| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-13页 |
| 1.1 课题背景 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.1 锅炉水位控制研究现状 | 第11页 |
| 1.2.2 模糊神经网络的发展以及研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文研究的主要内容 | 第12-13页 |
| 第2章 锅炉水位数学模型及传统控制方法 | 第13-27页 |
| 2.1 锅炉结构 | 第13-14页 |
| 2.2 锅炉水位的静态特性和动态特性 | 第14-21页 |
| 2.2.1 给水扰动下汽包水位动态特征 | 第18-19页 |
| 2.2.2 蒸汽扰动下汽包水位动态特性 | 第19-21页 |
| 2.3 汽包水位的控制方案 | 第21-23页 |
| 2.3.1 单冲量汽包水位控制系统 | 第21页 |
| 2.3.2 双冲量汽包水位控制系统 | 第21-22页 |
| 2.3.3 三冲量汽包水位控制系统 | 第22-23页 |
| 2.4 传统锅炉水位控制算法 | 第23-25页 |
| 2.4.1 PID控制原理 | 第23-24页 |
| 2.4.2 PID控制的局限性 | 第24-25页 |
| 2.5 汽包水位的三冲量PID串级控制系统 | 第25-26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 模糊神经网络理论 | 第27-45页 |
| 3.1 模糊控制理论 | 第27-30页 |
| 3.1.1 模糊理论基础 | 第27-28页 |
| 3.1.2 模糊控制器的构成及设计步骤 | 第28-30页 |
| 3.2 神经网络理论 | 第30-35页 |
| 3.2.1 概述 | 第30页 |
| 3.2.2 人工神经元的模型 | 第30-35页 |
| 3.3 BP神经网络 | 第35-38页 |
| 3.3.1 BP网络的结构 | 第35页 |
| 3.3.2 BP网络算法 | 第35-38页 |
| 3.4 模糊神经网络系统 | 第38-44页 |
| 3.4.1 模糊神经网络的结合方式 | 第38-39页 |
| 3.4.2 Mamdani模型的模糊神经网络结构 | 第39-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 模糊神经网络在船用锅炉水位控制系统中的应用 | 第45-54页 |
| 4.1 汽包水位模糊-PID控制器的设计 | 第45-51页 |
| 4.1.1 定义输入、输出变量 | 第46-47页 |
| 4.1.2 模糊语言变量的设计 | 第47-48页 |
| 4.1.3 模糊控制规则 | 第48-50页 |
| 4.1.4 解模糊化 | 第50-51页 |
| 4.2 汽包水位模糊神经网络控制器的设计 | 第51-53页 |
| 4.3 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 汽包水位控制系统的仿真与分析 | 第54-65页 |
| 5.1 传统PID汽包水位控制系统模型 | 第54-56页 |
| 5.2 模糊-PID汽包水位控制系统仿真与分析 | 第56-60页 |
| 5.3 模糊神经网络汽包水位控制系统仿真与分析 | 第60-64页 |
| 5.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 结论与展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 附录FNN程序 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 作者简介 | 第76页 |