| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 清漆反应釜控制的难点 | 第11-12页 |
| 1.3 清漆生产控制技术的发展 | 第12-13页 |
| 1.4 反应釜温度控制策略的研究 | 第13-15页 |
| 1.5 本文的主要工作和结构安排 | 第15-18页 |
| 第2章 清漆生产工艺流程及控制系统总体设计 | 第18-32页 |
| 2.1 反应釜生产系统的选择 | 第18-19页 |
| 2.2 反应釜生产系统的结构 | 第19-24页 |
| 2.3 清漆生产的流程工艺 | 第24-26页 |
| 2.4 反应釜生产控制系统总体设计 | 第26-30页 |
| 2.4.1 控制系统结构的确定 | 第26-27页 |
| 2.4.2 反应釜控制系统设计 | 第27-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-32页 |
| 第3章 清漆反应釜的建模 | 第32-46页 |
| 3.1 反应釜建模介绍 | 第32-33页 |
| 3.2 人工神经网络概述 | 第33-35页 |
| 3.2.1 人工神经网络的概念及分类 | 第33-34页 |
| 3.2.2 人工神经网络的功能 | 第34-35页 |
| 3.3 人工神经网络模型 | 第35-37页 |
| 3.4 清漆反应釜的RBF神经网络建模 | 第37-42页 |
| 3.4.1 RBF模型概述 | 第37-38页 |
| 3.4.2 RBF模型的内插值问题 | 第38-40页 |
| 3.4.3 RBF模型学习算法 | 第40-42页 |
| 3.5 基于RBF神经网络的釜温模型MATLAB仿真 | 第42-45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 清漆反应釜温度控制算法 | 第46-58页 |
| 4.1 PID控制原理 | 第46-48页 |
| 4.1.1 常规PID控制 | 第46-47页 |
| 4.1.2 数字PID控制 | 第47-48页 |
| 4.2 模糊控制理论 | 第48-56页 |
| 4.2.1 模糊控制概述 | 第48-49页 |
| 4.2.2 模糊控制系统原理 | 第49-51页 |
| 4.2.3 模糊控制器的设计 | 第51-56页 |
| 4.2.4 模糊控制的不足 | 第56页 |
| 4.4 模糊-PID控制原理 | 第56-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 清漆反应釜温度控制系统的仿真研究 | 第58-66页 |
| 5.1 清漆反应釜PID控制系统的仿真 | 第58-59页 |
| 5.2 清漆反应釜模糊控制器的设计 | 第59-63页 |
| 5.3 清漆反应釜模糊-PID控制系统的仿真 | 第63-64页 |
| 5.4 清漆反应釜控制系统仿真结果分析 | 第64-65页 |
| 5.5 本章小结 | 第65-66页 |
| 第6章 结束语 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72页 |