基于改进粒子群算法的热连轧板形板厚解耦控制研究



基于改进粒子群算法的热连轧板形板厚解耦控制研究

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基于改进粒子群算法的热连轧板形板厚解耦控制研究

论文目录
摘要	第1-5页
abstract	第5页
引言	第8-9页
第1章绪论	第9-16页
1.1 热连轧带钢生产工艺简介	第9-10页
1.2 国内外热轧带钢技术的发展现状	第10-12页
1.2.1 国外带钢热轧带钢技术发展概况	第10-11页
1.2.2 国内带钢热轧带钢技术发展概况	第11-12页
1.3 板形板厚控制技术的发展状况	第12-14页
1.3.1 板厚控制技术	第12-13页
1.3.2 板形控制技术	第13-14页
1.3.3 板形板厚综合解耦控制技术	第14页
1.4 本文主要研究的内容	第14-16页
第2章板形板厚综合控制系统的模型	第16-25页
2.1 板形板厚解耦控制对象的建立	第16页
2.2 板形板厚静态数学模型	第16-19页
2.2.1 弹跳方程	第16-18页
2.2.2 塑性方程	第18页
2.2.3 板形方程	第18-19页
2.3 板形板厚动态数学模型	第19-21页
2.4 多变量系统解耦控制方法研究	第21-24页
2.4.1 传统的解耦方式	第21-23页
2.4.2 自适应解耦方式	第23页
2.4.3 智能解耦控制策略	第23-24页
2.5 本章小结	第24-25页
第3章粒子群优化算法研究	第25-35页
3.1 PSO算法	第25-29页
3.1.1 PSO算法的原理	第25-26页
3.1.2 PSO算法的描述	第26-28页
3.1.3 PSO算法的仿真实验	第28-29页
3.2 PSO算法的优化	第29-31页
3.2.1 粒子自身探索行为	第29页
3.2.2 免疫PSO算法	第29-31页
3.3 仿真实验	第31-34页
3.4 本章小结	第34-35页
第4章基于改进免疫PSO算法的PIDNN解耦控制	第35-43页
4.1 PID神经元网络	第35-39页
4.1.1 PIDNN的特点	第35-36页
4.1.2 PIDNN的结构形式	第36-38页
4.1.3 PIDNN控制律计算	第38-39页
4.2 基于IPSO的PIDNN多变量解耦控制	第39-40页
4.3 仿真实验	第40-42页
4.4 本章小结	第42-43页
第5章板形板厚系统解耦控制研究及仿真	第43-55页
5.1 基于IPSO的PIDNN板形板厚解耦控制	第43-44页
5.2 板形板厚解耦控制研究及仿真实验	第41-54页
5.2.1 传统PID板形板厚解耦控制研究及仿真	第44-47页
5.2.2 单神经元PID板形板厚解耦控制研究及仿真	第47-51页
5.2.3 基于IPSO的PIDNN板形板厚解耦控制研究及仿真	第51-54页
5.3 本章小结	第51-55页
结论	第55-56页
参考文献	第56-59页
致谢	第59-60页
导师简介	第60页
企业导师简介	第60-61页
作者简介	第61-62页
学位论文数据集	第62页

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