神经网络在非线性控制系统中的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-12页 |
| ·课题背景及其意义 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·国内研究现状 | 第9-10页 |
| ·国外研究现状 | 第10页 |
| ·本文主要包括以下几个方面的内容 | 第10-11页 |
| ·研究方案及难点 | 第11-12页 |
| ·研究方案 | 第11页 |
| ·研究难点 | 第11-12页 |
| 第2章 非线性控制系统及控制方法 | 第12-22页 |
| ·非线性系统的特点及非线性控制系统概述 | 第12-13页 |
| ·数学模型 | 第12页 |
| ·稳定性 | 第12页 |
| ·系统的零输入响应 | 第12页 |
| ·自激振荡或极限环 | 第12-13页 |
| ·典型非线性特性及其影响 | 第13-15页 |
| ·饱和特性 | 第13-14页 |
| ·死区特性 | 第14页 |
| ·滞环特性 | 第14-15页 |
| ·继电器特性 | 第15页 |
| ·描述函数 | 第15-17页 |
| ·描述函数的定义 | 第15-16页 |
| ·描述函数的求法 | 第16-17页 |
| ·非线性控制系统的数学描述 | 第17-19页 |
| ·非线性控制系统的常用的分析与设计方法 | 第19-21页 |
| ·李雅普诺夫方法 | 第19页 |
| ·非线性系统的微分几何方法 | 第19页 |
| ·滑模变结构控制方法 | 第19-20页 |
| ·精确线性化的方法 | 第20页 |
| ·反向递推的设计方法 | 第20-21页 |
| ·小结 | 第21-22页 |
| 第3章 神经网络 | 第22-45页 |
| ·神经网络模型 | 第22-33页 |
| ·人工神经元 | 第22-25页 |
| ·人工神经网络的基本功能和特征 | 第25-27页 |
| ·人工神经网络的结构和学习规则 | 第27-31页 |
| ·BP 网络及 BP 算法 | 第31-33页 |
| ·基于神经网络的动态系统辨识 | 第33-37页 |
| ·系统辨识基本原理 | 第33-35页 |
| ·系统辨识过程中神经网络的作用 | 第35-36页 |
| ·非线性动态系统辨识 | 第36-37页 |
| ·神经网络自动控制 | 第37-44页 |
| ·神经控制系统的基本结构 | 第37-38页 |
| ·神经网络在控制中的作用 | 第38页 |
| ·神经网络控制结构 | 第38-44页 |
| ·小结 | 第44-45页 |
| 第4章 在热工控制系统中的仿真研究 | 第45-53页 |
| ·神经网络控制的实现 | 第45-48页 |
| ·神经控制系统的组成 | 第45-46页 |
| ·实时控制 | 第46-47页 |
| ·神经调节器的参数整定 | 第47-48页 |
| ·仿真研究 | 第48-52页 |
| ·小结 | 第52-53页 |
| 第5章 结论与展望 | 第53-55页 |
| ·结论 | 第53页 |
| ·展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
