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灌浆压力控制系统的关键技术研究
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灌浆压力控制系统的关键技术研究
论文目录
 
摘要第1-5 页
ABSTRACT第5-7 页
目录第7-11 页
第一章 绪论第11-32 页
　　· 课题的研究背景及意义第11-12 页
　　· 国内外研究现状与水平第12-17 页
　　　　· 灌浆设备发展现状第12-14 页
　　　　· 灌浆过程控制及灌浆理论研究第14-16 页
　　　　· 依据灌浆流体参数相互变化关系的控制方式第16-17 页
　　· 灌浆压力控制系统的动态特性研究第17-22 页
　　　　· 灌浆材料的时变特性第18-19 页
　　　　· 灌浆设备的非线性特性第19-21 页
　　　　· 裂隙参数对灌浆的影响第21 页
　　　　· 灌浆系统参数的相互影响关系第21-22 页
　　· 灌浆压力控制系统的工艺研究第22-26 页
　　　　· 纯压式灌浆法第22-23 页
　　　　· 小循环灌浆法第23-24 页
　　　　· 大循环灌浆法第24-25 页
　　　　· 孔口封闭大循环灌浆工序描述第25-26 页
　　· 灌浆压力控制的难点问题第26-29 页
　　　　· 灌浆压力设定模型第26-27 页
　　　　· 灌浆压力的检测第27-28 页
　　　　· 灌浆系统中参数控制的规范第28-29 页
　　· 灌浆压力控制的关键技术及主要研究内容第29-32 页
第二章 基于混合支持向量T-S模型的地层识别第32-65 页
　　· 引言第32 页
　　· 地层检测方法与识别特征研究第32-36 页
　　· 统计学习理论第36-41 页
　　　　· 机器学习的数学模型第36 页
　　　　· 传统学习理论存在的问题第36-37 页
　　　　· 新统计学习的核心理论第37-41 页
　　· 支持向量机分类算法第41-46 页
　　　　· 线性可分情形下的算法第41-43 页
　　　　· 部分数据线性不可分情形下的算法第43-44 页
　　　　· 非线性可分情形下算法第44-46 页
　　· 支持向量机核函数对地层识别影响的研究第46-47 页
　　· 基于嵌套式均匀设计RBF核参数方法的地层识别第47-49 页
　　· 基于混合支持向量T-S模型识别地层新方法第49-56 页
　　　　· 支持向量机算法研究进展第49-50 页
　　　　· 支持向量机"黑箱"学习理论存在问题第50 页
　　　　· 基于混合支持向量模糊T-S模型(SVMTS)方法第50-53 页
　　　　· 简化基于支持向量机的模糊规则表达第53-55 页
　　　　· 基于混合支持向量模糊T-S模型的识别原理第55-56 页
　　· 基于混合支持向量模糊T-S模型(SVMTS)的地层识别第56-62 页
　　　　· 实验数据与分析第56-57 页
　　　　· 数值仿真第57-60 页
　　　　· 模糊规则语义解释第60-61 页
　　　　· 智能识别地层的成功工程案例第61-62 页
　　· 设计压力参考曲线第62-63 页
　　· 本章小结第63-65 页
第三章 基于新型T-S模型的灌浆压力软测量第65-88 页
　　· 引言第65-66 页
　　· 软测量的基本思想及主要非线性建模手段第66-68 页
　　　　· 软测量的基本思想第66-67 页
　　　　· 常用非线性软测量建模方法第67-68 页
　　　　　　· 机理建模方法第67 页
　　　　　　· 基于统计分析的方法第67 页
　　　　　　· 基于人工智能的软测量建模方法第67-68 页
　　· 灌浆压力简化机理模型及分析第68-71 页
　　· 管道动态摩擦损失压力数值分析第71-74 页
　　　　· 返浆管道流体动态模型第71-73 页
　　　　· 管道动态损失压力结果分析第73-74 页
　　· 灌浆压力非线性数学模型第74-75 页
　　· TAKAGI-SUGENO模型的全局逼近性能研究第75-77 页
　　· T-S模糊模型的规则提取第77-82 页
　　　　· 基于聚类方法的T-S模糊模型的规则提取第77-79 页
　　　　· 基于输入输出数据提取模糊规则算法第79-82 页
　　· 基于数据抽取模糊规则的灌浆压力软测量模型第82-86 页
　　　　· 灌浆压力T-S模型输入变量选择第82-83 页
　　　　· 灌浆压力软测量实验设计第83-86 页
　　· 工程数据检验结果第86-87 页
　　· 本章总结第87-88 页
第四章 基于多模型APSO优化的灌浆压力串级-前馈控制第88-114 页
　　· 引言第88 页
　　· 基本微粒群优化算法第88-92 页
　　　　· 基本微粒群算法第88-90 页
　　　　· 基本微粒群算法的收敛性分析第90-92 页
　　· 自适应微粒群优化算法第92-95 页
　　　　· 自适应微粒群算法模型第92-94 页
　　　　· 自适应微粒群收敛性分析第94-95 页
　　· 灌浆压力控制方案设计第95-96 页
　　· 控制系统动态简化数学模型第96-98 页
　　　　· 机理模型分析第96-98 页
　　　　· 动态试验简化模型第98 页
　　· 灌浆压力主回路控制第98-100 页
　　　　· 模糊控制器的结构设计第98-99 页
　　　　· 模糊控制器的推理规则第99-100 页
　　· 管道流量的副回路PID控制第100-102 页
　　· 基于APSO的控制器参数寻优第102-108 页
　　　　· 单一工况优化目标函数的选择第102 页
　　　　· 多种工作环境下的优化目标函数的选择第102-104 页
　　　　· APSO优化PID参数算法第104-105 页
　　　　· 基于神经网络的鲁棒调节PID参数算法第105-108 页
　　· 灌浆密度前馈控制第108-110 页
　　　　· 灌浆密度的模糊控制器的设计第108-110 页
　　· 仿真实验第110-113 页
　　· 本章总结第113-114 页
第五章 灌浆压力控制系统设计与实现第114-132 页
　　· 引言第114-115 页
　　· 灌浆压力控制硬件实验系统第115-117 页
　　　　· 灌浆压力控制实验系统第115 页
　　　　· 下位机系统主机第115-117 页
　　· 灌浆压力控制系统多参数的高精度检测第117-124 页
　　　　· 灌浆流量的检测技术研究第117-119 页
　　　　· 灌浆液压力的检测技术研究第119-121 页
　　　　· 灌浆液密度的检测技术研究第121-124 页
　　· 配套设备的功能第124-125 页
　　· 灌浆压力控制实验系统上位机软件第125-126 页
　　· 灌浆压力控制系统试验第126-131 页
　　　　· 灌浆压力控制系统动态简化模型及优化参数第127 页
　　　　· 灌浆压力控制系统动态试验第127-131 页
　　· 本章总结第131-132 页
第六章 总结与展望第132-135 页
　　· 本论文研究工作总结第132-133 页
　　· 进一步的讨论和展望第133-135 页
参考文献第135-148 页
致谢第148-149 页
攻读博士学位期间主要研究成果第149 页

本篇论文共149页，点击这进入下载页面。
 
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