基于神经网络的间歇反应釜内模控制研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·内模控制概述 | 第9-10页 |
| ·神经网络概述 | 第10-12页 |
| ·遗传算法概述 | 第12-13页 |
| ·本文的工作重点 | 第13-15页 |
| 2 遗传神经网络技术 | 第15-33页 |
| ·神经网络的拓扑结构 | 第15-19页 |
| ·人工神经网络的学习方法 | 第19-22页 |
| ·人工神经元传递函数的类型 | 第19-20页 |
| ·神经网络的学习规则 | 第20-22页 |
| ·神经网络的应用 | 第22-30页 |
| ·神经网络用于模型辨识 | 第23-24页 |
| ·基于神经网络的控制 | 第24-28页 |
| ·网络应用中的几个实际问题 | 第28-30页 |
| ·遗传神经网络 | 第30-33页 |
| 3 内模控制 | 第33-42页 |
| ·内模控制基本原理 | 第33-35页 |
| ·内模控制的主要性质 | 第35-36页 |
| ·对偶稳定性 | 第35页 |
| ·理想控制器特性 | 第35-36页 |
| ·零稳态偏差特性 | 第36页 |
| ·内模控制的实现问题 | 第36-37页 |
| ·内模控制器设计 | 第37-42页 |
| ·(?)_p(s)的分解 | 第39页 |
| ·滤波器设计 | 第39-40页 |
| ·鲁棒性问题 | 第40-42页 |
| 4 基于回归神经网络的内模控制器的设计 | 第42-50页 |
| ·ABS树脂聚合反应 | 第42-47页 |
| ·ABS树脂聚合反应情况简介 | 第42-45页 |
| ·ABS树脂聚合反应釜的建模与控制 | 第45-46页 |
| ·问题的描述 | 第46-47页 |
| ·基于神经网络的内模控制器的设计 | 第47-50页 |
| ·反应釜神经网络模型的设计 | 第48-49页 |
| ·反应釜逆系统神经网络模型的设计 | 第49页 |
| ·滤波器的设计 | 第49-50页 |
| 5 仿真研究 | 第50-58页 |
| ·PBL间歇反应釜聚合反应的正模型及逆模型 | 第50-52页 |
| ·仿真结果及分析 | 第52-58页 |
| 结论 | 第58-60页 |
| 本文工作总结 | 第58页 |
| 展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 大连理工大学学位论文版权使用授权书 | 第64页 |
