智能控制在浓相输送系统上的应用
| 摘要 | 第1-9页 |
| Abstract | 第9-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| ·课题的研究背景、目的及意义 | 第11-12页 |
| ·模糊控制、神经网络的研究和发展现状 | 第12-15页 |
| ·模糊控制的研究现状 | 第12-13页 |
| ·神经网络的研究现状 | 第13-14页 |
| ·模糊逻辑系统与神经网络的结合 | 第14-15页 |
| ·气力输送系统概述 | 第15-18页 |
| ·气力输送的起源 | 第15页 |
| ·气力输送方式 | 第15-16页 |
| ·影响气力输送的因素 | 第16页 |
| ·浓相输送控制现状 | 第16-17页 |
| ·气力输送研究的新进展 | 第17-18页 |
| ·课题的主要研究内容 | 第18-19页 |
| 第2章 浓相输送系统简介 | 第19-25页 |
| ·浓相输送的原理 | 第19-21页 |
| ·气流输送的压降特性 | 第19-20页 |
| ·栓流式浓相输送技术原理 | 第20-21页 |
| ·浓相输送压力容器构造 | 第21-22页 |
| ·浓相输送物理特性 | 第22-25页 |
| ·流型分类与分界 | 第22页 |
| ·流型稳定性的判断 | 第22-23页 |
| ·输送物料的物理特性 | 第23页 |
| ·浓相输送系统的压损 | 第23-24页 |
| ·输送速度 | 第24-25页 |
| 第3章 模糊控制器与神经网络基本理论 | 第25-40页 |
| ·模糊控制基本理论 | 第25-30页 |
| ·模糊控制系统组成 | 第25-26页 |
| ·模糊控制器原理 | 第26-27页 |
| ·模糊控制器的设计 | 第27-29页 |
| ·模糊控制器的特点与局限性 | 第29-30页 |
| ·神经网络控制原理和设计方法 | 第30-34页 |
| ·神经网络的基本概念 | 第30-32页 |
| ·人工神经网络的模型和结构 | 第32页 |
| ·神经网络的学习方法 | 第32-33页 |
| ·神经网络基本特征 | 第33-34页 |
| ·神经网络在控制中的应用 | 第34页 |
| ·神经网络模糊控制器 | 第34-37页 |
| ·神经模糊系统简介 | 第35页 |
| ·神经—模糊结合技术的分类 | 第35-37页 |
| ·神经—模糊结合技术在建模和控制中的应用概况 | 第37页 |
| ·神经模糊系统的若干研究方向 | 第37-40页 |
| 第4章 浓相输送系统智能化建模 | 第40-51页 |
| ·模块化神经网络发展概况 | 第40-44页 |
| ·模块化神经网络的起源 | 第40页 |
| ·模块化神经网络的特点 | 第40-42页 |
| ·模块化神经网络技术的难点 | 第42-43页 |
| ·模块化神经网络的研究现状 | 第43-44页 |
| ·并行协作模块化神经网络(PCMNN)的结构 | 第44-45页 |
| ·并行协作模块化神经网络的学习算法 | 第45-47页 |
| ·学习样本空间的分解 | 第45-46页 |
| ·并行协作模块化神经网络学习算法 | 第46页 |
| ·并行协作模块化神经网络对新增学习样本学习算法 | 第46-47页 |
| ·算法实验比较 | 第47-48页 |
| ·基于模块化神经网络的浓相输送系统建模研究 | 第48-51页 |
| 第5章 神经网络模糊控制器在浓相输送系统中的应用 | 第51-66页 |
| ·浓相输送模糊控制策略的选择 | 第51-53页 |
| ·浓相输送神经网络模糊控制系统 | 第53-61页 |
| ·神经网络模糊控制系统结构 | 第53-54页 |
| ·浓相输送系统神经模糊控制 | 第54-56页 |
| ·神经网络模糊控制算法 | 第56-59页 |
| ·浓相输送神经模糊控制系统仿真 | 第59-61页 |
| ·浓相输送自适应神经网络模糊控制系统 | 第61-66页 |
| ·浓相输送自适应神经模糊控制结构 | 第61-62页 |
| ·控制器算法推导 | 第62-64页 |
| ·浓相输送自适应神经模糊控制系统仿真 | 第64-66页 |
| 结论 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第72页 |
