木材干燥神经网络建模与智能控制研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-18页 |
| 1．1 课题来源及研究的目的和意义 | 第9页 |
| 1．2 木材干燥工艺与控制 | 第9-12页 |
| 1．2．1 木材干燥过程 | 第9-10页 |
| 1．2．2 木材干燥基准 | 第10-11页 |
| 1．2．3 木材干燥自动控制 | 第11-12页 |
| 1．3 木材干燥国内外研究现状及发展趋势 | 第12-17页 |
| 1．3．1 我国木材干燥面临的形势 | 第12页 |
| 1．3．2 木材干燥国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1．3．3 木材干燥发展趋势 | 第16-17页 |
| 1．4 主要研究内容 | 第17-18页 |
| 2 基于神经网络的系统辨识 | 第18-31页 |
| 2．1 引言 | 第18页 |
| 2．2 系统辨识的基本问题 | 第18-20页 |
| 2．3 神经网络辨识内涵 | 第20-22页 |
| 2．4 常用的辨识神经网络 | 第22-29页 |
| 2．4．1 前向神经网络 | 第22-25页 |
| 2．4．2 时延神经网络 | 第25-26页 |
| 2．4．3 动态递归神经网络 | 第26-29页 |
| 2．5 神经网络的辨识结构 | 第29-30页 |
| 2．6 本章小结 | 第30-31页 |
| 3 木材干燥的智能控制方法 | 第31-45页 |
| 3．1 引言 | 第31页 |
| 3．2 PID控制 | 第31-34页 |
| 3．2．1 PID控制原理 | 第31-32页 |
| 3．2．2 数字 PID控制方法 | 第32-33页 |
| 3．2．3 PID参数的选择 | 第33-34页 |
| 3．3 模糊控制 | 第34-39页 |
| 3．3．1 模糊控制原理 | 第34-35页 |
| 3．3．2 模糊控制器的基本设计方法 | 第35-39页 |
| 3．4 模糊自适应控制 | 第39-44页 |
| 3．4．1 基本参数调整型的模糊自适应控制 | 第40-42页 |
| 3．4．2 模型参考型的模糊自适应控制 | 第42-43页 |
| 3．4．3 基于智能算法的模糊自适应控制 | 第43-44页 |
| 3．5 本章小结 | 第44-45页 |
| 4 木材干燥神经网络建模与仿真 | 第45-62页 |
| 4．1 引言 | 第45页 |
| 4．2 木材干燥神经网络模型 | 第45-48页 |
| 4．2．1 木材干燥神经网络模型结构 | 第45-46页 |
| 4．2．2 温湿度控制模型 | 第46-47页 |
| 4．2．3 干燥基准模型 | 第47-48页 |
| 4．3 木材干燥神经网络逆向模型 | 第48-51页 |
| 4．3．1 系统逆向模型辨识 | 第49-50页 |
| 4．3．2 干燥基准逆模型 | 第50-51页 |
| 4．4 仿真及结果 | 第51-60页 |
| 4．4．1 实验方法 | 第51-52页 |
| 4．4．2 数据的预处理 | 第52页 |
| 4．4．3 神经网络训练程序实现 | 第52-54页 |
| 4．4．4 温湿度控制模型辨识及检验 | 第54-56页 |
| 4．4．5 干燥基准模型/逆模型辨识及检验 | 第56-60页 |
| 4．5 本章小结 | 第60-62页 |
| 5 木材干燥智能控制器设计、仿真及实验研究 | 第62-82页 |
| 5．1 引言 | 第62页 |
| 5．2 木材干燥 PID控制仿真 | 第62-64页 |
| 5．2．1 木材干燥 PID控制方法 | 第62页 |
| 5．2．2 PID控制仿真及结果 | 第62-64页 |
| 5．3 模糊控制器设计与仿真 | 第64-71页 |
| 5．3．1 模糊控制器设计 | 第64-68页 |
| 5．3．2 模糊控制仿真及结果 | 第68-71页 |
| 5．4 模糊自适应控制器设计与仿真 | 第71-74页 |
| 5．4．1 控制器结构及自适应算法 | 第71-72页 |
| 5．4．2 模糊自适应控制仿真 | 第72-74页 |
| 5．5 木材干燥智能控制实验研究 | 第74-81页 |
| 5．5．1 模糊自适应控制器硬件设计 | 第77页 |
| 5．5．2 模糊自适应控制器软件设计 | 第77-80页 |
| 5．5．3 模糊自适应控制实验结果 | 第80-81页 |
| 5．6 本章小结 | 第81-82页 |
| 结论 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-89页 |
| 攻读学位期间参加的科研工作、发表的学术论文及著作 | 第89-90页 |
| 致谢 | 第90页 |
