基于模糊—神经网络的多变量控制系统的设计与应用研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 前言 | 第7-9页 |
| 1. 绪论 | 第9-11页 |
| 2. 系统建模 | 第11-17页 |
| ·环节结构 | 第11-13页 |
| ·机理建模 | 第13-15页 |
| ·多变量对象的特点与非线性的处理 | 第15-16页 |
| ·简化后的对象模型 | 第16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 3. 方案论证及软、硬件平台 | 第17-23页 |
| ·嵌入式控制方案 | 第17页 |
| ·基于工业控制机的控制方案 | 第17-18页 |
| ·硬件平台 | 第18页 |
| ·软件平台 | 第18-20页 |
| ·实验数据 | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 4. 传统控制 | 第23-26页 |
| 5. 模糊、神经网络及其控制 | 第26-51页 |
| ·模糊控制 | 第27-38页 |
| ·模糊逻辑的起源与特点 | 第27-29页 |
| ·模糊控制器的结构 | 第29-30页 |
| ·T-S 模糊逻辑与T-S 模糊控制器 | 第30-31页 |
| ·T-S 模糊控制器设计 | 第31-32页 |
| ·输入变量的隶属度函数 | 第32页 |
| ·最小二乘方法确定规则后件参数 | 第32-33页 |
| ·参数的梯度优化 | 第33-35页 |
| ·仿真结果 | 第35-38页 |
| ·神经网络控制 | 第38-45页 |
| ·神经元 | 第38页 |
| ·BP 神经网络结构 | 第38-39页 |
| ·BP 网络学习 | 第39-40页 |
| ·基于神经网络监督和逆控制的复合控制 | 第40-41页 |
| ·神经网络复合控制 | 第41-45页 |
| ·模糊/神经网络控制 | 第45-50页 |
| ·模糊神经网络的结构 | 第45-48页 |
| ·模糊神经网络的学习算法 | 第48页 |
| ·仿真结果与分析 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 6. 总结 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-55页 |
| 附录A | 第55-57页 |
| 附录B | 第57页 |
