| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·课题的背景和意义 | 第8页 |
| ·控制对象简介 | 第8-9页 |
| ·常规控制算法 | 第9-13页 |
| ·控制算法概述 | 第9页 |
| ·常规PID控制系统 | 第9-11页 |
| ·PID改进算法 | 第11-12页 |
| ·预测PI控制 | 第12-13页 |
| ·论文的主要工作内容 | 第13-14页 |
| 第二章 神经网络理论 | 第14-31页 |
| ·前言 | 第14页 |
| ·神经网络概述 | 第14-17页 |
| ·神经网络简介 | 第14-15页 |
| ·神经网络的分类 | 第15-16页 |
| ·神经网络的学习方式 | 第16-17页 |
| ·BP神经网络 | 第17-18页 |
| ·权衰减算法 | 第18-22页 |
| ·剪枝算法概述 | 第18-19页 |
| ·权衰减法 | 第19-22页 |
| ·神经网络控制 | 第22-31页 |
| ·神经网络控制概述 | 第22-23页 |
| ·神经网络控制结构 | 第23-27页 |
| ·神经网络控制器的学习 | 第27-31页 |
| 第三章 时延水温对象的神经网络建模 | 第31-38页 |
| ·前言 | 第31页 |
| ·时延水温对象的神经网络建模 | 第31-38页 |
| ·样本的获取 | 第31-32页 |
| ·神经网络模型结构及训练 | 第32-33页 |
| ·优化模型结构 | 第33-38页 |
| 第四章 神经网络控制模型的MATLAB仿真 | 第38-47页 |
| ·Simulink软件以及M文件 | 第38-40页 |
| ·Simulink 简介 | 第38页 |
| ·M文件S函数 | 第38-40页 |
| ·Matlab仿真及结果 | 第40-47页 |
| ·Matlab仿真建模 | 第40-41页 |
| ·神经网络预测模型结合的神经PID控制 | 第41-43页 |
| ·神经网络的直接逆控制 | 第43-44页 |
| ·自适应神经网络控制模型 | 第44-47页 |
| 第五章 PROCESSLOGIX系统及控制应用 | 第47-57页 |
| ·前言 | 第47页 |
| ·Processlogix的安装和配置 | 第47-50页 |
| ·Processlogix的组成 | 第47-48页 |
| ·Processlogix 模块介绍以及I/O信号分配连接 | 第48-50页 |
| ·系统安装以及Rslinx组态 | 第50-52页 |
| ·系统安装 | 第50-51页 |
| ·Rslinx组态以太网络 | 第51-52页 |
| ·ControlBuilder及VBA编程 | 第52-55页 |
| ·ControlBuilder配置 | 第52-53页 |
| ·利用控制模块CM搭建液位PID控制回路 | 第53-54页 |
| ·VBA编程嵌入 | 第54-55页 |
| ·PID控制和自适应神经网络 | 第55-57页 |
| ·PID控制 | 第55页 |
| ·自适应神经网络控制 | 第55-57页 |
| 第六章 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·本文主要工作总结 | 第57页 |
| ·展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 硕士期间所发表的论文 | 第62页 |