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基于神经网络的电阻炉解耦控制系统

摘要第1-5页
Abstract第5-8页
1 绪论第8-14页
   ·课题研究的目的和意义第8-9页
   ·解耦控制系统的研究第9-12页
     ·传统解耦方法第9页
     ·自适应解耦控制的方法第9-10页
     ·鲁棒控制第10-11页
     ·智能解耦方法第11-12页
   ·本文的主要研究内容第12-14页
2 电阻炉PID神经网络解揭控制策略研究第14-25页
   ·神经网络的基本结构第14-17页
     ·神经元的基本模型结构第14-15页
     ·PID神经网络的结构第15-17页
   ·神经元前向算法和反向传播算法第17-22页
     ·多变量PID神经网络前向算法第17-19页
     ·多变量PID神经网络解耦控制系统的反向传播计算法第19-22页
   ·MPIDNN解耦控制器的设计第22-25页
3 电阻炉温度控制系统的硬件设计第25-35页
   ·主要技术性能指标第25页
   ·系统的设计原则第25-26页
   ·系统得硬件设计第26-35页
     ·检测模块第26-28页
     ·PEC5000模块第28-30页
     ·双向可控硅模块第30-35页
4 系统的软件设计第35-51页
   ·组态王Kingview6.5第35-42页
     ·组态王Kingview6.5部分模块介绍第35-40页
     ·组态王Kingview6.5特点第40-41页
     ·组态王系统要求第41-42页
   ·基于组态王的软件设计第42-51页
     ·用户登录模块第43-44页
     ·用户管理及配置画面第44页
     ·总控制台第44-46页
     ·曲线系统第46-47页
     ·报表系统第47-49页
     ·报警系统及功能第49页
     ·参数设置及数据显示画面第49-50页
     ·用户帮助画面及功能第50-51页
5 系统的建模及仿真第51-57页
   ·系统控制对象第51页
   ·系统建模第51-54页
   ·系统仿真第54-57页
     ·参数选取第54-55页
     ·系统仿真第55-57页
6 系统的实际调试及分析第57-60页
   ·硬件与软件的连接第57-58页
   ·系统的实际调试第58-60页
结论第60-61页
参考文献第61-63页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第63-64页
致谢第64-67页

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