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基于极限学习机的采煤机记忆截割调高控制算法研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-8页
1 绪论第8-13页
   ·研究背景与意义第8-9页
   ·国内外研究现状第9-12页
     ·采煤机直接调高技术的发展第10-11页
     ·采煤机间接调高技术的发展第11-12页
   ·研究内容第12-13页
2 采煤机工作原理及记忆截割信息采集第13-23页
   ·采煤机的结构原理研究第13-17页
     ·采煤机的主要组成部分第13-15页
     ·采煤机工作原理第15-16页
     ·采煤机截割过程工艺的分析第16-17页
   ·记忆截割系统第17-20页
     ·记忆截割原理第17-18页
     ·采煤机工作模式第18-19页
     ·采煤机记忆截割特点第19-20页
   ·记忆截割参数信息采集和采样周期确定第20-22页
     ·参数信息采集第20页
     ·采样周期的确定第20-22页
   ·本章小结第22-23页
3 基于粒子群遗传混合优化算法的调高轨迹规划第23-34页
   ·优化算法第23页
   ·粒子群优化算法原理第23-26页
     ·粒子群算法的数学描述第24-25页
     ·粒子群算法的基本步骤第25页
     ·粒子群算法的参数选择第25-26页
   ·遗传优化算法原理第26-28页
     ·遗传算法基本理论第26页
     ·遗传算法的基本步骤第26-28页
   ·粒子群遗传混合算法第28-29页
     ·形成混合算法的原理第28页
     ·混合算法的基本步骤第28-29页
   ·采煤机路径规划数学模型第29-33页
     ·确定目标函数第29-30页
     ·确定设计变量第30-31页
     ·约束条件的处理第31页
     ·模拟仿真第31-33页
   ·本章小结第33-34页
4 极限学习机控制算法的研究第34-43页
   ·单隐含层前馈神经网络第34-39页
     ·单神经元模型第34页
     ·激活函数的类型第34-36页
     ·BP神经网络算法基本步骤第36-39页
   ·极限学习机算法第39-42页
     ·极限学习机的基本原理第39-42页
     ·极限学习机的基本步骤第42页
   ·本章小结第42-43页
5 极限学习机PID的设计与仿真第43-53页
   ·采煤机自动调高系统第43-46页
     ·系统机构分析第43-44页
     ·系统动力学分析第44-45页
     ·采煤机液压伺服调高系统分析第45-46页
   ·极限学习机PID的设计第46-49页
     ·常规PID控制器第46-48页
     ·极限学习机PID控制策略第48-49页
     ·极限学习机输入输出变量的选取第49页
   ·极限学习机PID控制系统的建模仿真第49-51页
     ·极限学习机PID控制系统建模第49-50页
     ·仿真结果第50-51页
   ·本章小结第51-53页
6 结论与展望第53-54页
   ·结论第53页
   ·展望第53-54页
致谢第54-55页
参考文献第55-57页

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