| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 微波加热基础 | 第10-12页 |
| 1.1.1 微波特性 | 第10-11页 |
| 1.1.2 微波加热原理 | 第11-12页 |
| 1.2 蜂窝陶瓷微波工艺及问题 | 第12-15页 |
| 1.2.1 蜂窝陶瓷 | 第12-13页 |
| 1.2.2 陶瓷微波干燥工艺过程 | 第13-14页 |
| 1.2.3 微波干燥存在的问题 | 第14-15页 |
| 1.3 神经动态规划和控制性能评价的工业应用 | 第15-16页 |
| 1.3.1 神经网络和神经动态规划的工业应用 | 第15-16页 |
| 1.3.2 控制系统性能评价的工业应用 | 第16页 |
| 1.4 研究意义和目标 | 第16-17页 |
| 1.5 论文内容介绍 | 第17-18页 |
| 第二章 微波干燥控制原理及其评价和优化研究 | 第18-28页 |
| 2.1 微波发生器 | 第18-20页 |
| 2.1.1 磁控管 | 第18-20页 |
| 2.1.2 微波传输 | 第20页 |
| 2.2 隧道式炉腔微波干燥过程 | 第20-23页 |
| 2.2.1 炉腔及及其能量分布模型 | 第20-22页 |
| 2.2.2 微波干燥过程控制参数 | 第22-23页 |
| 2.3 微波干燥器控制系统硬件配置 | 第23-24页 |
| 2.4 陶瓷微波干燥功率控制方法综述 | 第24-26页 |
| 2.4.1 功率密度控制 | 第24-25页 |
| 2.4.2 物料根数功率控制方式 | 第25页 |
| 2.4.3 基于模型-前馈控制 | 第25-26页 |
| 2.5 微波干燥系统智能控制及控制系统评价研究 | 第26-27页 |
| 2.6 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 神经网络动态规划和控制性能评价方法 | 第28-47页 |
| 3.1 神经网络基本概念 | 第28-30页 |
| 3.1.1 神经元数学模型 | 第28-29页 |
| 3.1.2 神经网络的学习与自适应网络概念 | 第29-30页 |
| 3.2 BP前馈神经网络与算法 | 第30-32页 |
| 3.2.1 BP前馈网络结构模型 | 第30-31页 |
| 3.2.2 BP学习算法 | 第31-32页 |
| 3.3 Elman递归神经网络 | 第32-36页 |
| 3.3.1 递归网络通用模型和Elman网络 | 第33-34页 |
| 3.3.3 递归网络学习算法 | 第34-36页 |
| 3.4 神经网络辨识与控制 | 第36-38页 |
| 3.4.1 神经网络辨识 | 第36-38页 |
| 3.4.2 自校正神经网络控制 | 第38页 |
| 3.5 基于神经网络的自适应动态规划控制 | 第38-44页 |
| 3.5.1 动态规划基础 | 第38-40页 |
| 3.5.2 自适应启发评价 | 第40-41页 |
| 3.5.3 自适应动态规划 | 第41-42页 |
| 3.5.4 基于神经网络的动态规划实现 | 第42-44页 |
| 3.6 控制系统评价理论基础 | 第44-46页 |
| 3.6.1 控制系统性能评价概念及发展 | 第44-45页 |
| 3.6.2 最小方差控制(MVC)基准 | 第45页 |
| 3.6.3 基于历史数据基准与自定义的性能评价 | 第45-46页 |
| 3.7 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 基于历史数据的微波干燥控制系统性能评价 | 第47-53页 |
| 4.1 微波控制系统综合性能指标 | 第47-49页 |
| 4.1.1 微波控制系统综合目标性能定义 | 第47-48页 |
| 4.1.2 基于历史基准的微波控制系统综合性能评价指标 | 第48-49页 |
| 4.2 性能评价指标的残差分析 | 第49-50页 |
| 4.2.1 时间序列与自回归模型基础 | 第49页 |
| 4.2.2 微波干燥控制系统性能评价指标残差分析[45][46] | 第49-50页 |
| 4.3 微波功率控制器的性能评价试验 | 第50-51页 |
| 4.4 控制器性能评价结果分析 | 第51-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 微波干燥系统建模与控制优化 | 第53-62页 |
| 5.1 微波干燥系统分析及Elman网络建模 | 第53-55页 |
| 5.1.1 微波干燥系统分析 | 第53-54页 |
| 5.1.2 基于Elman网络的微波干燥建模 | 第54-55页 |
| 5.2 模型网络学习与试验仿真 | 第55-57页 |
| 5.2.1 样本数据处理 | 第55-56页 |
| 5.2.2 模型网络MATLAB训练与仿真 | 第56-57页 |
| 5.3 自适应动态规划控制优化 | 第57-60页 |
| 5.3.1 效用函数与评价网络训练算法 | 第58-59页 |
| 5.3.2 执行网络训练算法 | 第59-60页 |
| 5.4 微波功率控制优化的ADHDP算法Matlab实现 | 第60-61页 |
| 5.4.1 ADHDP优化算法实现流程 | 第60页 |
| 5.4.2 微波功率控制优化仿真结果 | 第60-61页 |
| 5.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 总结 | 第62-64页 |
| 6.1 研究内容总结 | 第62-63页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 微波干燥控制系统自适应动态规划(ADHDP)优化程序（附录） | 第67-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第74-76页 |
