单元机组负荷/汽压对象的神经网络解耦控制系统研究
| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-11页 |
| 1．1 神经网络的产生及它在控制领域中的地位 | 第6-8页 |
| 1．2 神经网络在多变量解耦控制系统中的应用 | 第8-9页 |
| 1．3 基于神经网络的内模控制 | 第9页 |
| 1．4 本文主要工作 | 第9-11页 |
| 第二章 神经网络技术基础 | 第11-24页 |
| 2．1 人工神经元模型 | 第11-12页 |
| 2．2 BP网络的结构及算法分析 | 第12-16页 |
| 2．2．1 BP网络的结构 | 第12-13页 |
| 2．2．2 BP网络的算法分析 | 第13-16页 |
| 2．3 关于网络拓扑结构的讨论 | 第16-18页 |
| 2．4 BP网络的改进 | 第18-24页 |
| 2．4．1 BP网络结构的调整 | 第18页 |
| 2．4．2 BP网络的算法改进 | 第18-24页 |
| 第三章 协调控制系统动态模型分析 | 第24-30页 |
| 3．1 协调控制对象模型 | 第24-27页 |
| 3．1．1 协调控制系统动态模型结构 | 第24-25页 |
| 3．1．2 动态模型仿真 | 第25-27页 |
| 3．2 协调控制系统的传统解耦控制方法 | 第27-30页 |
| 第四章 神经网络解耦控制策略 | 第30-45页 |
| 4．1 神经网络解耦控制系统结构 | 第30-34页 |
| 4．1．1 神经解耦器的指标函数 | 第30-31页 |
| 4．1．2 神经解耦器的学习算法 | 第31-34页 |
| 4．2 分散式神经网络解耦 | 第34-43页 |
| 4．2．1 解耦器结构 | 第34-37页 |
| 4．2．2 解耦器训练算法及仿真分析 | 第37-43页 |
| 4．3 协调对象的神经网络分散解耦 | 第43-45页 |
| 4．3．1 采用分散解耦面临的问题 | 第43页 |
| 4．3．2 分散解耦分析及仿真研究 | 第43-45页 |
| 第五章 协调控制系统设计 | 第45-57页 |
| 5．1 协调控制系统的复杂性及其问题 | 第45-46页 |
| 5．2 内模控制原理 | 第46-48页 |
| 5．2．1 内模控制特性 | 第46-47页 |
| 5．2．2 内模控制器设计 | 第47-48页 |
| 5．2．3 内模控制器的鲁棒性能 | 第48页 |
| 5．3 协调系统的神经网络内模控制设计 | 第48-53页 |
| 5．3．1 内模控制系统的神经网络辨识结构 | 第49-50页 |
| 5．3．2 协调系统的神经网络模型辨识 | 第50-52页 |
| 5．3．3 内模补偿控制 | 第52-53页 |
| 5．3．4 汽机侧串级控制 | 第53页 |
| 5．4 系统闭环仿真过程 | 第53-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第63页 |
