摘要 | 第5-6页 |
abstract | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第10-18页 |
1.1 课题的研究背景及意义 | 第10-11页 |
1.2 冷凝器建模仿真的国内外研究进展 | 第11-12页 |
1.3 控制的国内外研究进展 | 第12-15页 |
1.3.1 冷凝器控制的国内外研究进展 | 第12-13页 |
1.3.2 智能控制的国内外研究进展 | 第13-15页 |
1.4 本文主要研究工作 | 第15-18页 |
第2章 船用冷凝器仿真模型建立 | 第18-34页 |
2.1 船用冷凝器装置介绍 | 第18-24页 |
2.2 冷凝器数学模型 | 第24-31页 |
2.2.1 冷凝器数学模型的假设 | 第24-25页 |
2.2.2 冷凝器数学模型的建立 | 第25-27页 |
2.2.3 冷凝器数学模型的求解 | 第27-31页 |
2.3 本章小结 | 第31-34页 |
第3章 船用冷凝器仿真分析及真空度PID控制 | 第34-46页 |
3.1 冷凝器稳态特性仿真分析 | 第34-36页 |
3.2 船用冷凝器的运行工况 | 第36-37页 |
3.2.1 海水温度变化对冷凝器运行的影响 | 第36页 |
3.2.2 蒸汽负荷变化对冷凝器运行的影响 | 第36-37页 |
3.3 船用冷凝器真空度PID控制 | 第37-45页 |
3.3.1 PID控制 | 第37-38页 |
3.3.2 冷凝器最佳真空度 | 第38页 |
3.3.3 蒸汽负荷变化冷凝器真空度PID控制 | 第38-42页 |
3.3.4 海水温度变化冷凝器真空度PID控制 | 第42-45页 |
3.4 本章小结 | 第45-46页 |
第4章 单神经元自适应PID控制方法研究 | 第46-58页 |
4.1 神经网络简介 | 第46-47页 |
4.2 单神经元自适应PID控制理论 | 第47-49页 |
4.3 人工神经元控制系统的稳定性 | 第49-52页 |
4.4 冷凝器真空度的单神经元自适应PID控制方案 | 第52页 |
4.5 控制结果对比分析 | 第52-57页 |
4.6 本章小结 | 第57-58页 |
第5章 模糊RBF网络整定PID控制方法研究 | 第58-72页 |
5.1 模糊自适应整定理论 | 第58-60页 |
5.2 模糊RBF神经网络理论 | 第60-64页 |
5.3 冷凝器真空度的模糊RBF网络整定PID控制方案 | 第64-65页 |
5.4 控制结果对比分析 | 第65-70页 |
5.5 本章小结 | 第70-72页 |
结论 | 第72-74页 |
参考文献 | 第74-78页 |
攻读硕士期间发表的论文和取得的科研成果 | 第78-80页 |
致谢 | 第80页 |