变参数压力对象的控制算法研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-14页 |
| ·选题背景及意义 | 第7-8页 |
| ·经典控制理论遇到的困惑 | 第7页 |
| ·变参数对象的PID 控制 | 第7-8页 |
| ·智能控制的在变参数控制中的应用 | 第8-9页 |
| ·智能控制的研究对象和功能 | 第8页 |
| ·智能控制的主要分支 | 第8-9页 |
| ·国内外的研究现状 | 第9-12页 |
| ·过程控制中PID 经典算法 | 第9-10页 |
| ·变参数控制中PID 参数的整定 | 第10页 |
| ·神经网络控制的研究现状 | 第10-11页 |
| ·神经网络PID 控制系统的应用 | 第11-12页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第12-13页 |
| ·本文的章节安排 | 第13-14页 |
| 第2章 变参数对象的神经网络控制研究 | 第14-38页 |
| ·神经网络应用于变参数控制 | 第14-15页 |
| ·神经元的结构 | 第15-17页 |
| ·BP 神经网络 | 第17-25页 |
| ·BP 网络的学习算法 | 第18-23页 |
| ·BP 网络的改进学习算法 | 第23-25页 |
| ·用于辨识的RBF 神经网络 | 第25-28页 |
| ·RBF 学习算法推导 | 第25-27页 |
| ·RBF 网络的学习算法 | 第27-28页 |
| ·神经网络控制策略研究 | 第28-38页 |
| ·网络辨识的控制结构 | 第28-33页 |
| ·神经网络控制结构 | 第33-38页 |
| 第3章 控制系统的硬件搭建 | 第38-48页 |
| ·硬件系统的组成工作原理 | 第38-39页 |
| ·主要部件选择 | 第39-41页 |
| ·电源箱的搭建 | 第41-42页 |
| ·信号调理板的研制 | 第42-45页 |
| ·本章小结 | 第45-48页 |
| 第4章 控制系统的软件实现 | 第48-61页 |
| ·程序设计流程 | 第48-49页 |
| ·主界面的设计 | 第49-50页 |
| ·系统自检 | 第50-51页 |
| ·参数设置 | 第51-52页 |
| ·试验信息 | 第52-53页 |
| ·系统校准 | 第53-54页 |
| ·电源控制 | 第54-56页 |
| ·数据采集 | 第56-58页 |
| ·控制算法程序的调用 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 神经网络 PID 控制器的设计仿真 | 第61-75页 |
| ·经典神经网络PID 控制器 | 第61-64页 |
| ·基于BP 算法的PID 控制的信息处理过程 | 第64页 |
| ·被控对象数学模型的建立及描述 | 第64-65页 |
| ·采用传统PID 控制 | 第65-68页 |
| ·微分先行PID 控制结构 | 第65-66页 |
| ·计算机控制算法的推导 | 第66-67页 |
| ·实验研究 | 第67-68页 |
| ·神经网络PID 控制的仿真研究 | 第68-75页 |
| ·辨识网络NNI 的设计仿真 | 第69-71页 |
| ·控制网络NNC 的参数整定 | 第71-73页 |
| ·仿真分析 | 第73-75页 |
| 第6章 结论与展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第80页 |
