| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-12页 |
| 第一章 前言 | 第12-21页 |
| ·引言 | 第12-14页 |
| ·预测控制 | 第14-16页 |
| ·神经网络预测控制 | 第16-19页 |
| ·研究内容与文章结构 | 第19-21页 |
| 第二章 先进控制技术在制浆造纸过程中的应用 | 第21-30页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·造纸过程工艺控制 | 第21-22页 |
| ·蒸煮过程 | 第21-22页 |
| ·洗涤过程 | 第22页 |
| ·纸浆制备 | 第22页 |
| ·纸浆抄造 | 第22页 |
| ·先进控制技术 | 第22-28页 |
| ·自适应控制 | 第23页 |
| ·鲁棒控制 | 第23-24页 |
| ·预测控制 | 第24页 |
| ·智能控制 | 第24-28页 |
| ·小结 | 第28-30页 |
| 第三章 RBF神经网络学习算法的改进 | 第30-39页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·RBF神经网络 | 第30-32页 |
| ·RBF神经网络学习算法及其改进 | 第32-38页 |
| ·学习算法 | 第32-34页 |
| ·改进学习算法 | 第34-36页 |
| ·算法比较 | 第36-38页 |
| ·小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于神经网络的非线性 PID预测控制研究 | 第39-52页 |
| ·引言 | 第39-40页 |
| ·基于 RBF神经网络非线性预测模型的目适应 PID控制系统 | 第40-45页 |
| ·控制系统整体结构 | 第40页 |
| ·控制参数自适应调节 | 第40-43页 |
| ·非线性预测模型 | 第43-44页 |
| ·仿真研究 | 第44-45页 |
| ·单神经元 PID算法的改进 | 第45-51页 |
| ·常规控制器 | 第45-46页 |
| ·单神经元数学模型 | 第46-47页 |
| ·积分分离PID改进算法控制器设计 | 第47-49页 |
| ·仿真研究 | 第49-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 第五章 基于S7-300 PLC的加药智能控制系统 | 第52-63页 |
| ·引言 | 第52页 |
| ·造纸工艺 | 第52-55页 |
| ·加药工艺流程以及工艺控制要点 | 第55-56页 |
| ·驻留剂加药智能控制系统 | 第55页 |
| ·工艺控制要点 | 第55-56页 |
| ·工艺流程 | 第56-57页 |
| ·控制方案 | 第57-59页 |
| ·自动配料系统 | 第57-58页 |
| ·液位控制系统 | 第58页 |
| ·白水浓度智能控制系统 | 第58-59页 |
| ·系统构建 | 第59-62页 |
| ·下位机 | 第59-60页 |
| ·上位机 | 第60-62页 |
| ·小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-66页 |
| ·全文总结 | 第63-64页 |
| ·研究展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及参与的项目 | 第71页 |