基于模糊神经网络的UC轧机板形控制
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| ·课题的背景及研究意义 | 第10页 |
| ·板形控制的发展及现状 | 第10-13页 |
| ·板形控制设备的发展 | 第10-11页 |
| ·板形理论的发展及现状 | 第11-12页 |
| ·板形控制方法的研究现状 | 第12-13页 |
| ·模糊技术与神经网络的发展 | 第13-17页 |
| ·传统控制的局限和智能控制的发展 | 第13-14页 |
| ·模糊控制的发展与研究现状 | 第14-15页 |
| ·神经网络的发展与研究现状 | 第15-17页 |
| ·本文的主要研究内容及工作安排 | 第17-19页 |
| 第二章 板形控制的基础知识 | 第19-35页 |
| ·板形控制的相关知识 | 第19-28页 |
| ·板形及其表示方法 | 第19-25页 |
| ·UC轧机板形控制 | 第25-28页 |
| ·板形控制的理论基础 | 第28-33页 |
| ·板形控制的基本理论 | 第28-32页 |
| ·板厚控制的基本理论 | 第32-33页 |
| ·板形控制存在的问题 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 模糊控制及神经网络 | 第35-53页 |
| ·模糊控制的基本思想及特性 | 第35-36页 |
| ·模糊控制器 | 第36-42页 |
| ·模糊化 | 第36-39页 |
| ·模糊数据库和规则库 | 第39-40页 |
| ·模糊推理 | 第40-41页 |
| ·清晰化 | 第41-42页 |
| ·神经网络的基本思想及特性 | 第42-43页 |
| ·神经网络概述 | 第42-43页 |
| ·神经网络的特性 | 第43页 |
| ·遗传算法概述 | 第43-50页 |
| ·遗传算法的特点 | 第44-45页 |
| ·基本遗传算法 | 第45-50页 |
| ·模糊理论与神经网络的结合 | 第50-51页 |
| ·两种技术结合的必要性 | 第50页 |
| ·模糊技术与神经网络相结合的几种形式 | 第50-51页 |
| ·遗传算法与神经网络的融合 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 UC轧机二次板形缺陷模糊神经网络控制 | 第53-67页 |
| ·UC轧机中间辊弯辊控制回路 | 第53-55页 |
| ·模糊神经网络控制方案 | 第55-62页 |
| ·模糊神经网络系统结构 | 第55-56页 |
| ·模糊神经网络控制器 | 第56-58页 |
| ·网络的学习算法 | 第58-62页 |
| ·仿真试验研究及结果分析 | 第62-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 结论 | 第67-69页 |
| ·总结与创新 | 第67-68页 |
| ·对未来工作的展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 在学研究成果 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
