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氧乐果合成过程集成智能控制方法与应用

摘要第1-8页
Abstract第8-11页
目录第11-16页
第一章 绪论第16-29页
   ·课题背景第16页
   ·先进控制与智能控制的研究现状第16-23页
     ·模糊控制第18-19页
     ·迭代学习控制第19-21页
     ·神经网络控制第21-22页
     ·预测控制第22-23页
   ·集成智能控制的研究现状第23-26页
     ·模糊预测控制与迭代学习控制的结合第23-24页
     ·遗传算法、模糊逻辑与神经网络的结合第24-26页
   ·本文主要研究内容第26-27页
   ·本文的主要创新点第27-29页
第二章 氧乐果合成过程特性及建模方法第29-50页
   ·引言第29页
   ·氧乐果合成过程工艺特性分析第29-33页
     ·氧乐果合成第29-30页
     ·氧乐果合成特性分析第30-31页
     ·氧乐果合成模型分析第31-33页
   ·氧乐果合成过程建模影响因素分析第33-36页
     ·系统可测参数的影响第34-35页
     ·系统不可测参数的影响第35-36页
   ·氧乐果合成过程系统辨识数据处理第36-39页
     ·数据预处理第37-39页
     ·数据预处理结果及分析第39页
   ·氧乐果合成过程辨识实例第39-49页
     ·BP网络辨识温度对象第40-46页
     ·回归网络辨识温度对象第46-49页
   ·本章小结第49-50页
第三章 氧乐果合成中温度的参数反馈模糊控制第50-61页
   ·引言第50页
   ·氧乐果合成中温度控制器的结构第50-52页
   ·仿人控制策略第52-53页
   ·基于BP神经网络的逆模型辨识第53-55页
   ·参数反馈模糊控制算法第55-57页
   ·模糊规则修正参数的优化第57-58页
   ·温度控制效果评价第58-60页
   ·本章小结第60-61页
第四章 氧乐果合成中温度的递归模糊神经网络控制第61-79页
   ·引言第61-62页
   ·神经网络辨识的混合学习算法第62-67页
     ·混合学习算法的提出第62-63页
     ·基于混合学习算法的神经网络辨识第63-67页
   ·包含递归单元的补偿模糊神经网络第67-74页
     ·递归补偿模糊神经网络的结构第67-69页
     ·模型结构辨识第69-72页
     ·模型参数辨识第72-74页
   ·氧乐果合成温度控制方案第74-78页
     ·控制方案描述第74-75页
     ·仿真实验及分析第75-78页
   ·本章小结第78-79页
第五章 氧乐果合成中温度的模糊预测迭代学习控制第79-90页
   ·引言第79页
   ·迭代学习控制的基本原理第79-81页
   ·基于模糊预测的迭代学习控制器设计第81-84页
     ·基于模糊预测的迭代学习控制器结构设计第82-83页
     ·基于模糊预测的迭代学习算法第83-84页
   ·氧乐果合成温度预测迭代学习控制第84-88页
     ·氧乐果合成控制方案第84-85页
     ·氧乐果合成控制仿真实验及分析第85-88页
   ·本章小结第88-90页
第六章 氧乐果合成集成智能控制系统开发第90-112页
   ·引言第90页
   ·氧乐果合成的温度分段智能控制第90-98页
   ·控制系统信号处理第98-99页
     ·控制系统数字信号处理技术第98-99页
     ·防脉冲干扰信号处理技术第99页
     ·一阶数字阻容滤波第99页
   ·控制系统虚拟仪表技术第99-101页
     ·控制系统采样仿真第100页
     ·采用虚拟仪表技术获得一甲胺流量信号第100-101页
   ·一甲胺流量与投料阀开度关系转换第101-103页
   ·控制系统故障诊断第103-108页
     ·故障诊断神经网络专家系统组成第103-104页
     ·控制系统故障分析第104-105页
     ·故障征兆参数的模糊化处理第105页
     ·神经网络的训练和仿真测试第105-107页
     ·结果评价与分析第107-108页
   ·控制系统开发及功能设计第108-110页
     ·系统主菜单功能第108-109页
     ·系统各窗口说明第109-110页
   ·系统使用效果第110-111页
   ·本章小结第111-112页
第七章 总结与展望第112-115页
   ·工作总结第112-113页
   ·未来工作展望第113-115页
附录:对象特性分析中涉及的相关图表第115-123页
参考文献第123-133页
博士期间发表的学术论文和完成的科研工作第133-135页
致谢第135页

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