加热炉智能控制策略
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| ·选题的意义 | 第8-9页 |
| ·加热炉控制的现状 | 第9-12页 |
| ·加热炉控制中存在的问题 | 第9-10页 |
| ·加热炉控制问题的研究现状 | 第10-11页 |
| ·加热炉控制技术的应用现状 | 第11-12页 |
| ·智能控制的发展 | 第12-13页 |
| ·智能控制的发展 | 第12-13页 |
| ·智能控制的功能特点 | 第13页 |
| ·本文的主要工作 | 第13-14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 模糊控制理论 | 第15-30页 |
| ·模糊控制理论及其应用的简史 | 第15-16页 |
| ·模糊逻辑的数学基础 | 第16-21页 |
| ·模糊集合的隶属函数 | 第16-17页 |
| ·模糊关系及其合成 | 第17页 |
| ·模糊逻辑规则 | 第17-18页 |
| ·模糊逻辑推理 | 第18-19页 |
| ·模糊判决方法 | 第19-21页 |
| ·模糊逻辑控制系统的基本原理 | 第21-27页 |
| ·模糊化运算 | 第21页 |
| ·数据库 | 第21-24页 |
| ·规则库 | 第24-25页 |
| ·模糊推理 | 第25-26页 |
| ·清晰化计算 | 第26-27页 |
| ·模糊控制器的结构及设计 | 第27-29页 |
| ·模糊控制的特点 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 神经网络基本理论及神经网络控制 | 第30-39页 |
| ·神经网络的发展及成果 | 第30-31页 |
| ·人工神经网络发展简史 | 第30页 |
| ·人工神经网络成果 | 第30-31页 |
| ·神经网络基本原理 | 第31-37页 |
| ·神经网络系统的定义和特点及功能 | 第31-32页 |
| ·人工神经元模型 | 第32-35页 |
| ·人工神经网络模型 | 第35-37页 |
| ·神经网络的学习 | 第37-38页 |
| ·学习方式 | 第37页 |
| ·学习算法 | 第37-38页 |
| ·神经网络在过程控制中的作用 | 第38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 模糊-神经-PID的混合控制 | 第39-53页 |
| ·PID控制原理 | 第40-41页 |
| ·模糊控制器 | 第41-47页 |
| ·神经网络控制器 | 第47-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 仿真实例 | 第53-62页 |
| ·传统PID控制系统的单位阶跃响应 | 第53-54页 |
| ·模糊控制系统的单位阶跃响应 | 第54-55页 |
| ·模糊PID串级控制系统 | 第55-59页 |
| ·FUZZY-PID-NEURAL控制系统 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 结论和展望 | 第62-64页 |
| ·结论 | 第62-63页 |
| ·展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
