主汽压力系统数学模型及其智能控制算法
| 第一章 主汽压力的数学模型 | 第1-13页 |
| 1．1 数学模型概述及其建模方法 | 第5-8页 |
| 1．2 主汽压力数学模型的推导 | 第8-11页 |
| 1．3 内外扰对主汽压的影响 | 第11-13页 |
| 第二章 主汽压控制系统 | 第13-23页 |
| 2．1 引言 | 第13页 |
| 2．2 主汽压控制系统的任务 | 第13-14页 |
| 2．3 电厂主汽压控制系统的描述 | 第14-16页 |
| 2．4 几种主汽压控制方式介绍 | 第16-17页 |
| 2．5 控制信号 | 第17-19页 |
| 2．6 控制规律 | 第19-22页 |
| 2．7 平衡信号 | 第22-23页 |
| 第三章 人工神经元网络综述 | 第23-34页 |
| 3．1 人工神经元网络的基本概念和特征 | 第23-24页 |
| 3．2 神经元网络结构及常用算法 | 第24-28页 |
| 3．3 B-P网络结构及学习算法 | 第28-34页 |
| 第四章 神经网络控制 | 第34-54页 |
| 4．1 神经网络辨识 | 第34-40页 |
| 4．1．1 神经网络输入数据的归一化处理 | 第35-38页 |
| 4．1．2 神经网络系统辨识的结构 | 第38-40页 |
| 4．2 基于神经网络辨识模型的PID参数优化 | 第40-45页 |
| 4．2．1 目标函数的选择 | 第40-41页 |
| 4．2．2 优化策略的选择 | 第41-43页 |
| 4．2．3 基于神经网络辨识模型的PID参数优化 | 第43-45页 |
| 4．3 神经网络智能PID控制器 | 第45-54页 |
| 4．3．1 神经网络辨识器 | 第45-49页 |
| 4．3．2 神经网络智能PID控制器的设计 | 第49-54页 |
| 第五章 神经网络控制在主汽压控制系统中的应用仿真 | 第54-60页 |
| 5．1 几种常见现象 | 第54-57页 |
| 5．2 主汽压控制对象 | 第57-60页 |
| 结束语 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读工程硕士学位期间发表的学术论文 | 第64页 |
