| 中文摘要 | 第1-3页 |
| 英文摘要 | 第3-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-11页 |
| §1．1 课题来源 | 第6页 |
| §1．2 神经网络智能控制 | 第6-10页 |
| §1．2．1 神经网络控制 | 第6-7页 |
| §1．2．2 神经网络的智能控制方法 | 第7页 |
| §1．2．3 系统建模 | 第7页 |
| §1．2．4 直接自校正控制 | 第7-8页 |
| §1．2．5 间接自校正控制 | 第8页 |
| §1．2．6 神经网络模型参考自适应控制 | 第8-9页 |
| §1．2．7 神经网络内模控制 | 第9页 |
| §1．2．8 神经网络非线性预测控制 | 第9页 |
| §1．2．9 神经网络PID控制 | 第9-10页 |
| §1．3 本文的工作 | 第10-11页 |
| 第二章 控制系统常用神经网络模型及算法 | 第11-27页 |
| §2．1 神经网络的基本概念 | 第11-13页 |
| §2．1．1 人工神经元模型 | 第11-12页 |
| §2．1．2 神经网络的学习规则 | 第12-13页 |
| §2．2 多层前馈神经网络 | 第13-22页 |
| §2．2．1 多层前馈神经网络结构 | 第13-14页 |
| §2．2．2 BP算法及其改进算法 | 第14-18页 |
| §2．2．3 前馈网络的递推预报误差算法 | 第18-22页 |
| §2．3 对角递归神经网络 | 第22-27页 |
| §2．3．1 对角递归神经网络 | 第22-24页 |
| §2．3．2 对角递归神经网络的RPE学习算法 | 第24-27页 |
| 第三章 直流双闭环调速系统 | 第27-37页 |
| §3．1 直流双闭环调速系统数学模型的建立 | 第27-30页 |
| §3．1．1 直流电机的数学模型 | 第27-28页 |
| §3．1．2 可控硅触发和整流装置 | 第28-29页 |
| §3．1．3 转速、电流反馈回路和系统动态结构 | 第29-30页 |
| §3．2 按工程方法设计双闭环系统的电流调节器和转速调节器 | 第30-37页 |
| §3．2．1 典型系统 | 第30-31页 |
| §3．2．2 电流调节器和转速调节器的设计 | 第31-34页 |
| §3．2．3 设计实例及仿真分析 | 第34-37页 |
| 第四章 采用神经网络自适应智能控制的直流调速系统 | 第37-47页 |
| §4．1 神经网络控制的基本原理 | 第37-38页 |
| §4．2 单神经元自适应PSD控制 | 第38-40页 |
| §4．2．1 单神经元自适应PSD控制算法 | 第38-39页 |
| §4．2．2 单神经元自适应PSD控制器特性 | 第39-40页 |
| §4．3 采用单神经元自适应PSD控制器的直流双闭环调速系统 | 第40-43页 |
| §4．3．1 控制策略和系统组成 | 第40-41页 |
| §4．3．2 系统设计中控制器参数的确定 | 第41-42页 |
| §4．3．3 仿真研究 | 第42-43页 |
| §4．4 调速系统的神经网络间接自校正控制 | 第43-46页 |
| §4．4．1 控制系统组成及算法 | 第43-45页 |
| §4．4．2 系统仿真结果及分析 | 第45-46页 |
| §4．5 结束语 | 第46-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-49页 |