| 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 |
