摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
第1章 绪论 | 第9-17页 |
1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
1.2 研究现状 | 第10-16页 |
1.2.1 分子蒸馏过程控制的研究现状 | 第10-12页 |
1.2.2 自适应动态规划算法的研究现状 | 第12-16页 |
1.3 本文主要研究内容 | 第16-17页 |
第2章 分子蒸馏过程的模型与参数分析 | 第17-28页 |
2.1 分子蒸馏过程机理研究 | 第17-22页 |
2.2 分子蒸馏过程的工艺参数选取及其分析 | 第22-27页 |
2.2.1 分子蒸馏过程的工艺流程 | 第22-24页 |
2.2.2 进料速率 | 第24页 |
2.2.3 刮膜转速 | 第24-25页 |
2.2.4 蒸发温度 | 第25-26页 |
2.2.5 真空度 | 第26-27页 |
2.3 小结 | 第27-28页 |
第3章 基于变论域模糊PID的真空度控制 | 第28-43页 |
3.1 分子蒸馏真空度系统模型 | 第28-31页 |
3.1.1 模型结构的选择 | 第28页 |
3.1.2 参数的求解 | 第28-31页 |
3.1.3 实验辨识 | 第31页 |
3.2 真空度的控制方法 | 第31-35页 |
3.3 真空度系统的变论域模糊PID控制器 | 第35-39页 |
3.4 仿真实验结果及分析 | 第39-42页 |
3.5 小结 | 第42-43页 |
第4章 基于自适应动态规划控制器的分子蒸馏过程控制寻优 | 第43-61页 |
4.1 自适应动态规划的基本原理 | 第43-47页 |
4.2 基于启发式动态规划的控制器设计 | 第47-52页 |
4.2.1 模型网络的设计 | 第47-49页 |
4.2.2 评价网络的设计 | 第49-50页 |
4.2.3 执行网络的设计 | 第50-51页 |
4.2.4 效用函数、网络参数的选取 | 第51-52页 |
4.3 基于启发式动态规划结构的算法流程 | 第52-55页 |
4.3.1 模型网络的训练策略 | 第52-54页 |
4.3.2 启发式动态规划控制器的训练策略 | 第54-55页 |
4.4 仿真实验结果及分析 | 第55-60页 |
4.5 小结 | 第60-61页 |
第5章 结论和展望 | 第61-63页 |
致谢 | 第63-64页 |
参考文献 | 第64-68页 |
作者简介 | 第68-69页 |
攻读学位期间研究成果 | 第69页 |