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基于模糊神经网络PID的温度控制的研究

致谢第3-4页
摘要第4-5页
abstract第5页
第一章 绪论第8-11页
    1.1 课题研究的背景及意义第8-9页
        1.1.1 课题研究背景第8页
        1.1.2 课题研究意义第8-9页
    1.2 国内外相关领域的发展和研究现状第9-10页
        1.2.1 模糊神经网络的发展状况第9页
        1.2.2 模糊神经网络的研究现状第9-10页
    1.3 课题研究的主要内容第10-11页
第二章 理论基础第11-18页
    2.1 常规PID控制第11-13页
        2.1.1 PID的基本原理第11-12页
        2.1.2 PID控制器参数与控制性能的关系第12页
        2.1.3 PID控制的局限性第12-13页
    2.2 模糊理论基础第13-15页
        2.2.1 模糊控制的基本概念第13页
        2.2.2 模糊控制器的结构及其工作原理第13-15页
        2.2.3 模糊控制的特点第15页
    2.3 神经网络理论基础第15-18页
        2.3.1 神经网络的概述及特点第15-16页
        2.3.2 神经网络的学习规则第16-17页
        2.3.3 BP神经网络第17-18页
第三章 模糊神经网络PID控制器的设计第18-29页
    3.1 模糊理论与神经网络的结合第18-19页
        3.1.1 模糊控制与神经网络结合的背景第18页
        3.1.2 模糊控制与神经网络的结合方式第18-19页
    3.2 基于模糊神经网络的PID控制器的原理与结构第19-24页
        3.2.1 控制器原理第19-20页
        3.2.2 控制器结构第20-24页
    3.3 基于模糊神经网络的PID控制器的设计第24-29页
        3.3.1 模糊PID控制器的设计第24-26页
        3.3.2 神经网络的训练第26-29页
第四章 模糊神经网络PID控制在制浆造纸过程中的仿真研究第29-43页
    4.1 制浆过程中置换蒸煮锅温差控制系统的设计第29-33页
        4.1.1 置换蒸煮的控制难点及工艺流程第29-30页
        4.1.2 置换蒸煮锅温差控制系统的结构第30页
        4.1.3 仿真结果第30-33页
    4.2 造纸过程中纸机干燥部烘缸温度控制系统的设计第33-37页
        4.2.1 烘缸干燥的工艺流程及控制要求第33-34页
        4.2.2 纸机干燥部温度控制系统的结构第34-35页
        4.2.3 仿真结果第35-37页
    4.3 碱回收过程中苛化温度控制系统的设计第37-42页
        4.3.1 苛化工段工艺流程及温度控制的必要性第37页
        4.3.2 苛化温度控制系统的结构第37-39页
        4.3.3 仿真结果第39-42页
    4.4 本章小结第42-43页
第五章 模糊神经网络算法在工控机上的实现第43-52页
    5.1 THJSK-1实验平台简介第43-45页
        5.1.1 THJSK-1实验装置的组成第43-44页
        5.1.2 THJSK-1实验平台的组成第44-45页
    5.2 MCGS的组态软件简介第45-47页
        5.2.1 MCGS组态软件的结构第45页
        5.2.2 MCGS组态软件的五大部分第45-47页
    5.3 算法的实现及实验结果第47-52页
        5.3.1 算法的实现第47-48页
        5.3.2 实验结果第48-51页
        5.3.3 结果分析第51-52页
第六章 总结与展望第52-53页
    6.1 研究内容总结第52页
    6.2 前景与展望第52-53页
攻读学位期间发表的学术论文第53-54页
参考文献第54-57页

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