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基于人工神经网络与PID的复合控制研究

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

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