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大时滞系统参数自整定控制的研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-10页
第1章 绪论第10-20页
   ·选题意义第10页
   ·纯滞后对象及特点第10-12页
     ·纯滞后的产生第10-11页
     ·具有纯滞后对象的传递函数第11-12页
   ·时滞系统的研究现状第12-13页
   ·参数自整定控制方法概述第13-18页
     ·传统的PID控制器参数整定方法第14-16页
     ·自整定算法的研究现状第16-17页
     ·智能自整定方法第17-18页
   ·课题的研究背景第18-19页
   ·本论文的主要工作和研究内容第19-20页
第2章 模糊控制和神经网络原理第20-28页
   ·模糊控制原理第20-22页
   ·神经网络控制原理第22-27页
     ·神经网络的结构第22-24页
     ·神经网络的学习规则第24-25页
     ·误差反向传播学习的BP算法第25-27页
   ·本章小结第27-28页
第3章 时滞系统的先进PID控制方法的研究第28-43页
   ·微分先行控制第28-30页
     ·微分对系统动态的影响第28-29页
     ·微分先行控制方案的分析第29-30页
   ·Smith预估控制第30-33页
     ·Smith预估控制器的组成第30-31页
     ·Smith预估控制算法的性能分析第31-33页
   ·大林(Dahlin)控制第33-36页
     ·大林控制算法的基本思想第33-34页
     ·Dahlin控制算法的性能分析第34-36页
   ·控制算法在B&R温控系统中控制性能的仿真第36-42页
     ·微分先行控制的仿真分析第36-38页
     ·Smith预估控制的仿真分析第38-40页
     ·大林控制的仿真分析第40-42页
   ·本章小结第42-43页
第4章 基于神经网络的模糊自适应PID控制在B&R温控系统中的研究第43-54页
   ·基于神经网络的模糊自适应PID控制第44-45页
   ·基于神经网络的模糊自适应PID控制器的设计第45-51页
     ·模糊化功能模块的原理分析第45-46页
     ·PID控制器的设计第46页
     ·在线预报神经网络NNM的设计第46-48页
     ·神经网络NN的设计第48-50页
     ·控制算法设计步骤第50-51页
   ·仿真分析第51-53页
   ·本章小结第53-54页
第5章 贝加莱温控装置时滞系统的控制算法实现第54-66页
   ·贝加莱PID温控装置的结构第54-55页
   ·控制对象的描述第55-57页
   ·贝加莱可编程计算机控制器PCC第57页
   ·贝加莱温控系统解决方案第57-58页
   ·PWM控制第58-60页
   ·控制任务的实现第60-61页
     ·温度控制策略第60页
     ·上位机人机界面第60-61页
   ·系统实验及实验结果分析第61-65页
     ·系统实验平台第61页
     ·实验结果分析第61-65页
   ·本章小结第65-66页
结论第66-67页
致谢第67-68页
参考文献第68-72页
攻读硕士学位期间发表的论文第72页

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