基于神经网络的解耦控制研究
| 中文摘要 | 第1页 |
| ABSTRACT | 第3-6页 |
| 第一章 引言 | 第6-9页 |
| ·选题背景及其意义 | 第6页 |
| ·国内外的研究现状 | 第6-8页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第8-9页 |
| 第二章 多变量耦合对象分析 | 第9-17页 |
| ·除氧器水位控制系统简介 | 第9-12页 |
| ·除氧的基本方法及原理 | 第9-10页 |
| ·常用热力除氧器概述 | 第10-11页 |
| ·除氧器耦合特性分析 | 第11-12页 |
| ·除氧器水位控制对象模型 | 第12页 |
| ·协调控制系统简介 | 第12-16页 |
| ·协调控制系统基本概念 | 第13页 |
| ·协调控制系统的主要功能 | 第13-14页 |
| ·协调控制系统的原理 | 第14-15页 |
| ·协调控制对象模型 | 第15-16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第三章 神经网络技术基础 | 第17-25页 |
| ·人工神经网络简介 | 第17-18页 |
| ·人工神经网络研究的起源 | 第17页 |
| ·人工神经网络在控制中的应用 | 第17-18页 |
| ·人工神经网络的结构 | 第18-19页 |
| ·神经元及其特性 | 第18-19页 |
| ·人工神经网络的基本类型 | 第19页 |
| ·BP网络的结构及算法分析 | 第19-22页 |
| ·BP网络的结构 | 第19-20页 |
| ·BP网络的算法分析 | 第20-22页 |
| ·关于网络拓扑结构的讨论 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第四章 基于神经网络的解耦控制算法 | 第25-37页 |
| ·基于神经网络的参数自适应PID控制算法 | 第25-29页 |
| ·分散式神经网络解耦 | 第29-34页 |
| ·分散解耦器结构 | 第29-30页 |
| ·分散解耦器训练算法及仿真分析 | 第30-34页 |
| ·基于神经网络的在线解耦控制算法 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 第五章 仿真研究 | 第37-42页 |
| ·除氧器控制系统仿真研究 | 第37-40页 |
| ·除氧器控制系统的常规PID控制仿真 | 第37-38页 |
| ·基于神经网络的除氧器水位解耦控制仿真 | 第38-40页 |
| ·协调控制系统仿真研究 | 第40-42页 |
| 第六章 结论 | 第42-44页 |
| ·本文所取得的研究成果 | 第42-43页 |
| ·对课题后续研究工作的展望 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第47页 |
