| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1．1 板带材厚控技术的发展 | 第8-9页 |
| 1．2 液压控制及其发展 | 第9-12页 |
| 1．2．1 液压控制的优点 | 第9页 |
| 1．2．2 液压系统控制策略及其发展 | 第9-11页 |
| 1．2．3 液压轧机与电动轧机相比在性能指标上的优点 | 第11-12页 |
| 1．3 近代电液伺服系统的特点和展望 | 第12页 |
| 1．4 选题的意义 | 第12-13页 |
| 1．5 本文主要研究内容 | 第13-14页 |
| 第2章 厚控系统的动态分析 | 第14-27页 |
| 2．1 厚度控制的基本原理 | 第14-15页 |
| 2．2 厚度波动的原因 | 第15-17页 |
| 2．3 厚度控制的基本方式 | 第17-18页 |
| 2．4 轧制过程数学模型的推导 | 第18-26页 |
| 2．4．1 系统的动态分析 | 第18-26页 |
| 2．5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 内环位置系统的神经网络鲁棒控制研究 | 第27-60页 |
| 3．1 神经网络的系统建模和控制基础 | 第27-35页 |
| 3．1．1 神经网络控制基础 | 第28-32页 |
| 3．1．2 神经网络应用于系统建模 | 第32-35页 |
| 3．2 神经网络基础理论及其算法的改进 | 第35-42页 |
| 3．2．1 神经网络的逼近能力分析 | 第35-37页 |
| 3．2．2 前向神经网络算法的改进 | 第37-42页 |
| 3．3 位置系统神经网络鲁棒控制方法的研究 | 第42-56页 |
| 3．3．1 位置系统的神经网络鲁棒控制 | 第44-52页 |
| 3．3．2 神经网络鲁棒控制应用于位置系统的稳定性分析 | 第52-56页 |
| 3．4 自动厚度控制 | 第56-59页 |
| 3．5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第4章 仿真研究 | 第60-72页 |
| 4．1 系统仿真 | 第60页 |
| 4．2 MATLAB语言简介 | 第60-61页 |
| 4．3 系统辨识及算法 | 第61-65页 |
| 4．3．1 算法的比较 | 第61-64页 |
| 4．3．2 系统的辨识 | 第64-65页 |
| 4．4 控制器的设计 | 第65-70页 |
| 4．4．1 确定性模型的神经网络控制器与常规控制器比较 | 第65-66页 |
| 4．4．2 神经网络控制器与常规控制器对5阶模型的比较 | 第66-68页 |
| 4．4．3 不确定模型的神经网络控制器与常规控制器比较 | 第68-69页 |
| 4．4．4 神经网络鲁棒控制器的研究 | 第69-70页 |
| 4．5 轧机板厚控制 | 第70-71页 |
| 4．6 本章小结 | 第71-72页 |
| 结论 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 个人简历 | 第79页 |
