神经网络模糊PID控制在加热炉温度控制中的应用
| 第一章 绪论 | 第1-12页 |
| 1-1 加热炉计算机控制的发展 | 第8-11页 |
| 1-1-1 加热炉控制技术的理论研究状况 | 第8-9页 |
| 1-1-2 加热炉控制技术的工程应用现状 | 第9页 |
| 1-1-3 加热炉控制技术的展望 | 第9-11页 |
| 1-2 本论文的主要工作 | 第11-12页 |
| 第二章 加热炉概况 | 第12-18页 |
| 2-1 唐钢高线厂加热炉基本情况 | 第12-16页 |
| 2-1-1 基本结构 | 第12-14页 |
| 2-1-2 蓄热式加热炉的工艺特点和工艺参数 | 第14-16页 |
| 2-2 唐钢高线厂加热炉的控制 | 第16-18页 |
| 2-2-1 高线厂加热炉的连锁控制 | 第16页 |
| 2-2-2 传统的双交叉燃烧控制 | 第16-17页 |
| 2-2-3 小结 | 第17-18页 |
| 第三章 模糊控制与神经网络控制原理 | 第18-32页 |
| 3-1 模糊控制的基本原理 | 第18页 |
| 3-2 模糊控制器 | 第18-26页 |
| 3-2-1 模糊控制器的组成 | 第18-19页 |
| 3-2-2 模糊条件句与模糊控制规则 | 第19-20页 |
| 3-2-3 模糊化运算 | 第20页 |
| 3-2-4 模糊控制中的几个基本运算操作 | 第20-21页 |
| 3-2-5 数据库 | 第21-22页 |
| 3-2-6 规则库 | 第22-24页 |
| 3-2-7 模糊推理 | 第24-25页 |
| 3-2-8 清晰化 | 第25-26页 |
| 3-3 神经网络控制的基本原理 | 第26-32页 |
| 3-3-1 神经网络基础 | 第26-28页 |
| 3-3-2 误差反向传播(BP)神经网络 | 第28-32页 |
| 第四章 加热炉新型控制方案的提出 | 第32-36页 |
| 4-1 煤气流量的新型控制算法 | 第32-36页 |
| 4-1-1 PID控制 | 第32-33页 |
| 4-1-2 模糊控制 | 第33-34页 |
| 4-1-3 神经网络控制 | 第34页 |
| 4-1-4 新型控制算法 | 第34-36页 |
| 第五章 总体控制方案的设计 | 第36-46页 |
| 5-1 神经网络模糊PID控制算法 | 第36-39页 |
| 5-1-1 模糊化模块 | 第36-37页 |
| 5-1-1 BP神经网络 | 第37-39页 |
| 5-1-3 PID控制器 | 第39页 |
| 5-2 被控对象 | 第39-43页 |
| 5-2-1 被控对象的选择 | 第39-40页 |
| 5-2-2 滞后时间的识别 | 第40页 |
| 5-2-3 用线性辨识方法在线估计系统的预报模型 | 第40-41页 |
| 5-2-4 最小二乘法原理 | 第41-43页 |
| 5-3 总的控制算法 | 第43-46页 |
| 第六章 控制算法的仿真及结论 | 第46-58页 |
| 6-1 引言 | 第46页 |
| 6-2 MATLAB/SIMULINK软件简介 | 第46-48页 |
| 6-2-1 MATLAB的广泛应用 | 第46页 |
| 6-2-2 MATLAB软件系统的构成 | 第46-48页 |
| 6-3 仿真比较 | 第48-53页 |
| 6-4 仿真结论 | 第53-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第62页 |
