| 摘 要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 概述 | 第7-12页 |
| ·课题概述 | 第7页 |
| ·双边剪系统设备原始状况 | 第7-8页 |
| ·改造方案总述 | 第8-9页 |
| ·方案实施 | 第9-12页 |
| ·电气控制系统硬件配置 | 第9页 |
| ·夹送辊速度同步及负荷均衡功能的实现 | 第9-10页 |
| ·控制算法的提出 | 第10-12页 |
| 第二章 模糊控制理论概述 | 第12-24页 |
| ·模糊控制器的算法模型 | 第12-15页 |
| ·数据库 | 第13-14页 |
| ·语言变量的赋值 | 第14-15页 |
| ·元控制规则库 | 第15页 |
| ·精确量的模糊化方法 | 第15-16页 |
| ·模糊推理及其模糊量的非模糊化方法 | 第16-17页 |
| ·论域、量化因子、比例因子的选择 | 第17-20页 |
| ·模糊控制查询表及算法流程图 | 第20-23页 |
| ·采样时间的选择 | 第23-24页 |
| 第三章 模糊 PID 控制 | 第24-32页 |
| ·控制规则可调整的模糊控制器 | 第24-25页 |
| ·控制规则的解析描述 | 第24-25页 |
| ·带有调整因子的模糊控制规则 | 第25页 |
| ·结构参数模糊自调整的 PID 控制 | 第25-32页 |
| ·PID 控制参数模糊控制器 | 第26-29页 |
| ·基于模糊推理的自调整 PID 控制器 | 第29-32页 |
| 第四章 神经网络与系统建模和控制 | 第32-44页 |
| ·神经网络控制技术基础 | 第32-36页 |
| ·控制用神经元模型 | 第32-34页 |
| ·神经网络模型及其学习算法 | 第34-36页 |
| ·模型参考神经网络直接自适应控制 | 第36-44页 |
| ·引言 | 第36-39页 |
| ·广义PID 神经网络直接自适应控制器设计 | 第39-44页 |
| 第五章 基于模糊神经网络的主从控制在夹送辊控制中的应用 | 第44-52页 |
| ·Adaline 神经网络控制器 | 第44-45页 |
| ·基于模糊-神经融合的自适应模糊控制系统 | 第45-47页 |
| ·系统仿真研究 | 第47-50页 |
| ·系统实现 | 第50-52页 |
| 第六章 结束语 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55页 |