新型干法水泥生产预热器分解率的软测量研究.pdf

新型干法水泥生产预热器分解率的软测量研究.pdf

ID:52422707

大小:2.85 MB

页数:92页

时间:2020-03-27

新型干法水泥生产预热器分解率的软测量研究.pdf_第1页
新型干法水泥生产预热器分解率的软测量研究.pdf_第2页
新型干法水泥生产预热器分解率的软测量研究.pdf_第3页
新型干法水泥生产预热器分解率的软测量研究.pdf_第4页
新型干法水泥生产预热器分解率的软测量研究.pdf_第5页
资源描述:

《新型干法水泥生产预热器分解率的软测量研究.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在工程资料-天天文库

1、学科、专业控制理论与控制工程申请学位级别答辩时间工学硕士2011年5月29日r_。,孽⋯魂‘番Pl【嘻褥参长.一,¨a7,姜骘謦鲁t‰r磨q暴。枣蠢摹雌卓q毽奸穗A罩、够矗I簪}嚏r备’囊气。缱嚼母誊;串誊嚣1辟f礴善挚,嘉了!§一奎罐志}≯厂——'r一一ResearchonSoftSensorfortheCalcinationRateofPreheaterinNSPCementProductionByXuXuechuanUndertheSupervisionofProf.YuanZhugangAThesisSubmittedtotheUniversityofJinan。InP

2、artialFulfillmentoftheRequirementsFortheDegreeofMasterofEngineeringUniversityofJinanJinan,Shandong,P.R.ChinaMay,2011jjjj¨■■_iiiii■■I删7,兰三3删8iiii●■-ⅢY—厂0原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体,均己在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律责任由本人承担

3、。论文作者签名:经誊丝.日期:关于学位论文使用授权的声明本人完全了解济南大学有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留或向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借鉴;本人授权济南大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。口公开口保密(年,解密后应遵守此规定)论文作者签名:经羔丝导师签名:济南人学硕}‘学位论文目录摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..VABSTRACT⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..VII第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯l1.1

4、水泥行业的发展概况⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.11.2预热器分解率测量方法研究现状及存在问题⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..21.3软测量技术的发展⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯31.4本文主要工作⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.51.4.1课题来源⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.51.4.2本文主要内容⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯51.5本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..6第二章预热器模型输入的选择与数据预处理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯72.1预测模型的数学描述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.72.2建立预测模型的基本实施步骤⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

5、⋯⋯⋯⋯..72.3预热器模型输入变量的选择⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.92.3.1新型干法水泥生产工艺⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.92.3.2预热器预测模型输入变量的选择⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.112.4模型参数样本数据的预处理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯142.4.1原始数据过失误差的剔除⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.152.4.2样本数据标准化⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯172.5本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.17第三章模型建立方法的研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.193.1机理建模⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯,193.2经验建模⋯⋯

6、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.203.2.1回归分析法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.203.2.2状态估计法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.213.2.3模式识别法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.213.2.4模糊数学法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.223.2.5支持向量机法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..22l新璎干法水泥牛产预热器分解率的软测量研究3.3BP神经网络建模⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯233.4LS.SVM回归建模⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..253.4.1统计学习理论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..253.4.2支

7、持向量机回归算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..293.4.3最小二乘支持向量机回归算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯313.5本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.35第四章预热器各级参数预测模型的建立⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯374.1C3级预热器压力、温度预测模型的建立⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.374.1.1基于LS.SVM对C3出口压力进行建模⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..374.1.2基于LS.SVM对C3出口温度进行建模⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..464.2C4级预热器压力、温度预测模型的建立⋯

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。