| 中文摘要 | 第4-5页 |
| 英文摘要 | 第5页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| 1．1 神经网络控制技术概论 | 第10-12页 |
| 1．1．1 神经网络控制的优越性 | 第10-11页 |
| 1．1．2 神经网络控制系统的经济效益 | 第11-12页 |
| 1．2 神经网络控制技术在现代电站中的应用 | 第12-14页 |
| 1．2．1 现代电站控制技术现状 | 第12-13页 |
| 1．2．2 神经网络控制在实施时需要解决的工程问题 | 第13-14页 |
| 1．2．3 神经网络控制工程化方法 | 第14页 |
| 1．3 本文的主要内容 | 第14-16页 |
| 2 神经网络的基本理论 | 第16-27页 |
| 2．1 引言 | 第16-18页 |
| 2．1．1 人工神经网络的基本概念和特征 | 第16-17页 |
| 2．1．2 人工神经网络与自动控制 | 第17-18页 |
| 2．2 线性神经网络 | 第18-20页 |
| 2．2．1 线性神经网络的模型 | 第19页 |
| 2．2．2 线性网络的学习规则 | 第19页 |
| 2．2．3 线性网络的训练 | 第19-20页 |
| 2．3 多层前向人工神经网络 | 第20-23页 |
| 2．3．1 多层前向人工神经网络的基本组成 | 第20页 |
| 2．3．2 BP网络的反向传播学习算法 | 第20-22页 |
| 2．3．3 BP网络的非线性逼近能力 | 第22-23页 |
| 2．3．4 基于BP网络的电力系统智能型自适应保护 | 第23页 |
| 2．4 Elman神经网络及其改进形式 | 第23-27页 |
| 2．4．1 Elman神经网络 | 第24-25页 |
| 2．4．2 改进的Elman网络 | 第25-27页 |
| 3 基于神经网络的单变量控制系统 | 第27-43页 |
| 3．1 基于Elman网络的过热汽温隐式广义预测控制 | 第27-32页 |
| 3．1．1 过热汽温控制概述 | 第27页 |
| 3．1．2 基于Elman网络的隐式广义预测控制基本原理 | 第27-30页 |
| 3．1．3 基于Elman网络的隐式广义预测控制算法 | 第30-31页 |
| 3．1．4 仿真研究及结论： | 第31-32页 |
| 3．2 基于改进Elman网络的全程给水控制系统 | 第32-37页 |
| 3．2．1 给水控制系统概述 | 第32页 |
| 3．2．2 基于改进的Elman网络的自适应预测函数控制基本原理 | 第32-35页 |
| 3．2．3 基于改进的Elman网络的自适应预测函数控制算法 | 第35-36页 |
| 3．2．4 仿真研究及结论 | 第36-37页 |
| 3．3 基于混合神经网络的锅炉给水ｐＨ值控制系统 | 第37-43页 |
| 3．3．1 锅炉给水处理概述 | 第37-38页 |
| 3．3．2 非线性对象的混合神经网络辩识 | 第38页 |
| 3．3．3 基于混合神经网络的非线性自适应预测函数控制基本原理 | 第38-40页 |
| 3．3．4 基于混合神经网络的非线性自适应预测函数控制算法 | 第40-41页 |
| 3．3．5 仿真研究及结论 | 第41-43页 |
| 4 基于神经网络的多变量解耦预测函数控制 | 第43-50页 |
| 4．1 基于神经网络的多变量解耦自适应预测函数控制 | 第43-47页 |
| 4．1．1 引言 | 第43页 |
| 4．1．2 基于神经网络的多变量解耦控制 | 第43-47页 |
| 4．1．3 多变量解耦自适应预测函数控制 | 第47页 |
| 4．1．4 控制算法 | 第47页 |
| 4．2 基于神经网络的单元机组负荷调节系统 | 第47-50页 |
| 4．2．1 单元机组的动态特性 | 第47-48页 |
| 4．2．2 单元机组负荷控制系统的动态模型 | 第48-49页 |
| 4．2．3 仿真实验与结论 | 第49-50页 |
| 5 模糊神经网络在控制中的应用 | 第50-60页 |
| 5．1 模糊神经网络 | 第50-52页 |
| 5．1．1 模糊控制系统组成 | 第50-51页 |
| 5．1．2 模糊系统与神经网络的结合的必要性 | 第51-52页 |
| 5．1．3 模糊系统与神经网络的结合方式 | 第52页 |
| 5．2 神经网络实现的模糊控制 | 第52-57页 |
| 5．2．1 常规模糊系统的等价神经网络及其学习算法 | 第52-56页 |
| 5．2．2 基于模糊神经网络的模型参考自适应预测控制 | 第56-57页 |
| 5．3 基于模糊神经网络的再热汽温控制 | 第57-60页 |
| 5．3．1 再热汽温控制概述 | 第57页 |
| 5．3．2 基于模糊神经网络的再热汽温控制 | 第57-58页 |
| 5．3．3 仿真研究及结论 | 第58-60页 |
| 6 结论及展望 | 第60-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-66页 |
| 附录：基于Elman神经网络的自适应预测函数控制仿真程序 | 第66-72页 |
