基于ANFIS的温度控制系统的应用研究
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7页 |
| 1.2 国内外的发展及研究现状 | 第7-10页 |
| 1.2.1 温度控制技术的发展 | 第8-10页 |
| 1.2.2 智能温度控制技术的研究现状 | 第10页 |
| 1.3 本文研究的主要内容 | 第10-12页 |
| 第二章 被控对象的控制过程分析 | 第12-20页 |
| 2.1 被控对象的温度控制特性 | 第12-13页 |
| 2.2 控制过程中的动态性能分析 | 第13-15页 |
| 2.3 电加热炉的数学模型分析 | 第15-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 模糊控制与神经网络控制理论 | 第20-34页 |
| 3.1 模糊控制理论 | 第20-28页 |
| 3.1.1 模糊集合 | 第20-21页 |
| 3.1.2 隶属度函数 | 第21-24页 |
| 3.1.3 模糊控制器的设计 | 第24-28页 |
| 3.2 神经网络理论 | 第28-33页 |
| 3.2.1 人工神经元 | 第28-29页 |
| 3.2.2 人工神经网络 | 第29-31页 |
| 3.2.3 人工神经网络的学习规则 | 第31-32页 |
| 3.2.4 BP神经网络 | 第32-33页 |
| 3.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 自适应神经模糊推理系统 | 第34-41页 |
| 4.1 自适应神经模糊推理系统概述 | 第34-35页 |
| 4.2 ANFIS的结构 | 第35-37页 |
| 4.3 ANFIS的性能和学习算法 | 第37-38页 |
| 4.4 ANFIS的原理 | 第38-40页 |
| 4.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 自适应神经模糊推理系统在电加热炉中的应用 | 第41-56页 |
| 5.1 MATLAB中模糊逻辑工具箱简介 | 第41-42页 |
| 5.2 控制系统的搭建 | 第42-44页 |
| 5.3 MATLAB中温度数据的实时采集 | 第44-47页 |
| 5.4 ANFIS在MATLAB中的实现 | 第47-51页 |
| 5.5 控制结果 | 第51-54页 |
| 5.6 本章小结 | 第54-56页 |
| 第六章 结论与展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 在学期间的研究成果 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
