一类非线性系统的神经网络控制及其应用
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| ·引言 | 第12-13页 |
| ·人工神经网络概述 | 第13-15页 |
| ·神经网络简介 | 第13-14页 |
| ·神经网络主要特性 | 第14-15页 |
| ·国内外研究概况 | 第15-17页 |
| ·本论文的主要工作 | 第17-19页 |
| 第2章 联想记忆神经网络辨识 | 第19-38页 |
| ·系统建模方法 | 第19-20页 |
| ·神经网络辨识 | 第20-22页 |
| ·神经网络辨识理论依据与辨识结构 | 第20-21页 |
| ·神经网络辨识的特点 | 第21-22页 |
| ·神经网络的静态辨识与动态辨识 | 第22-26页 |
| ·神经网络的静态辨识 | 第22-25页 |
| ·神经网络的动态辨识 | 第25-26页 |
| ·新型联想记忆神经网络辨识方法 | 第26-30页 |
| ·新型联想记忆神经网络结构 | 第27-28页 |
| ·学习算法 | 第28-29页 |
| ·联想记忆神经网络收敛性分析 | 第29页 |
| ·联想记忆衰减因子的选取 | 第29-30页 |
| ·神经网络的训练 | 第30-32页 |
| ·获取样本训练集合 | 第30-31页 |
| ·确定网络类型和结构 | 第31-32页 |
| ·网络训练和测试 | 第32页 |
| ·辨识仿真研究 | 第32-36页 |
| ·电阻加热炉辨识仿真 | 第33-34页 |
| ·非线性系统辨识仿真 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第3章 具有逆辨识结构的模糊神经网络控制 | 第38-52页 |
| ·神经网络控制 | 第38-41页 |
| ·概述 | 第38-39页 |
| ·神经网络控制结构 | 第39-41页 |
| ·模糊神经网络控制结构与特点 | 第41-45页 |
| ·模糊神经网络结构 | 第41-43页 |
| ·模糊神经网络的特点 | 第43-44页 |
| ·模糊神经网络控制方法 | 第44-45页 |
| ·具有逆辨识结构的模糊神经网络控制方法 | 第45-47页 |
| ·具有逆辨识结构的模糊神经网络控制结构 | 第45-46页 |
| ·神经网络逆控制器 | 第46页 |
| ·模糊神经网络控制器 | 第46-47页 |
| ·β与λ的选取方法 | 第47页 |
| ·控制仿真研究 | 第47-51页 |
| ·电阻加热炉模型 | 第48-49页 |
| ·非线性系统模型 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第4章 多输入多输出非线性系统辨识与解耦控制 | 第52-69页 |
| ·基于新型联想记忆神经网络的多输入多输出系统辨识 | 第52-57页 |
| ·联想记忆神经网络结构 | 第52-53页 |
| ·双输入双输出系统仿真研究 | 第53-57页 |
| ·多输入多输出解耦方法 | 第57-63页 |
| ·传统解耦方法 | 第57-60页 |
| ·自适应解耦方法 | 第60页 |
| ·智能解耦方法 | 第60-63页 |
| ·多变量耦合系统的特性与解耦原则 | 第63-64页 |
| ·具有逆辨识结构的多输入多输出系统解耦控制 | 第64-68页 |
| ·解耦控制结构 | 第64-65页 |
| ·单神经元解耦原理 | 第65-66页 |
| ·神经元解耦系统性能分析 | 第66页 |
| ·双输入双输出系统解耦控制仿真研究 | 第66-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第5章 电阻加热炉神经网络控制 | 第69-79页 |
| ·双腔电阻加热炉简介 | 第69-70页 |
| ·双腔电阻加热炉温度控制系统 | 第70-72页 |
| ·主要工艺参数检测 | 第70页 |
| ·自动控制原理 | 第70页 |
| ·硬件系统 | 第70-71页 |
| ·软件系统 | 第71-72页 |
| ·应用效果 | 第72-77页 |
| ·电阻加热炉单腔神经网络辨识 | 第72-73页 |
| ·电阻加热炉单腔温度控制 | 第73-76页 |
| ·电阻加热炉双腔神经网络辨识 | 第76-77页 |
| ·电阻加热炉双腔温度控制 | 第77页 |
| ·本章小结 | 第77-79页 |
| 结论 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的论文 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85页 |
