| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-11页 |
| 1 绪论 | 第11-16页 |
| ·课题的提出及意义 | 第11-12页 |
| ·软水处理控制系统简介 | 第12-14页 |
| ·本文的主要工作 | 第14-16页 |
| 2 智能控制理论基础 | 第16-32页 |
| ·智能控制简介 | 第16-18页 |
| ·模糊控制 | 第18-24页 |
| ·模糊控制理论的发展和现状 | 第18-19页 |
| ·模糊控制系统的基本结构 | 第19-20页 |
| ·模糊控制器的结构 | 第20-24页 |
| ·神经网络基础 | 第24-30页 |
| ·神经网络的基本原理 | 第24-26页 |
| ·BP网络及BP算法 | 第26-29页 |
| ·BP网络学习算法的改进 | 第29-30页 |
| ·专家系统 | 第30-32页 |
| 3 复合智能控制 | 第32-43页 |
| ·概述 | 第32页 |
| ·神经网络控制与模糊控制方法的优劣 | 第32-33页 |
| ·模糊控制与神经网络的结合是智能控制技术发展的必然 | 第33-34页 |
| ·模糊控制与神经网络的共同点 | 第34页 |
| ·模糊控制与神经网络的不同点 | 第34-35页 |
| ·模糊控制与神经网络的结合形式 | 第35-36页 |
| ·基于神经网络的模糊控制 | 第36-43页 |
| 4 软水处理系统PH值的复合智能控制 | 第43-61页 |
| ·概述 | 第43-44页 |
| ·对象特性分析 | 第44-45页 |
| ·酸碱中和过程PH值的特性 | 第44页 |
| ·中间水箱PH值调节工艺特点 | 第44-45页 |
| ·中间水箱PH值控制方案的设计 | 第45-55页 |
| ·控制器的结构 | 第45-47页 |
| ·控制策略 | 第47-48页 |
| ·BP神经网络逆模型辨识 | 第48-50页 |
| ·神经模糊控制器的设计 | 第50-53页 |
| ·利用BP神经网络实现模糊推理 | 第53-54页 |
| ·协调控制组合的专家系统 | 第54-55页 |
| ·控制效果 | 第55-56页 |
| ·控制系统软件设计 | 第56-61页 |
| 5 结论和展望 | 第61-63页 |
| ·结论 | 第61页 |
| ·进一步的工作 | 第61-62页 |
| ·展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第69-70页 |
| 附录2 个人简历 | 第70页 |