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闭环自适应逆控制及在热力系统中的应用研究

中文摘要第1-5页
英文摘要第5-10页
1 绪论第10-24页
   ·逆控制方法及研究进展第10-13页
     ·自适应逆控制及研究进展第10-12页
     ·逆系统控制方法及研究进展第12-13页
   ·系统逆建模研究第13-16页
     ·人工神经网络建模第13-14页
     ·支持向量机建模第14-15页
     ·模糊系统建模第15-16页
   ·自适应PID 控制及研究进展第16-20页
     ·基于常规控制理论的自适应PID 控制第16-17页
     ·基于智能控制理论的自适应PID 控制第17-20页
   ·逆控制在热力系统中的应用研究第20-21页
     ·热力系统的自适应逆控制第20-21页
     ·热力系统的逆系统控制方法第21页
   ·本文的研究目的及内容安排第21-24页
     ·本文的研究目的第21-22页
     ·本文的内容安排第22-24页
2 基于最差子集分解聚类的 T-S 模糊辨识第24-44页
   ·引言第24页
   ·基于最差子集分解聚类的联合模糊辨识第24-33页
     ·模糊模型的结构第25页
     ·模糊模型前件参数辨识第25-27页
     ·模糊模型后件参数辨识第27-28页
     ·最差子集分解聚类算法第28页
     ·联合辨识方法的基本步骤第28-29页
     ·仿真试验第29-33页
   ·基于最差子集分解聚类的分步模糊辨识第33-38页
     ·模糊模型前件参数辨识第33-34页
     ·模糊模型后件参数辨识第34页
     ·基于半模糊化的最差子集分解聚类算法第34-35页
     ·分步辨识方法的基本步骤第35页
     ·仿真试验第35-38页
   ·对象逆模型的辨识第38-43页
     ·逆模型结构第38-40页
     ·仿真试验第40-43页
   ·小结第43-44页
3 增量式闭环自适应逆控制(CLAIC)第44-68页
   ·引言第44页
   ·增量式控制算法第44-47页
     ·基准量的选取第45-46页
     ·改进型增量控制算法第46-47页
   ·增量式CLAIC 控制算法第47-49页
     ·被控对象的校正逆模型第47-48页
     ·控制器的自适应原理第48页
     ·控制系统结构第48-49页
   ·仿真试验第49-66页
     ·SISO 系统第49-57页
     ·MIMO 系统第57-66页
   ·小结第66-68页
4 基于对象逆模型的自适应 PID(PID-IMO)控制第68-86页
   ·引言第68页
   ·自适应PID-IMO 控制系统第68-72页
     ·控制系统结构第69-70页
     ·对象逆模型的结构第70-71页
     ·PID 控制器的自适应原理第71-72页
   ·控制对象逆模型参数辨识第72-74页
     ·逆模型前件参数辨识第72页
     ·逆模型后件参数辨识第72-74页
   ·仿真试验第74-84页
     ·CSTR 系统控制第74-80页
     ·锅炉过热器系统控制第80-84页
   ·小结第84-86页
5 多变量非线性对象的模糊逆系统控制第86-110页
   ·引言第86页
   ·逆系统方法第86-90页
   ·基于模糊规则的伪线性复合系统第90-91页
   ·附加控制器的设计第91-95页
     ·PID 控制第92页
     ·Smith 预估控制第92-95页
   ·模糊逆系统控制第95-96页
     ·控制系统的设计步骤第95-96页
     ·控制系统的结构第96页
   ·仿真试验第96-108页
     ·火电单元机组控制第96-100页
     ·Bell-Astr(o|¨)m 燃油机组控制第100-104页
     ·重油分馏塔控制第104-108页
   ·小结第108-110页
6 总结与展望第110-112页
   ·本文的主要结论第110-111页
   ·下一步的工作展望第111-112页
致谢第112-114页
参考文献第114-126页
附录第126-127页
 A. 作者在攻读博士学位期间发表的论文目录第126页
 B. 作者在攻读博士学位期间参加的科研项目及获奖情况第126-127页

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