| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 引言 | 第8-11页 |
| ·研究背景 | 第8页 |
| ·智能控制 | 第8-10页 |
| ·智能控制的产生及研究现状 | 第8-9页 |
| ·智能控制的类型及研究对象特点 | 第9页 |
| ·智能控制的未来发展趋势 | 第9-10页 |
| ·研究内容及章节介绍 | 第10-11页 |
| 2 系统建模与MATLAB环境 | 第11-17页 |
| ·过程控制系统的建模方法 | 第11-12页 |
| ·机理法 | 第11页 |
| ·测试法 | 第11-12页 |
| ·双容水箱液位控制系统的建模 | 第12-13页 |
| ·MATLAB环境及SIMULINK模型 | 第13-17页 |
| ·MATLAB软件简介 | 第13-15页 |
| ·Simulink模型 | 第15-17页 |
| 3 PID控制及参数整定 | 第17-23页 |
| ·PID控制简介 | 第17-18页 |
| ·PID参数整定方法 | 第18-21页 |
| ·Ziegler-Nichols整定法 | 第18-20页 |
| ·Cohen-Coon整定法 | 第20-21页 |
| ·双容水箱PID控制系统的仿真实验 | 第21-23页 |
| 4 模糊控制及研究方法 | 第23-31页 |
| ·模糊控制概述 | 第23页 |
| ·模糊控制研究方法 | 第23-25页 |
| ·模糊控制研究现状 | 第25-27页 |
| ·双容水箱模糊控制系统的仿真实验 | 第27-31页 |
| ·模糊控制器的设计 | 第27-28页 |
| ·系统结构设计与仿真 | 第28-31页 |
| 5 神经网络及控制方法 | 第31-43页 |
| ·神经网络简介 | 第31-32页 |
| ·神经网络概述 | 第31页 |
| ·神经网络的特征及性质 | 第31-32页 |
| ·BP网络及学习算法 | 第32-35页 |
| ·BP网络简介 | 第32-33页 |
| ·BP网络学习过程及其算法 | 第33-34页 |
| ·Levenberg-Marquardt算法 | 第34-35页 |
| ·神经网络控制方法简介 | 第35-37页 |
| ·神经网络预测控制 | 第37-39页 |
| ·预测控制概述 | 第37页 |
| ·神经网络广义预测控制 | 第37-38页 |
| ·代价函数 | 第38-39页 |
| ·神经网络未来发展趋势及研究热点 | 第39页 |
| ·基于LM算法的双容水箱神经网络预测控制系统的仿真实验 | 第39-43页 |
| 6 结论 | 第43-46页 |
| 参考文献 | 第46-49页 |
| 附录1 | 第49-59页 |
| 申请学位期间的研究成果及发表的学术论文 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |