基于切换的模糊神经网络控制器的仿真研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究课题的目的及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究进展及存在问题 | 第10-15页 |
| ·模糊神经网络的研究历程 | 第10-11页 |
| ·模糊神经网络的发展现状 | 第11-12页 |
| ·模糊神经网络的应用领域 | 第12-13页 |
| ·模糊神经网络的分类 | 第13页 |
| ·新型PID控制介绍 | 第13-14页 |
| ·新型控制切换策略 | 第14-15页 |
| ·本课题的研究内容 | 第15-16页 |
| ·本论文各章节主要内容 | 第16-17页 |
| 第2章 模糊控制和人工神经网络的基本理论 | 第17-34页 |
| ·模糊理论概述 | 第17-20页 |
| ·模糊集合 | 第17-18页 |
| ·模糊关系 | 第18-19页 |
| ·模糊推理 | 第19-20页 |
| ·常规模糊控制基本理论 | 第20-21页 |
| ·规则自调整的模糊控制理论 | 第21-25页 |
| ·输入量的归一模糊量化 | 第21-22页 |
| ·规则库的形成 | 第22-24页 |
| ·规则自调整的处理 | 第24-25页 |
| ·人工神经网络简介 | 第25-34页 |
| ·人工神经元的模型 | 第26-27页 |
| ·人工神经元的转移函数 | 第27-28页 |
| ·误差反传(BP)神经网络 | 第28-34页 |
| 第3章 模糊神经网络控制器 | 第34-59页 |
| ·并联型模糊神经网络控制器的基本结构 | 第34-35页 |
| ·规则自调整的模糊控制器的设计 | 第35-40页 |
| ·输入变量的模糊量化 | 第35-38页 |
| ·模糊规则库的形成 | 第38-40页 |
| ·模糊推理神经网络控制器的原理 | 第40-46页 |
| ·网络的结构 | 第40-42页 |
| ·学习算法 | 第42-45页 |
| ·网络学习的优化 | 第45-46页 |
| ·基于模糊推理神经网络的PID整定原理 | 第46-50页 |
| ·基于神经网络的PID整定算法 | 第46-48页 |
| ·基于模糊推理神经网络的PID控制器结构 | 第48-50页 |
| ·模糊推理神经网络的设计 | 第50-54页 |
| ·模糊推理神经网络网络结构 | 第50-52页 |
| ·模糊推理神经网络的控制器规则 | 第52-54页 |
| ·并联型模糊神经网络的设计 | 第54-55页 |
| ·仿真验证 | 第55-59页 |
| 第4章 模糊神经网络控制器切换界面的研究 | 第59-68页 |
| ·切换控制系统的概念 | 第59-62页 |
| ·切换控制系统的分类 | 第59-61页 |
| ·为什么使用软切换控制系统 | 第61-62页 |
| ·切换控制系统的设计流程 | 第62页 |
| ·新型切换的思路 | 第62-63页 |
| ·新型切换的原理 | 第63-66页 |
| ·仿真分析 | 第66-68页 |
| 第5章 新型算法在直流电机系统上的仿真 | 第68-73页 |
| ·直流电机的传递函数 | 第68-70页 |
| ·基于新型切换的FNN控制在直流电机系统上的仿真 | 第70-73页 |
| 结论 | 第73-74页 |
| 展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
| 声明 | 第78-79页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第79页 |
