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基于神经网络的工艺玻璃厚度控制器设计

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-8页
第1章 绪论第8-17页
   ·课题背景及意义第8-11页
   ·相关工业控制系统的发展情况第11-14页
   ·神经网络PID控制研究的意义和现状第14-15页
   ·课题研究的主要内容第15-17页
第2章 系统设计第17-21页
   ·工艺玻璃生产流程第17-19页
     ·生产流程第17页
     ·玻璃坯料生产工艺流程第17-18页
     ·系统工艺参数和控制要求第18-19页
   ·系统结构设计和控制方案的选择第19-21页
     ·结构设计第19页
     ·控制方案设计第19-21页
第3章 厚度控制器硬件设计第21-40页
   ·厚度控制器构建第21页
   ·厚度传感器和调速机构工作原理第21-30页
     ·电气测厚部件第21-26页
     ·电磁调速异步电机原理及工作特性第26-29页
     ·电子控制器第29-30页
   ·微处理器系统设计第30-31页
   ·输入/输出通道设计第31-35页
     ·A/D通道第31-34页
     ·D/A通道第34-35页
     ·继电器输出通道第35页
   ·键盘显示电路设计第35-37页
   ·串行通讯接口第37-40页
第4章 厚度控制器软件设计第40-49页
   ·软件整体流程设计第40-42页
   ·厚度控制子程序设计第42-43页
   ·中断计时程序第43-44页
   ·单片机显示和键盘管理程序第44-45页
   ·串口通讯程序第45-47页
   ·系统的运行和程序调试方法第47-49页
第5章 厚度控制器算法设计与仿真研究第49-62页
   ·厚度控制器的数学模型第49-50页
   ·PID控制算法及仿真第50-55页
     ·PID控制原理第50-51页
     ·数字PID控制算法第51-53页
     ·基于PID控制算法仿真第53-55页
     ·PID控制器的不足第55页
   ·基于BP神经网络的PID控制算法及仿真第55-62页
     ·神经网络的特点第55-57页
     ·BP神经网络概述第57页
     ·BP神经网络PID控制器的原理与算法第57-59页
     ·BP神经网络仿真模型第59-60页
     ·基于BP神经网络控制算法的仿真第60-62页
第6章 结论与展望第62-65页
   ·总结第62-63页
   ·展望第63-65页
参考文献第65-68页
作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文第68-69页
致谢第69-70页
附录第70-78页

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