| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外的研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 智能控制与PID控制结合的研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.2 PID神经网络的研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 论文组织结构 | 第17-18页 |
| 第二章 PID神经网络的准备知识 | 第18-28页 |
| 2.1 人工神经网络的理论基础 | 第18-20页 |
| 2.2 BP神经网络的概述和介绍 | 第20-25页 |
| 2.2.1 BP神经网络 | 第20-21页 |
| 2.2.2 BP算法的数学描述 | 第21-24页 |
| 2.2.3 BP算法程序的实现 | 第24-25页 |
| 2.3 PID控制器介绍 | 第25-26页 |
| 2.4 基于BP神经网络的PID控制器 | 第26-27页 |
| 2.4.1 基于BP网络PID控制算法的缺陷 | 第27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 PID神经网络—PIDNN | 第28-40页 |
| 3.1 PID神经网络单变量控制系统理论 | 第28-34页 |
| 3.1.1 SPIDNN的前向算法 | 第29-31页 |
| 3.1.2 SPIDNN的反向算法 | 第31-34页 |
| 3.1.3 SPIDNN单变量控制系统的稳定性分析 | 第34页 |
| 3.2 PID神经网络多变量控制系统理论 | 第34-38页 |
| 3.2.1 MPIDNN的前向算法 | 第35-37页 |
| 3.2.2 MPIDNN的反向算法 | 第37-38页 |
| 3.3 PID神经网络初始权值的选取 | 第38-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 MPIDNN输出函数的研究与改进 | 第40-47页 |
| 4.1 MPIDNN输出函数的分析 | 第40-41页 |
| 4.2 MPIDNN输出函数的改进 | 第41-42页 |
| 4.3 MPIDNN仿真实例 | 第42-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 结论 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 攻读学位期间发表的学位论文 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54页 |