联合粉磨系统磨机负荷辨识方法研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题背景及意义 | 第10-12页 |
| ·联合粉磨系统简介 | 第10-11页 |
| ·研究意义 | 第11-12页 |
| ·磨机负荷辨识的发展现状 | 第12-14页 |
| ·本文研究内容及方法 | 第14-15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第二章 磨机负荷辨识原理 | 第16-28页 |
| ·四种递推最小二乘算法 | 第16-19页 |
| ·递推最小二乘法 | 第16-17页 |
| ·遗忘因子递推最小二乘法 | 第17-18页 |
| ·限定记忆递推最小二乘法 | 第18页 |
| ·偏差补偿递推最小二乘法 | 第18-19页 |
| ·RBF神经网络 | 第19-23页 |
| ·径向基函数与插值问题 | 第19-20页 |
| ·正则化网络 | 第20-21页 |
| ·RBF神经网络 | 第21-22页 |
| ·RBF网络学习算法 | 第22-23页 |
| ·T-S模糊模型 | 第23-27页 |
| ·模型结构辨识 | 第24-25页 |
| ·模型参数辨识 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于四种递推最小二乘算法的磨机负荷辨识 | 第28-44页 |
| ·关键变量分析 | 第28-31页 |
| ·数据均值处理 | 第31-32页 |
| ·四种递推最小二乘建模 | 第32-40页 |
| ·基本递推最小二乘建模 | 第32-35页 |
| ·遗忘因子递推最小二乘建模 | 第35-37页 |
| ·限定记忆递推最小二乘建模 | 第37-39页 |
| ·偏差补偿递推最小二乘建模 | 第39-40页 |
| ·仿真结果分析 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-44页 |
| 第四章 基于RBF神经网络的磨机负荷辨识 | 第44-54页 |
| ·RBF神经网络模型 | 第44页 |
| ·径向基函数的选取 | 第44-45页 |
| ·RBF网络的训练 | 第45-46页 |
| ·仿真结果 | 第46-49页 |
| ·模型验证 | 第49-51页 |
| ·三种RBFNN模型的对比分析 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 基于T-S模糊模型的磨机负荷辨识 | 第54-62页 |
| ·T-S模糊模型 | 第54页 |
| ·模型的结构辨识 | 第54-56页 |
| ·输入变量的选取 | 第54-55页 |
| ·输入空间的划分 | 第55页 |
| ·隶属度函数的选取 | 第55-56页 |
| ·模型参数辨识 | 第56页 |
| ·仿真结果 | 第56-58页 |
| ·三类建模方法的对比分析 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 第六章 结论与展望 | 第62-64页 |
| ·结论 | 第62页 |
| ·展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 附录 | 第70-76页 |
