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基于多参数模型的木材干燥智能控制系统研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第10-16页
    1.1 课题来源及研究背景和意义第10页
    1.2 国内外研究现状及发展趋势第10-12页
        1.2.1 木材干燥控制系统国内外研究现状第10-11页
        1.2.2 木材干燥控制技术国内外研究现状第11页
        1.2.3 模糊神经网络建模国内外研究现状第11-12页
        1.2.4 木材干燥的发展趋势第12页
    1.3 木材干燥工艺第12-15页
        1.3.1 木材含水率的测量方法第12-13页
        1.3.2 木材干燥基准第13-14页
        1.3.3 木材干燥过程第14-15页
    1.4 主要研究内容第15-16页
2 木材干燥多参数系统模型的模糊神经网络建模与仿真第16-36页
    2.1 模糊系统理论第16页
    2.2 神经网络理论第16-17页
    2.3 典型的模糊神经网络第17-24页
        2.3.1 基于Mamdain模型的模糊神经网络第17-22页
        2.3.2 基于T-S模型的模糊神经网络第22-24页
    2.4 木材干燥多参数系统模型的建立第24-28页
        2.4.1 木材干燥多参数系统模型结构第25-26页
        2.4.2 木材干燥窑的多参数辨识模型第26-27页
        2.4.3 木材干燥多参数模糊神经网络控制器模型第27-28页
    2.5 实验仿真环境第28-33页
    2.6 木材干燥窑的多参数辨识模型仿真研究第33-35页
    2.7 本章小结第35-36页
3 木材干燥多参数系统模型的智能算法优化第36-48页
    3.1 粒子群优化算法第36-40页
        3.1.1 基本的粒子群优化算法第36-38页
        3.1.2 具有邻域算子的PSO优化算法第38-39页
        3.1.3 具有邻域算子的PSO优化算法流程第39-40页
    3.2 免疫优化算法第40-43页
        3.2.1 人工免疫算法第40-41页
        3.2.2 免疫优化算法第41-43页
    3.3 免疫粒子群优化算法的实现第43-45页
    3.4 免疫粒子群优化算法的仿真第45-47页
    3.5 本章小结第47-48页
4 基于多参数系统模型的模糊神经网络控制器设计与仿真第48-61页
    4.1 木材干燥模糊神经网络控制器第48-52页
        4.1.1 木材干燥模糊神经网络控制器设计第48-49页
        4.1.2 木材干燥模糊神经网络控制器的仿真研究第49-52页
    4.2 木材干燥智能算法优化的模糊神经网络控制器第52-60页
        4.2.1 智能算法优化模糊神经网络控制器的基本原理第52-54页
        4.2.2 木材干燥PSO优化模糊神经网络控制器的仿真研究第54-57页
        4.2.3 木材干燥免疫PSO优化模糊神经网络控制器的仿真研究第57-60页
    4.3 本章小结第60-61页
5 木材干燥多参数智能监控系统的实现及应用效果第61-81页
    5.1 木材干燥多参数智能监控系统的硬件设计第61-66页
        5.1.1 设计原理第61-62页
        5.1.2 集成化主控制模块第62-63页
        5.1.3 变频器原理及应用第63页
        5.1.4 小型集成化木材含水率分析仪第63-64页
        5.1.5 人机交互触摸屏第64页
        5.1.6 系统输入输出配置表第64-66页
    5.2 木材干燥多参数智能监控系统的软件设计第66-74页
        5.2.1 多参数监控设计及主控制器PLC的程序流程图第66-68页
        5.2.2 触摸屏程序界面设计第68-74页
    5.3 系统应用效果第74-77页
        5.3.1 系统的现场安装图第74-75页
        5.3.2 系统的各电控部分第75-77页
        5.3.3 系统运行界面第77页
    5.4 系统实际控制效果及能耗与干燥结果分析第77-80页
        5.4.1 系统的实际控制分析第77-79页
        5.4.2 能耗与干燥结果分析第79-80页
    5.5 本章小结第80-81页
结论第81-82页
参考文献第82-86页
攻读学位期间发表的学术论文第86-87页
致谢第87-88页

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