一、“服务器管理接口标准”将出炉（论文文献综述）
胡凤超[1]（2021）在《基于神经网络PID的高炉渣离心粒化控制研究与应用》文中研究指明在钢铁行业中,高炉渣作为高炉炼铁的主要副产物,出炉温度在1500℃左右。工业中常用的水淬法无法实现其高温显热的回收利用,水淬法还会造成环境污染与资源浪费。为解决上述问题,高炉渣机械离心粒化及热回收工艺成为当前研究的热点。为实现高炉渣的资源化回收利用,该工艺要求粒化渣粒的平均粒径小于2mm并实现对离心粒化过程的自适应控制。为满足工艺要求,研究提出了基于神经网络PID的高炉渣离心粒化控制方法,在分析离心成粒机理的基础上确定了控制参数,并对控制方法进行了仿真分析,基于该方法研制了离心粒化自动控制系统,将控制系统分别应用于冷态、热态实验中,实现了对高炉渣离心粒化过程的自适应控制。本文受国家重点研发计划课题（2017YFB0603602-03）的资助,研究要点如下:（1）通过研究高炉渣粒化的离心成粒机理,明确出渣粒直径的控制参数为熔渣流量与粒化转速。针对离心粒化控制模型无法建立、现有的渣粒经验公式带有局限性等问题,结合控制参数提出神经网络PID的控制方法,给出对应的控制策略。为实现对熔渣流量的稳定控制,研制了塞棒控制装置并对熔渣流量进行了实测标定。（2）为验证控制方法的有效性,在不同工况下,将其应用于四组典型的渣粒直径经验公式中进行仿真分析。仿真结果表明,神经网络PID控制方法能实现粒化转速的调整,对不同粒化工况均具有适用性。（3）通过分析高炉渣离心粒化的控制要求,结合神经网络PID控制策略,研制了高炉渣离心粒化控制系统,以三菱PLC为硬件平台,组态软件与MATLAB为软件平台,对控制系统进行硬件选型及软件开发。通过研究OPC技术,实现了PLC与MATLAB的数据传输。（4）为验证控制系统的适用性,将系统应用于冷态、热态离心粒化实验中,在不同工况下对控制系统进行检验,并从渣粒平均直径、粒径合格率、渣棉质量分数三个方面对比自适应控制与手动控制的粒化效果。热态实验结果表明,自动控制下的粒径合格率平均提升7.2%,渣棉含量平均降低6.7%。综上所述,所研究的基于神经网络PID的高炉渣离心粒化控制方法,能够满足高炉渣离心粒化的控制需求。
李明辉[2]（2020）在《基于自动燃烧的轧钢加热炉控制系统研究》文中研究表明近年来我国钢铁行业竞争激烈,加热炉作为重要的能耗设备,其燃烧控制方式复杂,传统控制策略难以达到理想的控制效果。为了提高钢厂经济效益和竞争力,需要研究加热炉的先进、稳定的控制策略。本文在分析加热炉燃烧系统特性的基础上,以“某钢铁公司热轧加热炉”改造为研究背景,深入研究了炉温控制和空煤气压力控制,并提出了温度控制换向方案,提出了较为先进的时序队列换向自动燃烧控制策略,提高了加热炉的使用效率,同时为加热炉的操作带来了很大的便利。在软件设计方面,采用西门子Step7PLC编程软件和C语言过程系统对以上系统进行了硬件配置与软件编程,并与传统的控制方案进行系统运行控制的对比测试和调试,最终应用于实际生产。本文研究的主要内容:首先,对自动燃烧的轧钢加热炉控制系统的研究背景和国内外研究现状进行了详述;其次,对加热炉燃烧系统的工艺和加热炉的燃烧控制理论进行了重点介绍;然后,对加热炉的自动化控制系统的硬件系统与软件系统进行了详细的设计。硬件系统设计方面,主要包括对系统的上位机监控系统设计、PLC硬件连接和信号控制等部分进行了设计。软件设计方面,通过对加热炉整体功能的设置,通过对加热炉的整体功能的设计,设计了系统的物料跟踪、钢坯加热数学模型、自动燃烧控制等11个功能。最后,对自动燃烧轧钢加热炉控制系统进行了统运行测试、调试与应用。通过实际生产中的应用,所采用的模糊PID与自动燃烧控制相结合的控制方案,降低了系统的超调与调节时间;同时,加热炉的火焰的大小和燃烧程度其通过管道恒压控制策略可以有效解决,提高了控制系统的灵活性和稳定性。图52幅;表10个;参50篇。
邓盛彪[3]（2019）在《基于机器学习的锻造过程数据分析方法的研究》文中进行了进一步梳理锻造行业一直是我国制造业中的基础行业之一,近年来,我国各种锻造企业的年产量逐步上升,取得了阶跃性的进展。然而除了对产量的要求之外,客户往往对了解锻造产品质量以及生产过程等因素的需求日益增强,在智能制造背景下,各锻造生产厂商已经逐步完成对锻造生产过程的信息化采集,在采集到大量锻造生产过程大数据的同时,如何利用好这些锻造生产过程大数据,寻找出数据之间的内部联系,挖掘出数据的价值是企业向智能化发展的必经之路。本文针对锻造生产过程大数据进行了研究,首先对智能制造背景下,锻造行业在生产过程中所面临的瓶颈进行了概括,并对机器学习进入了深入研究,得出了机器学习算法就是解决锻造过程中大数据的分析问题。利用对Profinet网络协议的深入研究,实现了对锻造加工区域网络架构的搭建,在此基础上,运用智能传感器与锻造加工区域中的自动化集成系统建立起锻造生产过程中的数据采集系统,并将物料经过每一道工序中的质量数据进行单件绑定。在获得了物料单件质量信息的基础上,利用聚类算法来对锻造生产过程中的模型进行了搭建与验证,分析出了锻造生产过程中的不同工况与生产过程中数据之间的关系,进而分析出锻造生产线的稳定性。另外,利用回归算法搭建锻造加工区域模型,实现了对锻造生产过程中数据的预测,且效果较好。锻造加工区域的数据是反映当前生产状态的重要因素,实现了锻造生产过程数据的预测实现了对生产过程稳定性的预测。最后本文研究了基于Hadoop的大数据平台,实现了对生产过程大数据平台架构的总体设计。
汪基伟[4]（2019）在《L2级钢管热轧数据采集系统的设计与实现》文中研究指明当前,随着工业互联网的日益发展和完善,大型钢管企业对工业数据采集的实时性、可靠性和专业解决方案需求不断增强,工业数据采集市场呈现巨大的潜力。但是,国内工业数据采集技术产品和解决方案仍处于起步阶段,因此在钢管工业数据的采集过程中,数据采集系统的设计是非常重要的研究课题。本文采用了C#汇编语言结合数据库技术进行开发,设计实现了基于C/S架构的L2级钢管热轧数据采集系统。本文主要工作如下:（1）数据库设计:针对钢管厂的需求设计了一套数据采集系统数据库。（2）电文通信管理:通过电文通信中间件和电文处理程序,实现了与MES系统间的通信。主要负责接收MES下发的生产计划,并将生产实绩和过程数据上传至MES。（3）轧制计划管理:实现了对MES下发的生产计划的管理,并对生产计划进行投料操作,使其进入钢管热轧待生产队列。（4）生产管理:实现了对钢管热轧生产各工序的生产监控,并对生成的实绩信息进行管理。（5）物料跟踪:实现了对生产计划按照轧批号分类,并以“支”为单位进行生产过程的跟踪。（6）过程数据采集:实现了对生产过程数据的自动采集,并把这些采集到的数据与每支物料进行绑定。（7）辅助管理:实现了对生产过程中下线的物料信息和工模具信息的管理。本系统已在湖南衡阳华菱钢管有限公司投入使用,取得了一定的实际效果。
余梅[5]（2019）在《股权结构会影响媒体监督职能吗？ ——以阿里巴巴投资第一财经为例》文中研究说明媒体报道作为公司治理的外部治理方式之一,近年来备受理论界和实务界专家学者的关注。媒体在资本市场中发挥着巨大的作用:一方面媒体是企业信息披露的载体,是企业外部利益相关者获取信息的渠道之一;另一方面,媒体承担着监督者的角色。但是,由于受到不同利益主体的影响,媒体报道的内容可能会偏离真相或客观认知,从而导致媒体偏误。近些年,互联网企业掀起了一股投资媒体的浪潮。以阿里巴巴集团为例,阿里巴巴集团采取媒体多元化战略。在2012-2015年这几年里,包括马云个人投资在内,阿里巴巴投资的媒体企业已高达25家。因此,本文基于这样的背景研究上市公司投资媒体企业后,媒体企业股权结构的改变是否会影响媒体的监督职能。本文选取互联网企业巨头阿里巴巴斥资12亿元人民币投资第一财经为案例进行分析,分析企业投资媒体企业的动机,关注资本介入对媒体报道的反向影响,探讨股权结构是否会影响媒体的监督职能,关注媒体如何保持客观性、独立性。本文选取阿里巴巴投资第一财经为案例,将第一财经旗下《第一财经日报》对阿里巴巴的报道划分为投资之前（2014整年）,谈判阶段（2015.1-2015.6）,投资之后（2015.6-2016.12）这三个时间段。采用两种方法研究报道是否存在倾向性:一是对三个时间段的媒体报道进行情感分析,对比这三个时间段里每阶段正向报道占报道总数的比例;二是根据报道发布的日期,计算每份报道[-1,+1]交易日累计超额收益率,对比投资前后的平均值。为了对比分析,选取并未投资第一财经的京东为参照对象,研究了《第一财经日报》在2014.01.01-2016.12.31期间对京东的报道,同样采用情感分析法和累计超额收益率法进行研究。本文得出如下结论:在阿里巴巴投资第一财经后,第一财经旗下的《第一财经日报》对阿里巴巴及其子公司的新闻报道存在倾向性,即进行更多的正向新闻报道,减少负向新闻报道。由于资本的介入改变了媒体的股权结构,从而削弱了媒体的监督职能。文章最后从上市公司、媒体企业、政府角度以及个人投资者角度提出相应建议,以期可以为监管部门利用媒体报道监控股市的异常波动提供帮助。本文主要有以下几点贡献。从研究内容上来说,本文的研究内容具有创新性。以往学者的研究主要关注媒体报道对企业的影响,而本文将着眼于研究资本介入对媒体报道的反向影响。分析企业投资媒体企业的动机,关注资本介入对媒体报道的反向影响,探讨股权结构是否会影响媒体的监督职能,关注媒体如何保持客观性、独立性。从研究视角上来说,本文选取《第一财经日报》对阿里巴巴及其子公司的报道作为研究对象,采用爬虫程序和百度云API接口对具体的报道的情感倾向进行定量分析。从研究方法上来说,本文采取了情感分析法和累计超额收益率法,避免了人为主观判断报道的倾向性,使得研究结论更具说服力。
姚黎强[6]（2018）在《基于电信运营商视角的物联网连接平台方案研究》文中研究说明物联网平台是物联网产业生态构建的核心关键环节,掌握物联网平台就掌握了物联网生态的主动权。运营商得益于广阔的网络覆盖与生产或认证提供连接能力的物联网通信模块,以M2M应用为核心着手布局物联网平台生态。文章从运营商的角度出发,对物联网的概念、运营商在物联网产业链中所处的位置、物联网平台搭建等方面进行讨论分析,针对运营商连接管理平台的定位、体系架构、与周边系统接口、网络方案进行详细论述。本平台的建设将助于提升运营商的综合竞争力、掌握物联网生态的主动权,为推动我国物联网的发展做出更大贡献。
金骏时[7]（2017）在《可协同数据分析系统的设计与实现》文中研究表明随着互联网产业的快速更迭与发展,人们在日常使用网络时产生了非常庞大的网络数据,随之出现的问题是,传统的数据分析系统已经无法有效地对如此庞大并且数据类型多种多样的数据进行有效的分析处理,为上层提供服务。现在需要将数量庞大、种类繁多、位于公司内不同部门和系统的数据结合在一起进行处理分析,将这些数据转化为有价值的信息。这些信息可为公司的上层决策和管理提供有效的参考意见。但在传统的数据分析系统中,随着数据量的增多、格式种类的繁杂,原有的数据分析系统已经不能满足公司的正常需求。大部分传统的数据分析均是以单个数据分析工具为入口,对已知线索进行分析,然后通过其他工具对分析结果进行扩展分析推理的过程需要业务人员有一定的工作经验,而且大部分需要进行重复操作,另外还需要借助其他办公软件对所有分析结果进行汇总和梳理,无法实时还原业务分析思路的概貌,不利于工作成果的迅速扩展和分享。针对以上问题本文设计并实现了一个可协同的数据分析系统,论文的主要工作分为以下几个方面:1.全面分析可协同数据分析系统的需求,为系统的设计与实现奠定坚实的基础。2.给出了可协同数据分析系统的详细设计方案,包括系统模块的设计以及统数据库的设计。3.完成了系统主要功能的实现以及测试工作,验证了系统的正确性。利用本文系统,一个完整的数据分析流程是这样的:首先,数据分析小组组长以思维导图的形式直观地展示他对数据分析任务的理解和分工,并通过共享思维导图,将该任务分工传达给小组成员;每个小组成员通过调用系统提供的各种数据分析工具独立完成数据分析子任务,然后编辑思维导图的子任务结点对子任务的结果进行展示。在这个过程中,组长可以随时查看思维导图,了解任务进展情况。目前,本文系统已经在作者所在实习公司得到应用,有效地提升了数据分析小组的沟通效率和执行效率。
崔巍[8]（2013）在《蓄热步进式加热炉先进计算机控制系统的研究开发与实现》文中研究表明在钢铁企业中,加热炉是一个很重要的设备,也是钢铁生产线中耗能较大的一部分,如何降低其能耗并且提高生产效率是一个很重要的研究方向。蓄热步进式加热炉是一种新型的加热炉,能够较大幅度地降低能耗,并且还可以提高产钢效率以及钢坯质量。但是蓄热步进式加热炉有一系列特点,如强耦合、多变量、时变、纯滞后、非线性、大惯性等,这使得比较建立真实、稳定、精确的模型比较困难,导致控制难度也较大。因此对其控制策略的研究成为各国从事工业控制的专家及科研工作者努力的目标,并期望能够开发出比较先进的控制技术。本文以济钢中厚板厂3500生产线的1号加热炉改造为研究背景。1号炉原来是非蓄热推钢式加热炉,因其使用年限较长以及加热炉本身的限制,已经难以满足生产的需求。另外,其燃烧控制、炉压控制等均为手动执行,自动控制水平不高,难以达到精确控制,且其参数波动较大,导致生产的钢坯的质量较差。综合以上几个原因,确定将其改造成蓄热步进式加热炉,并且在对加热炉综合分析的基础上设计一套合适的控制系统,主要任务包括以下几部分。首先对蓄热步进式加热炉的生产工艺进行了综合的分析,结合生产工艺对加热炉的燃烧状态进行了分析,对相应的控制过程中存在的问题做了一定的理论研究,发现控制中存在的问题。之后对加热炉燃烧控制的控制原理进行了详细的分析,提出了模糊PID控制以及改进型双交叉限幅控制方法,主要对燃烧过程、炉膛压力、汽化冷却、换向系统等进行控制；另外,对加热炉的电气控制系统也进行了理论研究并且提出了具体的控制方法,设计出一套步进系统。对装钢、步进梁、出钢门等进行控制,结合蓄热式加热炉的热特性进行特定的动作,从而使钢坯受热均匀,优化产钢效率以及钢坯质量。随后对上述的控制方法进行了总体结构设计和系统实现,主要包括上位机监控软件以及下位机控制软件的实现,仍然是包括燃烧控制以及电气控制两部分。最后,论文分析了系统的整体运行情况,并且提出了需要改进的几点。实际生产线应用的结果证明,蓄热步进式加热炉燃烧控制以及电气控制系统的设计均合理,且能够可靠稳定地运行,并能够达到预期的目标。为下一步的轧钢工序提供了合格的钢坯,提高了钢坯的产量和合格率。也为企业节省了能源,降低了生产成本,达到了节能降耗的目的。
高江东[9]（2012）在《推钢式加热炉过程控制系统的设计与应用》文中进行了进一步梳理钢坯加热是轧钢生产过程中重要的工艺环节，对产品的质量、能源消耗和生产设备安全等多项生产过程的重要指标有着直接的影响。加热炉内不仅有大量的复杂的化学过程、热传导和空气流动等物理过程，而且还要从加热炉的前置和后置设备的整体考虑。因此，建立先进实用的加热炉过程控制系统，有着重要的实际生产意义。主要研究内容具体包括：1.建立了基于状态空间的钢坯温度预报数学模型，解决了加热炉生产过程中钢坯温度难以测量的困难，为加热炉优化控制设定提供了重要基础。2.论述了面向对象方法和过程控制系统涉及的相关理论和技术，并提出用例驱动的面向对象过程控制系统设计方法。3.在对面向对象生产过程特征分析的基础上，进行了控制需求用例模型建模、控制需求对象模型建模、控制实现对象模型建模的研究工作。为面向对象的推钢式加热炉过程控制系统设计奠定了基础。4.完成上述工作后，搭建了推钢式加热炉过程控制测试的外部仿真环境，对加热炉过程控制系统进行了测试与实现工作，测试结果表明，该系统能够满足对加热炉过程控制的需求，可以应用在实际的生产过程。
刘平[10]（2012）在《迁钢1580热轧蓄热式加热炉—键式烧钢控制系统的设计与实现》文中认为加热炉一键式烧钢控制系统的设计,其目的是为了实现钢坯入炉、炉内加热、出炉过程的自动化控制,减轻操作者的劳动强度、降低生产成本,减少烧钢过程中的人为干预,大幅度提高钢坯加热效果,从而为轧线生产高质量产品打下坚实基础。目前随着计算机科学、通讯总线技术、控制理论、数学模型等在冶金行业的广泛应用,让控制精度和实时性得到普遍提高,使得加热炉一键式烧钢技术成为现实。本文以河北首钢迁安钢铁有限责任公司热轧厂1580热轧蓄热式加热炉一键式烧钢控制系统为背景,在查阅了大量国内外相关文献的基础上,综述了加热炉自动燃烧控制系统的发展历程,对一键式烧钢的动静态控制进行了以下两方面的设计：（1）基础控制级自动控制系统,主要设计内容是钢坯在入炉辊道照合完毕后如何实现自动炉前定位,装钢机判断炉内是否有空位实现自动装钢,步进梁系统根据目标出炉温度、轧线轧制节奏、钢坯在炉设定时间进行正循环、负循环、停中位和踏步动作,出钢机根据轧线要钢信号判断是否满足条件进行出钢等自动化控制功能,同时加热炉本体燃烧DCS系统以最快响应速度达到过程控制级系统燃烧模型计算下发设定值,完成以温度为目标的燃烧控制。（2）过程控制级自动燃烧控制技术,主要设计在不同轧制规格和不同入炉温度的钢坯的燃烧温度模型设定,以数学公式为手段,计算出在各种因素影响下加热炉各个燃烧段的最佳加热温度,为保证过程控制级燃烧模型的正常投入,钢坯在炉内的基础控制级跟踪是基础,基础控制级燃烧系统的快速响应是条件。本课题的成果将标识着大型蓄热步进式加热炉国际先进控制水平,为加热出低耗、优质的合格钢坯提供了数据,为我们进一步优化生产工艺和控制系统提供了宝贵经验。
二、“服务器管理接口标准”将出炉（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、“服务器管理接口标准”将出炉（论文提纲范文）
（1）基于神经网络PID的高炉渣离心粒化控制研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 高炉渣离心粒化研究 |
| 1.2.2 神经网络PID控制研究 |
| 1.3 主要内容及章节安排 |
| 1.3.1 主要内容 |
| 1.3.2 章节安排 |
| 第二章 粒化系统控制方法研究 |
| 2.1 离心成粒机理 |
| 2.1.1 液膜形成与分裂 |
| 2.1.2 离心成粒 |
| 2.2 神经网络与PID |
| 2.2.1 数字PID控制 |
| 2.2.2 神经网络算法 |
| 2.2.3 BP神经网络 |
| 2.3 控制方法与参数 |
| 2.3.1 熔渣流量 |
| 2.3.2 粒化转速 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 控制方法仿真分析 |
| 3.1 仿真设计 |
| 3.2 仿真过程 |
| 3.3 仿真结果讨论 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 离心粒化控制系统与应用 |
| 4.1 高炉渣离心粒化系统 |
| 4.1.1 系统组成 |
| 4.1.2 离心粒化流程 |
| 4.2 控制系统硬件 |
| 4.2.1 流量控制与粒径检测 |
| 4.2.2 粒化传动与冷却 |
| 4.3 控制系统软件 |
| 4.4 控制系统应用结果及分析 |
| 4.4.1 冷态实验 |
| 4.4.2 热态实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
（2）基于自动燃烧的轧钢加热炉控制系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 引言 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外相关研究 |
| 1.2.2 国内相关研究现状 |
| 1.3 预期创新点 |
| 1.4 研究方法和研究内容 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 论文结构 |
| 第2章 加热炉燃烧系统控制理论 |
| 2.1 加热炉工艺概况 |
| 2.2 燃烧系统 |
| 2.3 双蓄热步进式加热炉的燃烧控制 |
| 2.3.1 双蓄热步进式加热炉的炉温控制 |
| 2.3.2 动态空燃比 |
| 第3章 加热炉的自动化控制系统总体设计 |
| 3.1 自动化系统的总体结构 |
| 3.2 上位机监控系统 |
| 3.3 PLC控制系统结构 |
| 3.3.1 PLC硬件组态 |
| 3.3.2 信号采集传感器简介 |
| 3.3.3 信号数据的分析与处理 |
| 3.4 自动燃烧控制系统设计 |
| 3.5 加热炉压力控制系统的设计 |
| 3.5.1 炉膛负压控制系统设计 |
| 3.5.2 恒压控制调节气体流量的目的 |
| 3.5.3 恒压控制的方案设计 |
| 3.6 自动燃烧换向控制系统的设计 |
| 3.6.1 自动式烧嘴换向控制模式 |
| 3.6.2 分散式换向控制策略 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 自动燃烧轧钢加热炉控制 |
| 4.1 加热炉控制系统 |
| 4.2 炉膛压力控制 |
| 4.3 加热炉炉温模型建立 |
| 4.3.1 模糊PID控制 |
| 4.3.2 数据通讯 |
| 4.3.3 物料跟踪 |
| 4.3.4 钢坯加热数学模型 |
| 4.3.5 标准加热工艺数据库 |
| 4.3.6 加热炉内部自动调整 |
| 4.3.7 数据管理 |
| 4.3.8 系统工作主界面 |
| 第5章 自动燃烧的轧钢加热炉控制系统运行测试 |
| 5.1 运行总体情况 |
| 5.2 钢温控制方面 |
| 5.3 钢坯通条温差 |
| 5.4 煤气单耗和氧化烧损 |
| 5.5 控制系统软件系统测试 |
| 5.5.1 温度跟踪 |
| 5.5.2 生产报表 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 A PLC控制程序 |
| 附录 B 自动燃烧系统控制程序 |
| 致谢 |
| 在学期间研究成果 |
（3）基于机器学习的锻造过程数据分析方法的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 锻造行业智能化发展与瓶颈 |
| 1.2.1 锻造行业在中国制造2025 中的发展 |
| 1.2.2 锻造行业在智能制造中的瓶颈 |
| 1.3 机器学习研究现状 |
| 1.3.1 机器学习简介 |
| 1.3.2 机器学习在商业智能发展现状 |
| 1.3.3 机器学习在工业领域的发展现状 |
| 1.4 课题研究意义 |
| 1.5 本文主要结构及技术路 |
| 1.5.1 本文主要结构 |
| 1.5.2 本文技术路线 |
| 第2章 基于PROFINET的锻造生产过程中的数据采集系统 |
| 2.1 锻造生产过程数据模型 |
| 2.1.1 锻造的复杂性 |
| 2.1.2 锻造数据的复杂性 |
| 2.1.3 锻造数据的归纳 |
| 2.2 基于PROFINET的锻造生产过程网络架构 |
| 2.2.1 传统OSI与 TCP/IP的体系架构 |
| 2.2.2 Profinet I/O的结构与通讯机制的研究 |
| 2.2.3 基于Profinet实现的锻造加工区域网络架构。 |
| 2.3 锻造生产过程数据采集系统 |
| 2.3.1 工艺数据采集系统 |
| 2.3.2 能源数据采集系统 |
| 2.3.3 生产过程统计数据采集系统 |
| 2.3.4 锻造生产过程的单件信息绑定 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于K—MEANS算法的锻造生产过程模式识别方法的研究 |
| 3.1 选择KMEANS算法的意义 |
| 3.2 KMEANS算法关键技术研究 |
| 3.3 数据准备阶段 |
| 3.4 建模过程 |
| 3.5 建模结果分析 |
| 3.6 模型意义 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 基于非线性回归的锻造过程预测方法的研究 |
| 4.1 选择非线性回归算法的意义 |
| 4.2 回归算法关键技术研究 |
| 4.2.1 多项式回归 |
| 4.2.2 三角函数回归 |
| 4.3 算法的数据选择与准备阶段 |
| 4.3.1 数据选择 |
| 4.3.2 数据准备阶段 |
| 4.4 基于非线性回归的建模 |
| 4.4.1 建模过程与结果 |
| 4.4.2 模型误差分析 |
| 4.4.3 模型预测效果 |
| 4.5 模型意义 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 锻造生产过程大数据平台 |
| 5.1 基于HADOOP的大数据平台 |
| 5.2 锻造生产过程大数据平台整体架构设计 |
| 5.2.1 数据采集与交换层 |
| 5.2.2 数据集成与处理层 |
| 5.2.3 数据建模与分析层 |
| 5.2.4 数据决策与控制应用层 |
| 5.3 大数据平台权限管理系统 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 |
| 详细摘要 |
（4）L2级钢管热轧数据采集系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景和意义 |
| 1.2 国内外发展状况 |
| 1.2.1 国内发展状况 |
| 1.2.2 国外发展状况 |
| 1.3 论文结构 |
| 第二章 相关概念及技术介绍 |
| 2.1 PCS_L2 的相关概念 |
| 2.2 NET框架介绍 |
| 2.3 EntFrame框架介绍 |
| 2.3.1 EntFrame架构 |
| 2.3.2 EFIInfo对象 |
| 2.4 DevExpress控件介绍 |
| 2.5 WCF技术介绍 |
| 2.6 电文通信中间件简介 |
| 2.7 OPC技术介绍 |
| 2.7.1 OPC的概念 |
| 2.7.2 OPC的规范 |
| 2.7.3 OPC技术在数据采集中的应用 |
| 第三章 钢管热轧数据采集系统需求分析 |
| 3.1 衡钢主要产品简介 |
| 3.2 非功能性需求分析 |
| 3.2.1 性能需求 |
| 3.2.2 易用性需求 |
| 3.2.3 安全性需求 |
| 3.3 功能性需求分析 |
| 3.3.1 电文通信需求分析 |
| 3.3.2 轧制计划管理需求分析 |
| 3.3.3 生产管理需求分析 |
| 3.3.4 物料跟踪需求分析 |
| 3.3.5 过程数据采集需求分析 |
| 3.3.6 辅助管理需求分析 |
| 第四章 钢管热轧数据采集系统总体设计 |
| 4.1 总体架构设计 |
| 4.2 系统功能模块概要设计 |
| 4.2.1 电文通信模块 |
| 4.2.2 轧制计划管理模块 |
| 4.2.3 生产管理模块 |
| 4.2.4 物料跟踪模块 |
| 4.2.5 过程数据采集模块 |
| 4.2.6 辅助管理模块 |
| 4.3 数据库设计 |
| 4.3.1 生产计划管理表设计 |
| 4.3.2 物料生产实绩表设计 |
| 4.3.3 电文通信表设计 |
| 第五章 钢管热轧数据采集系统详细设计与实现 |
| 5.1 电文通信模块 |
| 5.1.1 电文格式 |
| 5.1.2 建立电文通信连接 |
| 5.1.3 电文收发流程 |
| 5.1.4 电文超时监测 |
| 5.1.5 测试电文的确认 |
| 5.1.6 电文发送缓冲器 |
| 5.1.7 接收生产计划 |
| 5.1.8 发送生产实绩 |
| 5.2 轧制计划管理模块 |
| 5.2.1 计划管理模块 |
| 5.2.2 物料管理模块 |
| 5.2.3 临时计划管理模块 |
| 5.3 生产管理模块 |
| 5.3.1 生产监控模块 |
| 5.3.2 装出料模块 |
| 5.3.3 交接班模块 |
| 5.3.4 实绩管理模块 |
| 5.4 物料跟踪模块 |
| 5.4.1 入炉信号处理模块 |
| 5.4.2 炉内信号处理模块 |
| 5.4.3 出炉信号处理模块 |
| 5.4.4 咬钢开始信号处理模块 |
| 5.4.5 咬钢结束信号处理模块 |
| 5.5 过程数据采集模块 |
| 5.5.1 触发性数据采集模块 |
| 5.5.2 高频次数据采集模块 |
| 5.6 辅助管理模块 |
| 5.6.1 下线实绩管理模块 |
| 5.6.2 工模具管理模块 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 |
| 致谢 |
（5）股权结构会影响媒体监督职能吗？ ——以阿里巴巴投资第一财经为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1.导论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 研究框架 |
| 1.6 研究贡献 |
| 2.文献综述 |
| 2.1 媒体监督治理假说 |
| 2.1.1 媒体在公司治理中的作用 |
| 2.1.2 媒体发挥公司治理作用的途径分析 |
| 2.1.3 媒体发挥公司治理作用的领域 |
| 2.1.4 媒体发挥公司治理作用的实施效果 |
| 2.2 媒体合谋假说 |
| 2.2.1 媒体偏差的来源 |
| 2.2.2 媒体报道与股票市场 |
| 2.2.3 股权再融资与“媒企合谋” |
| 2.3 文本情感分析与市场反应 |
| 2.4 文献评述 |
| 3.理论基础 |
| 3.1 名称解释 |
| 3.1.1 媒体的功能 |
| 3.1.2 情感分析法 |
| 3.1.3 累计超额收益率法 |
| 3.2 理论阐述 |
| 3.2.1 信息不对称理论 |
| 3.2.2 声誉机制理论 |
| 3.2.3 媒体偏误理论 |
| 3.3 本章小结 |
| 4.案例引入 |
| 4.1 公司简介 |
| 4.1.1 阿里巴巴 |
| 4.1.2 第一财经 |
| 4.2 投资事件回顾 |
| 4.3 投资动机 |
| 4.3.1 多元化投资,提升核心业务盈利能力 |
| 4.3.2 降低数据和流量成本 |
| 4.3.3 借助知名度和公信力较高的财经媒体为自己背书 |
| 4.3.4 发挥各自在传媒与大数据领域的资源优势,互利共赢 |
| 5.案例分析 |
| 5.1 研究设计 |
| 5.2 情感分析法 |
| 5.2.1 样本选择 |
| 5.2.2 数据处理 |
| 5.2.3 数据分析 |
| 5.3 累计超额收益率法 |
| 5.4 案例小结 |
| 6.对比研究 |
| 6.1 案例引入 |
| 6.1.1 公司简介 |
| 6.2 案例分析 |
| 6.2.1 研究设计 |
| 6.2.2 情感分析法 |
| 6.2.3 累计超额收益率法 |
| 6.3 案例小结 |
| 7.结论 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 相关建议 |
| 7.2.1 政府角度 |
| 7.2.2 企业角度 |
| 7.2.3 媒体角度 |
| 7.2.4 投资者角度 |
| 7.3 本文局限性 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 后记 |
| 致谢 |
（6）基于电信运营商视角的物联网连接平台方案研究（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 物联网的概念 |
| 2 运营商在物联网产业链中的价值 |
| 3 物联网连接平台现状及定位 |
| 3.1 物联网连接平台现状 |
| 3.2 物联网连接平台定位 |
| 4 物联网连接管理平台建设方案 |
| 4.1 物联网连接管理平台总体架构 |
| 4.2 物联网连接管理平台与周边系统接口 |
| 4.3 物联网连接平台建设方案 |
| 5总结 |
（7）可协同数据分析系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状及存在的问题 |
| 1.2.1 国内外研究现状 |
| 1.2.2 目前数据分析系统存在的问题 |
| 1.3 研究目标 |
| 1.4 研究内容以及创新点 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 创新点 |
| 1.5 论文结构 |
| 1.6 本章小结 |
| 第2章 相关技术简介 |
| 2.1 Spring框架 |
| 2.2 SVG |
| 2.3 ECHARTS开源框架 |
| 2.4 JQuery技术 |
| 2.5 AJAX技术 |
| 2.6 MySql数据库 |
| 2.7 HDFS文件系统 |
| 2.8 本章小结 |
| 第3章 系统需求分析与概要设计 |
| 3.1 公司数据分析流程 |
| 3.2 系统需求分析 |
| 3.2.1 系统角色分析 |
| 3.2.2 系统功能性需求分析 |
| 3.2.3 系统非功能性需求分析 |
| 3.3 系统功能结构 |
| 3.4 系统总体架构 |
| 3.4.1 系统总体架构设计原则 |
| 3.4.2 系统总体架构功能设计 |
| 3.5 系统安全设计 |
| 3.6 数据库设计 |
| 3.6.1 实体-关系分析 |
| 3.6.2 主要表结构 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 系统详细设计与实现 |
| 4.1 系统开发环境和运行环境 |
| 4.2 系统登录模块的实现 |
| 4.2.1 流程设计 |
| 4.2.2 具体实现 |
| 4.2.3 界面展示 |
| 4.3 思维导图管理模块的实现 |
| 4.3.1 流程设计 |
| 4.3.2 具体实现 |
| 4.3.3 界面展示 |
| 4.4 节点编辑模块的实现 |
| 4.4.1 流程设计 |
| 4.4.2 具体实现 |
| 4.4.3 界面展示 |
| 4.5 异构数据源连接模块的实现 |
| 4.5.1 流程设计 |
| 4.5.2 具体实现 |
| 4.5.3 界面展示 |
| 4.6 任务分配与授权模块的实现 |
| 4.6.1 流程设计 |
| 4.6.2 具体实现 |
| 4.6.3 界面展示 |
| 4.7 关键问题解决 |
| 4.7.1 数据库连接问题 |
| 4.7.2 数据显示优化 |
| 4.7.3 系统安全性提升 |
| 4.7.4 系统性能提升 |
| 4.8 本章小结 |
| 第5章 系统测试 |
| 5.1 理论基础 |
| 5.1.1 系统测试的目的与原则 |
| 5.1.2 系统测试策略 |
| 5.2 测试用例的设计 |
| 5.2.1 测试用例设计的重要性 |
| 5.2.2 测试用例的目的 |
| 5.2.3 测试用例实例 |
| 5.3 测试过程和结果的展示 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文与参加的研究工作 |
| 软件着作权 |
| 参加科研项目 |
（8）蓄热步进式加热炉先进计算机控制系统的研究开发与实现（论文提纲范文）
| 目录 |
| CONTENTS |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的背景 |
| 1.2 国内外加热炉控制系统的研究和应用现状 |
| 1.2.1 国外研究以及应用现状 |
| 1.2.2 国内研究以及应用现状 |
| 1.3 本文的意义和主要工作 |
| 第二章 蓄热步进式加热炉工艺简介 |
| 2.1 蓄热步进式加热炉工艺概述 |
| 2.1.1 蓄热式加热炉 |
| 2.1.2 步进式加热炉 |
| 2.2 加热炉燃烧状态分析 |
| 2.2.1 空燃比与过剩空气系数的关系 |
| 2.2.2 加热炉所需空气量的分析 |
| 2.3 加热炉燃烧过程的控制分析 |
| 2.3.1 加热炉控制系统的特点 |
| 2.3.2 加热炉燃烧过程存在的问题 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 蓄热步进式加热炉燃烧控制系统 |
| 3.1 蓄热步进式加热炉燃烧控制原理 |
| 3.1.1 蓄热式加热炉换向系统工作原理 |
| 3.1.2 炉温控制原理 |
| 3.1.3 蓄热式加热炉燃烧控制的原理 |
| 3.2 蓄热步进式加热炉燃烧过程控制系统 |
| 3.2.1 燃烧控制 |
| 3.2.2 炉膛压力控制 |
| 3.2.3 汽化冷却控制 |
| 3.2.4 换向系统 |
| 3.2.5 煤气总管控制 |
| 3.2.6 启、停炉功能 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 蓄热步进式加热炉电气控制系统 |
| 4.1 蓄热步进式加热炉电气控制系统 |
| 4.1.1 加热炉入炉辊道控制 |
| 4.1.2 加热炉装钢机控制 |
| 4.1.3 装钢炉门控制 |
| 4.1.4 步进梁控制 |
| 4.1.5 出钢机控制 |
| 4.1.6 出钢门控制 |
| 4.1.7 加热炉出炉辊道控制 |
| 4.1.8 助燃风机控制 |
| 4.1.9 空气引风机控制 |
| 4.1.10 煤气引风机控制 |
| 4.1.11 煤气总管电动阀控制 |
| 4.1.12 空冷管电动阀控制 |
| 4.1.13 助燃风机出口电动阀控制 |
| 4.1.14 液压系统控制 |
| 4.1.15 液压主泵控制 |
| 4.1.16 液压循环泵控制 |
| 4.1.17 液压温控系统控制 |
| 4.1.18 加热炉汽化冷却系统控制 |
| 4.1.19 物料跟踪系统控制 |
| 4.2 系统流程框图 |
| 4.2.1 装钢机、装钢炉门联动装钢动作循环过程 |
| 4.2.2 出钢机、出钢炉门联动出钢动作循环过程 |
| 4.2.3 步进梁正循环动作过程 |
| 4.2.4 双交叉限幅流程框图 |
| 4.2.5 煤气总管压力调节流程图 |
| 4.2.6 换向系统流程图 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 蓄热步进式加热炉控制系统总体结构与实现 |
| 5.1 计算机控制系统总体结构 |
| 5.2 上位机监控软件WinCC简介以及具体实现 |
| 5.2.1 WinCC组成 |
| 5.2.2 WinCC特点 |
| 5.2.3 WinCC功能 |
| 5.2.4 上位机监控功能实现 |
| 5.2.4.1 蓄热步进式加热炉仪表控制系统监控功能 |
| 5.2.4.2 蓄热步进式加热炉电气控制系统监控功能 |
| 5.3 下位机硬件配置及功能实现 |
| 5.3.1 下位机控制软件STEP7简介 |
| 5.3.2 下位机硬件配置 |
| 5.3.2.1 蓄热步进式加热炉仪表控制系统的硬件配置 |
| 5.3.2.2 蓄热步进式加热炉电气控制系统的硬件配置 |
| 5.3.3 下位机主要实现功能 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（9）推钢式加热炉过程控制系统的设计与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1. 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 推钢式加热炉的过程描述 |
| 1.3 加热炉优化控制需求与控制难点 |
| 1.4 加热炉过程控制优化策略 |
| 1.4.1 贴近“最终用户”的控制需求分解 |
| 1.4.2 利用开轧温度偏差进行温度补偿修正 |
| 1.4.3 基于“智能融合理念”的系统离线学习 |
| 1.5 加热炉加热控制系统国内外发展情况 |
| 1.5.1 加热炉加热控制系统国外发展情况 |
| 1.5.2 加热炉加热控制系统国内发展情况 |
| 1.6 小结 |
| 2. 推钢式加热炉的钢坯温度预报数学模型 |
| 2.1 加热炉传热过程描述 |
| 2.2 状态空间钢温预报模型 |
| 2.2.1 状态空间钢温预报模型的推导 |
| 2.2.2 状态空间钢坯温度预报模型的参数选择 |
| 2.2.3 状态空间钢坯温度预报模型的计算流程 |
| 2.3 钢坯温度预报模型的参数辨识 |
| 2.4 小结 |
| 3. 面向对象的二级过程控制系统设计方法 |
| 3.1 面向对象方法与 UML 简介 |
| 3.2 基于用例驱动的面向对象钢坯加热过程控制系统建模 |
| 3.2.1 控制过程状态监视系统的用例定义 |
| 3.2.2 控制过程状态优化系统的用例定义 |
| 3.2.3 人机交互系统用例定义 |
| 3.3 服务器端系统用例说明 |
| 3.4 基于（控制）对象类的系统用例实现 |
| 3.4.1 用例实现描述方式说明 |
| 3.4.2 过程状态监视系统用例实现描述 |
| 3.4.3 过程状态优化系统用例实现描述 |
| 3.4.4 人机交互系统用例实现 |
| 3.5 小结 |
| 4. 推钢式加热炉过程控制系统测试 |
| 4.1 推钢式加热炉过程控制测试外部仿真环境设计原则 |
| 4.2 过程状态监视系统的外部环境仿真 |
| 4.2.1 轧钢控制系统的仿真 |
| 4.2.2 炉体基础控制系统的仿真 |
| 4.3 过程状态优化系统的外部环境仿真 |
| 4.3.1 轧钢控制系统仿真 |
| 4.3.2 炉体基础控制系统仿真 |
| 4.4 基于过程仿真的优化过程控制系统测试 |
| 4.4.1 炉内钢坯的过程状态跟踪与提示 |
| 4.4.2 加热炉当前最佳炉温预测与提示 |
| 4.4.3 查询钢坯加热过程详细信息 |
| 4.5 加热炉优化过程控制系统测试结果 |
| 4.6 小结 |
| 5. 加热炉过程控制系统的现场应用 |
| 5.1 系统配置介绍 |
| 5.2 系统服务器 |
| 5.2.1 加热过程控制系统程序 |
| 5.2.2 WINCC_OPCServer |
| 5.2.3 数据库 |
| 5.3 人机接口（HMI） |
| 5.4 系统现场调试结果 |
| 6. 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 服务器端系统用例说明 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（10）迁钢1580热轧蓄热式加热炉—键式烧钢控制系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.2 加热炉一键式烧钢控制系统的设计要点 |
| 1.3 基础控制级和过程控制级系统 |
| 1.4 加热炉自动化控制技术的国内外研究现状 |
| 1.5 本文主要工作 |
| 第2章 加热炉工艺及主要参数 |
| 2.1 加热炉工艺 |
| 2.2 加热炉主要性能参数 |
| 第3章 控制系统总体设计 |
| 3.1 基础控制级设计 |
| 3.2 过程控制级设计 |
| 3.3 系统硬件设计 |
| 3.4 系统HMI软件设计 |
| 3.5 系统安全及网络安全设计 |
| 第4章 基础控制级功能的实现 |
| 4.1 钢还的测长测宽计算 |
| 4.2 钢还的布料计算 |
| 4.3 钢还在入炉C棍道上的自动定位 |
| 4.4 装钢控制 |
| 4.5 步进梁控制 |
| 4.6 燃烧控制 |
| 4.7 出钢控制 |
| 第5章 过程控制级燃烧模型的建立及功能实现 |
| 5.1 物料温度计算模型 |
| 5.2 物料出炉温度预测模型 |
| 5.3 过程控制级模型的性能测试 |
| 第6章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、“服务器管理接口标准”将出炉（论文参考文献）
- [1]基于神经网络PID的高炉渣离心粒化控制研究与应用[D]. 胡凤超. 青岛大学, 2021
- [2]基于自动燃烧的轧钢加热炉控制系统研究[D]. 李明辉. 华北理工大学, 2020(02)
- [3]基于机器学习的锻造过程数据分析方法的研究[D]. 邓盛彪. 机械科学研究总院, 2019(03)
- [4]L2级钢管热轧数据采集系统的设计与实现[D]. 汪基伟. 安徽工业大学, 2019(02)
- [5]股权结构会影响媒体监督职能吗？ ——以阿里巴巴投资第一财经为例[D]. 余梅. 西南财经大学, 2019(07)
- [6]基于电信运营商视角的物联网连接平台方案研究[J]. 姚黎强. 信息通信技术, 2018(05)
- [7]可协同数据分析系统的设计与实现[D]. 金骏时. 扬州大学, 2017(01)
- [8]蓄热步进式加热炉先进计算机控制系统的研究开发与实现[D]. 崔巍. 山东大学, 2013(05)
- [9]推钢式加热炉过程控制系统的设计与应用[D]. 高江东. 辽宁科技大学, 2012(04)
- [10]迁钢1580热轧蓄热式加热炉—键式烧钢控制系统的设计与实现[D]. 刘平. 东北大学, 2012(05)