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网络控制系统PID控制方法的研究

中文摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第1章 绪论第10-16页
   ·网络控制系统的研究背景第10-11页
   ·网络控制系统的特点第11-12页
   ·网络控制系统的研究现状第12-14页
     ·基于离散系统的分析和设计第12-13页
     ·基于连续系统的分析和设计第13页
     ·基于混杂模型的分析和设计第13-14页
   ·课题研究的意义第14页
   ·本文的主要研究内容和结构安排第14-16页
第2章 网络控制系统的问题分析第16-28页
   ·网络控制系统的典型结构及应用第16-17页
   ·网络控制系统中的基本问题第17-20页
     ·网络诱导时延第17-18页
     ·节点驱动方式第18-19页
     ·数据包丢失第19页
     ·单包与多包传输第19-20页
     ·数据包时序错乱第20页
   ·网络诱导时延分析第20-24页
     ·网络诱导时延的产生及组成第20-22页
     ·影响网络诱导时延的主要因素第22页
     ·不同节点驱动方式时网络诱导时延的特性第22-24页
   ·网络诱导时延对控制系统稳定性的影响第24-27页
     ·定常时延第24-25页
     ·最大允许延迟时间(MADB)第25-27页
   ·小结第27-28页
第3章 基于模糊补偿的网络PID控制器的设计第28-46页
   ·模糊控制技术第28-38页
     ·模糊控制理论概述第28-29页
     ·模糊控制系统的组成第29-30页
     ·模糊控制的基本原理第30-31页
     ·模糊控制器的设计第31页
     ·模糊控制器的结构设计第31-32页
     ·模糊控制规则的设计第32-35页
     ·精确量的模糊化第35页
     ·模糊量到精确量的转换第35-36页
     ·论域、量化因子及比例因子的选择第36-38页
   ·NCS时延的局部模糊自适应PI控制器设计第38-41页
     ·控制器的结构第38-39页
     ·跟随参数的调整第39-41页
     ·仿真结果第41页
   ·NCS时延的全局模糊自适应PI控制器设计第41-45页
     ·控制器参数的调整第42-44页
     ·仿真实例第44-45页
   ·小结第45-46页
第4章 基于BP神经网络补偿的网络PID控制器的设计第46-58页
   ·人工神经网络技术第46-49页
     ·人工神经网络的基本构成第46-47页
     ·神经元激活函数第47-48页
     ·人工神经网络的分类第48-49页
     ·神经网络的学习规则第49页
   ·BP神经网络第49-53页
     ·BP算法基本思想第50页
     ·BP网络原理及模型第50-51页
     ·网络误差与权值调整第51-53页
   ·基于BP神经网络补偿的网络控制系统PID控制器第53-57页
     ·控制器结构第53-55页
     ·BP算法第55-56页
     ·仿真实例第56-57页
   ·小结第57-58页
第5章 基于Smith预估补偿的网络PID控制器的设计第58-74页
   ·Smith预估控制器的原理第58-60页
   ·网络控制系统的基本Smith预估控制第60-62页
   ·NCS基本Smith预估控制—改进I第62-64页
   ·NCS基本Smith预估控制—改进II(自适应Smith预估)第64-66页
   ·网络控制系统的单神经元PID Smith控制第66-72页
     ·单神经元模型第66-67页
     ·单神经元的PID控制第67-70页
     ·自适应PSD第70-71页
     ·NCS的单神经元PID Smith控制第71-72页
   ·小结第72-74页
第6章 结论与展望第74-76页
参考文献第76-78页
致谢第78-80页
攻读硕士期间发表的论文第80页

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