基于神经网络的ABS树脂聚合过程迭代学习控制方法的研究
| 0 前言 | 第1-9页 |
| 1 绪论 | 第9-18页 |
| ·引言 | 第9-10页 |
| ·迭代学习控制概述 | 第10-13页 |
| ·智能控制 | 第10-11页 |
| ·学习控制 | 第11-12页 |
| ·迭代学习控制 | 第12-13页 |
| ·神经网络概述 | 第13-15页 |
| ·ABS树脂生产概况 | 第15-16页 |
| ·迭代学习控制用于化学反应釜的控制 | 第16-17页 |
| ·本文的主要工作 | 第17-18页 |
| 2 迭代学习控制 | 第18-27页 |
| ·迭代学习控制的原理 | 第18-21页 |
| ·迭代学习控制的发展 | 第21-22页 |
| ·迭代学习控制的应用 | 第22页 |
| ·迭代学习控制与其他智能控制方法的结合 | 第22-24页 |
| ·迭代学习与神经网络控制的结合 | 第23页 |
| ·迭代学习控制与优化控制的结合 | 第23-24页 |
| ·迭代学习控制的发展趋势 | 第24-27页 |
| 3 基于神经网络的控制方法 | 第27-40页 |
| ·神经网络概述 | 第27-28页 |
| ·神经网络的分类及算法 | 第28-33页 |
| ·BP网络以及BP算法 | 第29-31页 |
| ·RBF网络以及算法 | 第31-33页 |
| ·神经网络的应用 | 第33-40页 |
| ·神经网络用于模型辨识 | 第33-36页 |
| ·基于神经网络的控制 | 第36-40页 |
| 4 基于神经网络的优化迭代学习控制 | 第40-49页 |
| ·ABS树脂聚合反应 | 第40-44页 |
| ·ABS树脂聚合反应情况简介 | 第40-42页 |
| ·ABS树脂聚合反应釜的建模与控制 | 第42-43页 |
| ·问题的描述 | 第43-44页 |
| ·基于神经网络的优化迭代学习控制设计 | 第44-49页 |
| ·迭代学习控制器的设计 | 第45-46页 |
| ·神经网络优化模型的设计 | 第46-47页 |
| ·反馈控制器的设计 | 第47页 |
| ·控制系统整体方案的确定 | 第47-49页 |
| 5 仿真研究 | 第49-56页 |
| ·ABS树脂聚合反应模型 | 第49-50页 |
| ·各控制器设计及参数确定 | 第50-51页 |
| ·仿真结果和分析 | 第51-56页 |
| 6 结论与展望 | 第56-58页 |
| ·本文工作总结 | 第56-57页 |
| ·今后工作展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
