| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-35页 |
| ·化工过程建模方法概述 | 第17-24页 |
| ·先进控制在化工过程中的应用 | 第24-30页 |
| ·论文选题的目的和意义 | 第30-32页 |
| ·内容安排 | 第32-35页 |
| 第二章 预备知识 | 第35-45页 |
| ·B样条神经网路 | 第35-39页 |
| ·B样函数 | 第35-36页 |
| ·B样条神经网路 | 第36-39页 |
| ·对角递归神经网络 | 第39-40页 |
| ·并联混合神经网络 | 第40-45页 |
| 第三章 5kW质子交换膜燃料电池堆模型研究 | 第45-59页 |
| ·引言 | 第45-48页 |
| ·5kW质子交换膜燃料电池堆描述 | 第48页 |
| ·5kw质子交换膜燃料电池堆数学模型 | 第48-56页 |
| ·单电池数学模型 | 第48-50页 |
| ·电池堆数学模型 | 第50-51页 |
| ·实验设计 | 第51-54页 |
| ·模型验证 | 第54-56页 |
| ·本章小节 | 第56-59页 |
| 第四章 结构逼近式混合神经网络 | 第59-83页 |
| ·结构逼近式混合神经网络 | 第59-66页 |
| ·结构逼近式混合神经网络的提出 | 第59-63页 |
| ·结构逼近式混合神经网络模型 | 第63-64页 |
| ·测量滞后的结构逼近式混合神经网络建模方法 | 第64-66页 |
| ·连续搅拌釜式反应器结构逼近式混合神经模型 | 第66-72页 |
| ·连续搅拌釜式反应器过程描述 | 第66-67页 |
| ·模型建立及比较 | 第67-72页 |
| ·间歇反应器结构逼近式混合神经模型 | 第72-80页 |
| ·间歇反应器概述 | 第72-75页 |
| ·一类放热的间歇反应描述 | 第75-77页 |
| ·模型建立及比较 | 第77-80页 |
| ·本章小结 | 第80-83页 |
| 第五章 状态部分不可测的结构逼近式混合神经网络模型 | 第83-101页 |
| ·假象教师-人工免疫算法 | 第83-88页 |
| ·假象教师的提出 | 第83-84页 |
| ·人工免疫算法 | 第84-86页 |
| ·假象教师-人工免疫算法 | 第86-88页 |
| ·状态部分不可测的缩合间歇反应结构逼近式混合神经模型 | 第88-95页 |
| ·制备橡胶硫化促进剂M的缩合反应间歇过程工艺过程 | 第88-89页 |
| ·缩合反应间歇过程机理模型 | 第89-91页 |
| ·状态部分不可测的缩合间歇反应结构逼近式混合神经模型 | 第91-95页 |
| ·机理部分未知情况下的结构逼近式混合神经模型 | 第95-98页 |
| ·本章小节 | 第98-101页 |
| 第六章 基于结构逼近式混合神经网络模型的间歇过程优化控制 | 第101-115页 |
| ·最优温度给定曲线 | 第102-107页 |
| ·化工过程优化方法概述 | 第102-103页 |
| ·序贯二次规划法(SQP) | 第103-104页 |
| ·粒子群优化算法(PSO) | 第104-105页 |
| ·PSO-SQP混合算法 | 第105-106页 |
| ·间歇过程反应温度优化 | 第106-107页 |
| ·基于结构逼近式混合神经网络模型的优化控制算法 | 第107-113页 |
| ·基于扩展的误差平方指标的优化控制策略 | 第108-110页 |
| ·EISE控制策略的收敛性和稳定性分析 | 第110-111页 |
| ·控制结果及分析 | 第111-113页 |
| ·本章小结 | 第113-115页 |
| 第七章 结束语 | 第115-119页 |
| 参考文献 | 第119-127页 |
| 致谢 | 第127-129页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第129-131页 |
| 作者及导师简介 | 第131-132页 |
| 附件 | 第132-133页 |
