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基于神经网络集合的多模型控制方法研究及应用

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-10页
第1章 绪论第10-15页
   ·多模型控制技术的发展及应用第10-11页
   ·神经网络的发展及应用第11页
   ·多模型控制与神经网络的结合第11-12页
   ·论文主要研究内容第12-15页
第2章 多模型控制第15-22页
   ·分解-合成策略的基本原理第15页
   ·多模型控制的基本原理第15-17页
   ·多模型控制的关键问题分析第17-20页
     ·模型集的获取第17-18页
     ·多模型建模方法第18页
     ·局部控制器的调度策略第18-20页
   ·多模型技术的应用范围第20页
   ·多模型技术的发展第20-21页
   ·本章小结第21-22页
第3章 神经网络子模型的建立及其训练第22-30页
   ·神经网络简介第22-26页
     ·人工神经元模型第23页
     ·BP网络的结构第23-24页
     ·BP网络的设计第24-25页
     ·BP网络的学习第25-26页
   ·基于MATLAB软件的神经网络子模型的训练第26-29页
     ·MATLAB神经网络工具箱第26页
     ·BP网络训练程序第26-28页
     ·BP网络训练效果的优化处理第28-29页
   ·本章小结第29-30页
第4章 基于神经网络集合的多模型液位控制系统第30-44页
   ·系统结构第30-31页
   ·硬件设备介绍第31-34页
     ·被控对象-三容水箱第31-32页
     ·传感器和执行机构第32-33页
     ·PLC硬件配置及接线图第33-34页
   ·三容水箱液位控制器设计第34-39页
     ·子模型的获取第35-36页
     ·控制器结构第36-37页
     ·神经网络的设计第37-38页
     ·加权求和输出调度策略第38-39页
   ·程序的调试第39-40页
   ·控制性能测试与分析第40-42页
   ·本章小结第42-44页
第5章 直升机旋翼测试系统第44-52页
   ·液压泵拖动系统结构第44-45页
   ·本地控制方式第45-47页
   ·远程手动控制方式第47-48页
   ·远程自动控制方式第48-51页
   ·本章小节第51-52页
第6章 液压泵拖动系统控制策略第52-70页
   ·带编码器反馈的矢量控制(VC)第52-57页
     ·矢量控制简介第52-53页
     ·MM440变频器自带的带编码器反馈的矢量控制第53-55页
     ·控制结果及分析第55-57页
   ·专家控制第57-59页
     ·专家控制简介第57-58页
     ·油泵转速专家控制方法第58-59页
   ·基于神经网络多模型的转速上升曲线自适应调整第59-65页
     ·神经网络多模型集合第59-61页
     ·直接切换策略第61-63页
     ·调试结果第63-65页
   ·WINCC人机交互界面第65-67页
   ·STARTER开环控制第67-69页
   ·本章小结第69-70页
第7章 液压泵拖动系统硬件及电路分析第70-91页
   ·液压泵拖动系统主电路和控制电路原理图第70-72页
   ·PLC硬件配置和外部接线图PLC控制器第72-75页
   ·PROFIBus-DP通讯网络第75-81页
     ·网络布置与组态第75-76页
     ·CP5611通讯卡第76页
     ·设置PG/PC接口第76-78页
     ·组态主站第78页
     ·组态从站第78-80页
     ·Profibus通讯模块第80-81页
   ·参数循环读写程序的编写第81-84页
   ·脉冲编码器模块和FM350高速计数器模块第84-89页
     ·编码器第84-85页
     ·脉冲编码器模块第85-87页
     ·FM350计数器第87-89页
   ·本章小结第89-91页
第8章 总结与展望第91-93页
   ·总结第91-92页
   ·进一步工作的方向第92-93页
致谢第93-94页
参考文献第94-97页
附录A PPO1数据报文第97-103页
 A1 读写PKW(参数区)第98-100页
 A2 读写PZD(过程数据)第100-103页
附录B MM440变频器参数设置第103-111页
 B1 快速调试第103-106页
 B2 计算电动机/控制参数第106-107页
 B3 命令源与信号源第107-108页
 B4 编码器与反馈矢量控制第108-109页
 B5 本地/远程参数组第109-111页
攻读学位期间的研究成果第111页

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