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神经网络与内模控制在常减压装置中的应用研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-17页
    1.1 选题背景及意义第11-13页
    1.2 内模控制与神经网络研究背景及现状第13-15页
        1.2.1 内模控制第13页
        1.2.2 神经网络第13-15页
    1.3 本论文的研究工作第15-17页
第2章 内模控制与神经网络第17-29页
    2.1 内模控制第17-21页
        2.1.1 内模控制原理第17-18页
        2.1.2 内模控制性质第18-19页
        2.1.3 内模控制设计第19-21页
    2.2 神经网络第21-27页
        2.2.1 神经元结构第21-23页
        2.2.2 多层前馈网络与BP学习算法第23-25页
        2.2.3 BP算法的局限与改进第25-27页
    2.3 本章小结第27-29页
第3章 神经网络内模控制系统设计第29-37页
    3.1 系统可逆性分析第29-30页
        3.1.1 逆系统定义第29-30页
        3.1.2 d阶时延逆系统第30页
        3.1.3 系统可逆性定义第30页
    3.2 基于神经网络的模型与逆模型辨识第30-33页
        3.2.1 正向辨识建模第31-32页
        3.2.2 逆向辨识建模第32-33页
    3.3 基于神经网络的内模控制第33-35页
    3.4 本章小结第35-37页
第4章 常压塔塔顶温度控制应用研究第37-47页
    4.1 引言第37-38页
    4.2 常规PID前馈-反馈控制设计第38-40页
        4.2.1 前馈补偿器设计第39-40页
        4.2.2 反馈控制器设计第40页
    4.3 前馈-反馈神经网络内模控制第40-44页
        4.3.1 滤波器设计第41页
        4.3.2 对内部模型及干扰通道模型进行神经网络系统辨识第41-43页
        4.3.3 内模控制器(逆模型)辨识第43-44页
    4.4 仿真结果第44-46页
    4.5 本章小结第46-47页
第5章 常压炉出口温度控制应用研究第47-57页
    5.1 引言第47页
    5.2 常规PID串级控制设计第47-49页
        5.2.1 控制系统规律选择第48-49页
        5.2.2 控制系统参数整定第49页
    5.3 神经网络内模串级控制设计第49-52页
        5.3.1 内模控制器(逆模型)辨识第50-51页
        5.3.2 内部模型辨识第51-52页
    5.4 仿真结果第52-56页
    5.5 本章小结第56-57页
第6章 神经网络内模解耦控制第57-73页
    6.1 引言第57页
    6.2 解耦控制系统特点第57-58页
    6.3 常规PID前馈补偿解耦控制第58-59页
    6.4 神经网络内模解耦控制第59-65页
        6.4.1 多变量内模解耦控制的结构第59页
        6.4.2 内模解耦控制器分析第59-61页
        6.4.3 系统时滞与非最小相位零点分析第61-63页
        6.4.4 内模解耦控制器设计第63-64页
        6.4.5 基于递推最小二乘法的模型降阶第64-65页
        6.4.6 神经网络模型辨识第65页
    6.5 仿真结果第65-71页
    6.6 本章小结第71-73页
第7章 常减压装置先进控制实验第73-79页
    7.1 JT3000常减压实验装置简介第73-74页
    7.2 JT3000常减压实验装置控制系统第74-75页
    7.3 JT3000常减压实验装置工艺流程第75-76页
    7.4 常压段内模控制实验第76-78页
    7.5 本章小结第78-79页
第8章 微小流量精馏实验装置设备改造第79-87页
    8.1 存在问题及解决方案第79-80页
    8.2 微小流量检测与仪器配件的选择第80-81页
    8.3 结构改造过程第81-83页
    8.4 控制实验设计及结果分析第83-86页
    8.5 本章小结第86-87页
结论第87-89页
参考文献第89-93页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果第93-95页
致谢第95页

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