| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 致谢 | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| ·人工神经网络概述及其发展史 | 第12-14页 |
| ·人工神经网络在自动控制中的应用 | 第14-16页 |
| ·精密校直机的研究现状 | 第16-18页 |
| ·本课题的主要内容 | 第18-19页 |
| 第二章 神经网络的理论基础及控制技术 | 第19-29页 |
| ·神经元模型 | 第19-23页 |
| ·生物神经元的结构 | 第19页 |
| ·生物神经元的功能和特征 | 第19-20页 |
| ·神经元的理论模型 | 第20-23页 |
| ·神经网络的理论基础 | 第23-25页 |
| ·神经网络模型 | 第23页 |
| ·神经网络的自学习过程 | 第23-25页 |
| ·BP 神经网络 | 第25-28页 |
| ·误差回传神经网络概述 | 第25-27页 |
| ·BP 网络的参数 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 精校机液压位置伺服系统的分析 | 第29-38页 |
| ·液压位置伺服系统 | 第29页 |
| ·电液伺服阀的简介 | 第29页 |
| ·精校机的液压位置伺服系统结构框图 | 第29页 |
| ·精校机液压位置伺服系统的数学模型 | 第29-37页 |
| ·电液伺服系统的特点 | 第29-30页 |
| ·四通阀控单出杆液压缸的传递函数 | 第30-32页 |
| ·传递函数的简化 | 第32-33页 |
| ·电液位置伺服系统数学模型 | 第33-34页 |
| ·系统的性能分析 | 第34-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于改进的BP 神经网络PID 控制器的设计与仿真 | 第38-57页 |
| ·BP 神经网络算法的限制与不足 | 第38-39页 |
| ·BP 神经网络算法的改进 | 第39-43页 |
| ·MATLAB 神经网络工具箱 | 第39-41页 |
| ·BP 算法的改进 | 第41-42页 |
| ·测试结论 | 第42-43页 |
| ·基于改进的BP 神经网络PID 控制器的设计 | 第43-47页 |
| ·PID 控制原理 | 第44-45页 |
| ·基于BP 神经网络的PID 控制系统结构 | 第45页 |
| ·改进的BP 神经网络PID 控制算法 | 第45-47页 |
| ·基于改进的BP 神经网络PID 控制器的仿真 | 第47-53页 |
| ·MATLAB 仿真环境介绍 | 第47-48页 |
| ·神经网络PID 控制器的仿真 | 第48-53页 |
| ·参数选择的讨论和仿真总结 | 第53-56页 |
| ·参数选择的讨论与分析 | 第53-55页 |
| ·基于神经网络控制器的仿真总结 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 论文总结与工作展望 | 第57-59页 |
| ·论文的总结 | 第57-58页 |
| ·课题的创新点 | 第58页 |
| ·论文的不足和今后的工作展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
| 发表论文情况 | 第61-62页 |