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基于数据的臭氧发生过程控制及故障诊断研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第9-15页
    1.1 课题背景以及研究意义第9页
    1.2 国内外研究现状及发展第9-12页
        1.2.1 基于神经网络的数据驱动建模方法第9-10页
        1.2.2 自适应动态规划的算法及应用第10-11页
        1.2.3 故障诊断第11-12页
    1.3 课题的来源第12-13页
    1.4 课题结构和研究内容第13-15页
第二章 基于RNN的数据驱动建模第15-24页
    2.1 分析大功率DBD型臭氧发生器第15-17页
        2.1.1 DBD型臭氧放电单元研究第15-16页
        2.1.2 臭氧发生器逆变电源研究第16-17页
    2.2 基于RNN的系统建模算法第17-23页
        2.2.1 递归神经网络的结构第17-18页
        2.2.2 模型分析第18-21页
        2.2.3 实验结果及分析第21-23页
    2.3 本章小结第23-24页
第三章 基于ADP的臭氧发生器最优控制第24-35页
    3.1 自适应动态规划算法第24-26页
        3.1.1 自适应动态规划原理与特点第24-25页
        3.1.2 自适应动态规划ADP的结构发展第25-26页
    3.2 基于ADP的臭氧发生过程跟踪控制器设计理论第26-30页
        3.2.1 算法描述第27-28页
        3.2.2 设计跟踪控制器第28-29页
        3.2.3 实验结果以及分析第29-30页
    3.3 基于ADP的输入受限臭氧发生过程跟踪控制器设计理论第30-34页
        3.3.1 算法描述第31-32页
        3.3.2 设计输入受限跟踪控制器第32-33页
        3.3.3 实验结果对比以及分析第33-34页
    3.4 本章小结第34-35页
第四章 臭氧发生器的故障诊断第35-44页
    4.1 臭氧发生器的故障种类第35页
    4.2 基于LM神经网络的故障诊断第35-43页
        4.2.1 LM神经网络算法第35-36页
        4.2.2 基于LM神经网络的故障检测过程第36-39页
        4.2.3 实验结果及分析第39-43页
    4.3 本章小结第43-44页
第五章 总结与展望第44-46页
    5.1 总结第44页
    5.2 展望第44-46页
参考文献第46-51页
在学期间的研究成果第51-52页
致谢第52页

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