| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-24页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第12-13页 |
| ·论文研究的主要内容及工作简述 | 第13页 |
| ·国内外的研究现状及发展动态 | 第13-24页 |
| ·PID参数的经典整定方法 | 第13-17页 |
| ·PID参数的现代及智能整定方法 | 第17-21页 |
| ·神经网络在PID控制系统中的应用 | 第21-24页 |
| 第二章 基于BP网络的非线性系统智能PID控制器 | 第24-36页 |
| ·BP网络及其学习算法 | 第24-26页 |
| ·基于BP网络的PID控制器参数整定 | 第26-33页 |
| ·控制问题描述 | 第27-29页 |
| ·神经网络瞬时线性化模型 | 第29-30页 |
| ·广义最小方差调节器 | 第30-32页 |
| ·控制器性能的改善 | 第32-33页 |
| ·BP网络在线自校正PID控制器 | 第33-36页 |
| ·控制结构及算法 | 第33-34页 |
| ·仿真研究 | 第34-36页 |
| 第三章 基于RBF网络的非线性系统智能PID控制器 | 第36-52页 |
| ·RBF网络及其学习算法 | 第36-39页 |
| ·基于RBF网络的PID控制器参数整定 | 第39-42页 |
| ·RBF网络在线自校正PID控制器 | 第42-52页 |
| ·控制结构及算法 | 第42页 |
| ·仿真研究 | 第42-52页 |
| 第四章 实例及应用研究 | 第52-68页 |
| ·pH中和过程的神经网络PID控制系统 | 第52-59页 |
| ·pH中和过程的机理模型 | 第53-54页 |
| ·pH中和过程的特性描述 | 第54-57页 |
| ·基于NN-PID的pH中和过程控制系统 | 第57-59页 |
| ·基于MCGS组态软件的NN-PID控制器实现 | 第59-68页 |
| ·基于MCGS的工业过程控制组态 | 第60-62页 |
| ·NN-PID算法的实现 | 第62-68页 |
| 第五章 结束语 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第75-76页 |
| 作者与导师简介 | 第76-77页 |
| 附件 | 第77-78页 |