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基于神经网络的木材干燥控制系统研究与设计

摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第1章 绪论第10-15页
   ·本文研究的目的和意义第10-11页
   ·国内外研究现状及发展趋势第11-14页
     ·我国木材干燥行业概况第11页
     ·我国干燥设备应用概况第11-12页
     ·发达国家木材干燥工业现状第12-13页
     ·我国木材干燥技术发展趋势第13页
     ·国外木材干燥技术发展趋势第13-14页
   ·论文研究的内容及方法第14-15页
第2章 木材干燥控制相关技术研究第15-22页
   ·木材干燥控制第15-16页
     ·木材干燥控制过程第15页
     ·木材干燥含水率控制第15页
     ·木材干燥自动控制第15-16页
   ·PID 控制原理第16-20页
     ·模拟PID 控制算法第16-18页
     ·数字PID 控制算法第18-20页
     ·PID 参数的整定第20页
   ·人工神经网络控制基础第20-22页
第3章 基于神经网络的PID 控制第22-32页
   ·神经网络PID 控制第22-23页
   ·BP 神经网络的PID 控制第23-29页
     ·BP 神经网络基础第23-25页
     ·基于BP 神经网络的PID 控制第25-29页
   ·基于改进BP 神经网络的PID 控制第29-32页
第4章 系统软硬件设计第32-45页
   ·系统的总体方案设计第32-36页
     ·系统工作原理第33-34页
     ·系统结构组成第34页
     ·系统控制方案设计第34-36页
   ·系统硬件设计第36-40页
     ·木材温度信号采集误差补偿电路第36-38页
     ·木材含水率信号采集电路第38-40页
   ·系统软件设计第40-45页
     ·软件系统组成第40页
     ·软件结构组成第40-41页
     ·软件功能实现第41-45页
第5章 木材干燥神经网络控制仿真第45-53页
   ·木材干燥PID 控制仿真实验第45-48页
     ·木材干燥PID 控制第46页
     ·木材干燥PID 控制仿真实验第46-48页
   ·木材干燥BP 神经网络PID 控制仿真实验第48-51页
     ·木材干燥神经网络PID 控制第48-49页
     ·木材干燥神经网络PID 控制仿真实验第49-51页
   ·PID 控制和神经网络PID 控制性能比较第51-53页
第6章 结论与展望第53-55页
   ·结论第53-54页
   ·展望第54-55页
参考文献第55-58页
作者简介及在学期间所取得的科研成果第58-59页
致谢第59页

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