| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-10页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| ·选题依据及意义 | 第10-12页 |
| ·多变量控制系统研究现状 | 第12-14页 |
| ·存在的主要问题 | 第14-15页 |
| ·本文研究内容及安排 | 第15-16页 |
| 2 无需辨识耦合函数的多变量控制算法原理 | 第16-35页 |
| ·多变量控制系统耦合问题 | 第16-17页 |
| ·解耦控制的局限性 | 第17-18页 |
| ·解耦控制算法的局限性 | 第17页 |
| ·辨识耦合函数的困难性 | 第17-18页 |
| ·无需辨识耦合函数的控制算法原理 | 第18-31页 |
| ·并联式耦合补偿系统原理 | 第18-30页 |
| ·对并联式耦合补偿系统做变换 | 第30-31页 |
| ·新型神经网络耦合补偿器 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 3 基于BP神经网络耦合补偿器的研究 | 第35-43页 |
| ·所选BP神经网络的简介及模型 | 第35-36页 |
| ·基于BP神经网络耦合补偿器的设计 | 第36-37页 |
| ·BP神经网络耦合补偿器仿真研究 | 第37-41页 |
| ·BP神经网络耦合补偿器仿真程序简介 | 第37-38页 |
| ·算例及仿真结果分析 | 第38-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 4 基于BP神经网络的无需辨识耦合函数控制的仿真研究 | 第43-55页 |
| ·系统结构仿真模型 | 第43-44页 |
| ·仿真步骤简述 | 第44-45页 |
| ·仿真算例及仿真结果分析 | 第45-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 5 基于RBF神经网络的无需辨识耦合函数的控制系统 | 第55-67页 |
| ·基于RBF神经网络的耦合补偿器 | 第55-57页 |
| ·所选RBF神经网络的简介及模型 | 第55-56页 |
| ·基于RBF神经网络耦合补偿器的设计 | 第56-57页 |
| ·RBF神经网络耦合补偿器仿真研究 | 第57-59页 |
| ·仿真模型及程序简介 | 第57-58页 |
| ·仿真算例分析 | 第58-59页 |
| ·基于RBF神经网络无需辨识耦合函数的控制仿真研究 | 第59-66页 |
| ·系统结构仿真模型 | 第59-62页 |
| ·仿真算例及仿真结果分析 | 第62-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 6 基于CMAC神经网络的无需辨识耦合函数的控制系统 | 第67-81页 |
| ·基于CMAC网络的耦合补偿器 | 第67-70页 |
| ·CMAC网络简介 | 第67页 |
| ·CMAC耦合补偿器设计 | 第67-69页 |
| ·仿真算例及其结果分析 | 第69-70页 |
| ·基于小脑神经网络的不辨识耦合函数的控制仿真研究 | 第70-79页 |
| ·系统结构仿真模型 | 第70-71页 |
| ·仿真算例及其结果分析 | 第71-79页 |
| ·本章小结 | 第79-81页 |
| 7 总结与展望 | 第81-83页 |
| ·全文内容总结 | 第81-82页 |
| ·工作展望 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83-85页 |
| 参考文献 | 第85-89页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间从事的科研项目和发表的论文 | 第89页 |
