摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-10页 |
1 绪论 | 第10-26页 |
·研究背景与动机 | 第10-11页 |
·智能控制的发展概况 | 第11-16页 |
·传统控制理论遇到的困难 | 第11-12页 |
·智能控制的产生和发展 | 第12-14页 |
·智能控制的研究对象和功能 | 第14-15页 |
·智能控制的几个重要分支 | 第15-16页 |
·神经网络简介 | 第16-23页 |
·神经网络发展概述 | 第16-17页 |
·神经网络原理 | 第17-20页 |
·神经网络的分类 | 第20-21页 |
·神经网络的学习算法 | 第21-23页 |
·神经网络用于控制领域 | 第23页 |
·本文研究目的和研究内容 | 第23-26页 |
·本文的研究目的 | 第23页 |
·本文研究的主要内容 | 第23-26页 |
2 神经网络控制 | 第26-40页 |
·神经网络控制结构方案 | 第26-33页 |
·ANN 监督控制 | 第26-27页 |
·ANN 直接逆模型控制 | 第27页 |
·ANN 自适应控制 | 第27-29页 |
·ANN 内模控制 | 第29页 |
·ANN 预测控制 | 第29-30页 |
·多层ANN 控制 | 第30-31页 |
·分级ANN 控制 | 第31-33页 |
·一般神经网络控制的局限性 | 第33页 |
·PID 控制 | 第33-38页 |
·PID 控制原理 | 第33-35页 |
·数字PID 控制 | 第35-36页 |
·几种改进的PID 算法 | 第36-38页 |
·本章小结 | 第38-40页 |
3 神经网络与PID 的复合控制 | 第40-64页 |
·引言 | 第40页 |
·基于单神经元的PID 控制方案 | 第40-41页 |
·基于神经网络在线调整PID 参数的控制方案 | 第41-49页 |
·BP 神经网络的结构及特点 | 第42页 |
·BP-PID 控制器结构 | 第42-43页 |
·控制算法 | 第43-44页 |
·仿真比较分析 | 第44-49页 |
·小结 | 第49页 |
·CMAC 与PID 的复合控制 | 第49-62页 |
·Albus 提出的CMAC 神经网络原理简介 | 第50页 |
·从神经计算概念的角度定义CMAC | 第50-52页 |
·CMAC 模型的结构解析 | 第52-53页 |
·概念映射算法 | 第53-55页 |
·CMAC 的物理存储器与散列编码 | 第55页 |
·传统的CMAC与PID复合控制方案 | 第55-56页 |
·传统CMAC与PID复合控制的缺陷 | 第56-59页 |
·参数对系统不稳定的影响 | 第59-62页 |
·小结 | 第62页 |
·本章小结 | 第62-64页 |
4 改进型CMAC-PID 控制器及其在柴油发电机组调速系统中的应用 | 第64-86页 |
·改进型CMAC-PID 控制方案 | 第64-70页 |
·控制结构 | 第64-65页 |
·控制算法 | 第65-66页 |
·仿真比较 | 第66-70页 |
·小结 | 第70页 |
·柴油发电机组 | 第70-75页 |
·柴油发电机组的用途 | 第70-71页 |
·柴油发电机组的组成及特点 | 第71页 |
·机组的主要技术指标 | 第71-72页 |
·柴油发电机组调速系统 | 第72-73页 |
·柴油机电子调速的基本原理 | 第73-74页 |
·柴油机数字电子调速器的控制策略 | 第74-75页 |
·柴油发电机组建模 | 第75-78页 |
·柴油机及其调速系统 | 第75-76页 |
·同步发电机 | 第76-78页 |
·励磁系统 | 第78页 |
·改进型CMAC-PID 控制器用于柴油发电机组调速系统 | 第78-83页 |
·本章小结 | 第83-86页 |
5 结论与展望 | 第86-88页 |
·结论 | 第86页 |
·展望 | 第86-88页 |
致谢 | 第88-90页 |
参考文献 | 第90-94页 |
附录 | 第94页 |
作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录 | 第94页 |