2 改进的BP神经网络PID控制系统器设计第63-68页
        5.2.1 改进的BP神经网络PID控制器结构第63-64页
        5.2.2 改进的BP神经网络PID控制算法流程第64-68页
    5.3 隧道窑温度控制仿真研究第68-74页
        5.3.1 被控对象特性不变时隧道窑温度控制仿真研究第68-71页
        5.3.2 被控对象特性变化时隧道窑温度控制仿真研究第71-74页
    5.4 本章小结第74-75页
第6章 总结与展望第75-77页
    6.1 研究工作总结第75页
    6.2 未来工作展望第75-77页
参考文献第77-81页
致谢第81页

 
 
论文编号BS4097522,这篇论文共81
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