协调控制系统的动态数学模型及其智能算法研究
| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-13页 |
| 1．1 选题背景及其意义 | 第6页 |
| 1．2 国内外的研究状况 | 第6-9页 |
| 1．3 神经网络的研究简史 | 第9-11页 |
| 1．4 论文的主要研究内容 | 第11-13页 |
| 第二章 协调控制系统简介 | 第13-24页 |
| 2．1 协调控制系统的基本概念 | 第13页 |
| 2．2 协调控制系统的主要功能 | 第13-14页 |
| 2．3 协调控制系统的原理 | 第14-16页 |
| 2．4 协调控制系统的分类 | 第16-24页 |
| 2．4．1 按照系统反馈回路性质的分类 | 第16-20页 |
| 2．4．2 按照前馈信号的性质进行分类 | 第20-24页 |
| 第三章 协调控制系统的动态数学模型分析 | 第24-34页 |
| 3．1 协调控制系统数学模型的历史及其发展 | 第24-25页 |
| 3．2 协调控制系统数学模型分析及其意义 | 第25-26页 |
| 3．3 协调控制系统被控对象的原理模型 | 第26-34页 |
| 3．3．1 炉内燃烧与传热过程 | 第27-28页 |
| 3．3．2 管道传递过程 | 第28-30页 |
| 3．3．3 汽轮机做功过程 | 第30-34页 |
| 第四章 人工神经网络的概述 | 第34-45页 |
| 4．1 人工神经网络基本知识的简述 | 第34-38页 |
| 4．1．1 人工神经网络的结构 | 第34-36页 |
| 4．1．2 人工神经网络的工作方式 | 第36-37页 |
| 4．1．3 神经网络的主要特点 | 第37-38页 |
| 4．2 网络学习算法 | 第38-43页 |
| 4．2．1 B-P网络结构 | 第38-40页 |
| 4．2．2 B-P网络的学习算法 | 第40-43页 |
| 4．3 B-P网络的学习过程及步骤 | 第43-45页 |
| 第五章 协调控制系统的智能控制算法研究 | 第45-60页 |
| 5．1 问题的提出 | 第45-46页 |
| 5．2 MATLAB仿真工具SIMULINK简介 | 第46-49页 |
| 5．2．1 SIMULINK简介 | 第46-47页 |
| 5．2．2 用SIMULINK创建模型 | 第47-48页 |
| 5．2．3 仿真与分析 | 第48-49页 |
| 5．3 仿真研究 | 第49-60页 |
| 5．3．1 协调控制系统的常规PID控制仿真研究 | 第49-54页 |
| 5．3．2 基于神经网络的协调控制系统解耦研究 | 第54-60页 |
| 5．3．2．1 神经元协调控制系统结构及其算法 | 第55-57页 |
| 5．3．2．2 神经元协调控制系统的仿真结果 | 第57-60页 |
| 结束语 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 攻读工程硕士学位期间发表的学术论文 | 第65页 |
