| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| ·选题背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·精馏过程的研究现状 | 第10-11页 |
| ·模糊神经网络的研究现状 | 第11-12页 |
| ·论文的主要内容 | 第12-13页 |
| 2 精馏塔的混合模型 | 第13-37页 |
| ·精馏过程的建模方法 | 第13-14页 |
| ·机理模型 | 第14-26页 |
| ·精馏塔机理建模原理 | 第14页 |
| ·精馏过程分析 | 第14-19页 |
| ·机理建模的重要性 | 第19-20页 |
| ·机理模型的简化建立 | 第20-21页 |
| ·简化机理模型的计算 | 第21-26页 |
| ·模糊神经网络补偿模型 | 第26-30页 |
| ·模糊神经网络的结构原理 | 第26-28页 |
| ·模糊神经网络的学习方法 | 第28-30页 |
| ·模糊神经网络的建模步骤 | 第30页 |
| ·精馏塔的模糊神经网络-机理混合模型 | 第30-36页 |
| ·混合模型的建立 | 第30-31页 |
| ·混合模型的仿真 | 第31-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 3 模糊神经网络在精馏时变控制中的研究 | 第37-53页 |
| ·精馏塔系统的特点 | 第37页 |
| ·酒精精馏塔塔顶温度控制 | 第37-38页 |
| ·塔顶温度控制的变量选取 | 第37页 |
| ·酒精精馏塔塔顶温度研究模型的选取 | 第37-38页 |
| ·传统PID在塔顶温度控制中的研究 | 第38-41页 |
| ·传统PID基本原理 | 第38-40页 |
| ·传统PID在精馏塔塔顶温度控制中的仿真研究 | 第40-41页 |
| ·模糊神经网络在塔顶温度控制中的研究 | 第41-52页 |
| ·RBF神经网络的结构和学习方法 | 第41-43页 |
| ·RBF神经网络的辨识效果 | 第43-44页 |
| ·模糊神经网络自调整PID的基本原理 | 第44-49页 |
| ·模糊神经网络自调整PID对塔顶温度控制的仿真研究 | 第49-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 4 模糊神经网络在精馏解耦控制中的研究 | 第53-67页 |
| ·解耦基本方法简介 | 第53-54页 |
| ·模糊神经网络解耦 | 第54-55页 |
| ·精馏塔塔顶和塔底温度的控制模型 | 第55-56页 |
| ·塔顶度和塔底温度控制分析 | 第55页 |
| ·塔顶温度和塔底温度控制研究模型的选取 | 第55-56页 |
| ·模糊神经网络解耦器的设计 | 第56-60页 |
| ·模糊神经网络解耦的基本理论 | 第56-57页 |
| ·模糊神经网络解耦器的具体实现 | 第57-59页 |
| ·精馏塔温度模型对模糊神经网络解耦器的仿真测试 | 第59-60页 |
| ·塔顶和塔底温度的传统PID模糊神经网络解耦控制仿真 | 第60-62页 |
| ·塔顶和塔底温度的FNN-PID模糊神经网络解耦控制仿真 | 第62-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 5 结论 | 第67-69页 |
| ·总结 | 第67-68页 |
| ·展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
