| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第9页 |
| 1.2 柴油机调速技术研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 柴油机调速算法研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 神经网络控制技术概述 | 第13-14页 |
| 1.5 本文的主要研究内容 | 第14-15页 |
| 第2章 人工神经网络自适应控制理论 | 第15-25页 |
| 2.1 神经网络自适应控制的理论基础 | 第15-17页 |
| 2.1.1 设计要求 | 第15-16页 |
| 2.1.2 超稳定性理论 | 第16-17页 |
| 2.2 神经网络控制的类型和原理 | 第17-19页 |
| 2.2.1 神经网络自校正控制 | 第18页 |
| 2.2.2 模型参考自适应控制 | 第18-19页 |
| 2.2.3 自适应调速算法的选则 | 第19页 |
| 2.3 神经网络自适应PID控制 | 第19-24页 |
| 2.3.1 传统PID控制规律 | 第19-21页 |
| 2.3.2 神经网络自适应PID控制算法 | 第21-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 柴油机转速自适应控制仿真 | 第25-43页 |
| 3.1 柴油机电子调速系统原理 | 第25页 |
| 3.2 调速系统仿真模型的建立 | 第25-34页 |
| 3.2.1 柴油机建模 | 第26-30页 |
| 3.2.2 电磁执行器建模 | 第30-32页 |
| 3.2.3 燃油泵建模 | 第32-33页 |
| 3.2.4 调速系统仿真模型 | 第33-34页 |
| 3.3 柴油机自适应调速算法设计 | 第34-39页 |
| 3.3.1 神经网络自适应调速算法原理 | 第34-35页 |
| 3.3.2 控制算法流程 | 第35页 |
| 3.3.3 神经网络的设计 | 第35-37页 |
| 3.3.4 神经网络学习算法的优化 | 第37-39页 |
| 3.4 离线仿真分析 | 第39-42页 |
| 3.4.1 仿真模型验证 | 第39-40页 |
| 3.4.2 常规PID控制仿真 | 第40页 |
| 3.4.3 自适应控制算法控制仿真 | 第40-42页 |
| 3.4.4 自适应控制算法与常规PID控制性能对比 | 第42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 柴油机自适应调速器设计 | 第43-59页 |
| 4.1 自适应调速器需求分析 | 第43页 |
| 4.2 调速器硬件设计 | 第43-51页 |
| 4.2.1 微控制器选型 | 第43-44页 |
| 4.2.2 微控制器最小系统模块 | 第44-46页 |
| 4.2.3 调速器功能电路模块 | 第46-51页 |
| 4.2.4 调速器硬件实物 | 第51页 |
| 4.3 调速器软件设计 | 第51-58页 |
| 4.3.1 调速器软件框架 | 第51-53页 |
| 4.3.2 转速测量程序设计 | 第53-55页 |
| 4.3.3 工况判断程序设计 | 第55-56页 |
| 4.3.4 启动控制程序设计 | 第56-57页 |
| 4.3.5 自适应控制程序设计 | 第57-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 自适应控制实验研究 | 第59-67页 |
| 5.1 实验系统介绍 | 第59-60页 |
| 5.2 位置环标定及调速软件功能模拟实验 | 第60-61页 |
| 5.3 调速器配机实验 | 第61-64页 |
| 5.3.1 常规PID调速实验 | 第61-63页 |
| 5.3.2 神经网络自适应PID调速实验 | 第63-64页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第64-66页 |
| 5.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 结论 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |