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铝电解节能控制策略与自动化管理系统研究

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铝电解节能控制策略与自动化管理系统研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-12页
第一章 绪论第12-18页
  1.1 课题研究的背景及意义第12-13页
  1.2 铝电解国内外发展现状第13-17页
    1.2.1 铝资源分布国内外现状第13页
    1.2.2 电解铝行业国内外发展现状第13-15页
    1.2.3 铝电解节能减排及控制系统发展现状第15-17页
  1.3 本论文的主要工作第17-18页
第二章 铝电解过程节能控制策略第18-34页
  2.1 铝电解生产过程中能耗的主要指标和影响因素第18-23页
    2.1.1 主要能耗指标第18-20页
    2.1.2 能耗影响因素分析第20-23页
  2.2 铝电解节能控制的策略第23-32页
    2.2.1 铝电解过程中氧化铝浓度的控制第23-25页
    2.2.2 铝电解多目标控制系统的总体设计方案第25-27页
    2.2.3 神经网络控制器第27-29页
    2.2.4 异常情况与特定操作的控制第29-32页
  2.3 本章小结第32-34页
第三章 铝电解多目标控制预测模型的建立与优化第34-58页
  3.1 机理模型的构建第34-35页
  3.2 铝电解多目标优化神经网络预测模型的建立第35-40页
  3.3 多目标优化方法第40-42页
    3.3.1 多目标优化问题的定义第40-41页
    3.3.2 多目标问题的求解方法第41-42页
      3.3.2.1 基于优化和决策先后顺序的多目标优化方法第41页
      3.3.2.2 基于单目标的多目标求解方法第41-42页
      3.3.2.3 基于进化计算的多目标求解方法第42页
  3.4 量子多目标遗传算法第42-53页
    3.4.1 多目标遗传算法第43-45页
      3.4.1.1 遗传算法概述第43页
      3.4.1.2 多目标遗传算法的关键理论第43-45页
      3.4.1.3 典型多目标遗传算法的不足第45页
    3.4.2 量子优化算法第45-46页
    3.4.3 量子多目标遗传算法第46-50页
      3.4.3.1 遗传算法自身性质的量子算子第46-49页
      3.4.3.2 种群更新第49-50页
      3.4.3.3 量子多目标遗传算法描述第50页
    3.4.4 对收敛性的优化第50-53页
    3.4.5 对网络学习与训练性能的优化第53页
  3.5 量子多目标粒子群算法第53-56页
    3.5.1 优化方法原理概述第53-54页
    3.5.2 多目标粒子群第54-56页
      3.5.2.1 选择算子第54-55页
      3.5.2.2 非支配集第55页
      3.5.2.3 外部集合第55页
      3.5.2.4 个体极值与全局极值的选择第55-56页
    3.5.3 量子多目标粒子群算法第56页
  3.6 本章小结第56-58页
第四章 基于多目标粒子群算法的铝电解过程能耗优化第58-64页
  4.1 铝电解过程能耗优化方案第58-59页
  4.2 一般步骤第59页
  4.3 优化策略第59-61页
  4.4 算法应用结果分析第61-63页
  4.5 本章小结第63-64页
第五章 自动化管理系统设计第64-70页
  5.1 铝电解自动化管理系统简介第64-65页
  5.2 铝电解自动化管理系统设计第65-69页
    5.2.1 模块的建立第65-66页
    5.2.2 管理软件界面设计第66-69页
  5.3 本章小结第69-70页
第六章 结论第70-72页
  6.1 总结第70页
  6.2 展望第70-72页
参考文献第72-74页
作者简介第74页
作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文第74-76页
致谢第76页

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