| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 1 引言 | 第7-12页 |
| ·陶瓷工业辊道窑发展过程及发展趋势 | 第7-8页 |
| ·陶瓷工业辊道窑的控制现状 | 第8-9页 |
| ·神经网络PID控制器的研究 | 第9-10页 |
| ·本课题研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| ·本课题主要研究内容 | 第11-12页 |
| 2 人工神经网络 | 第12-21页 |
| ·神经网络的发展 | 第12-13页 |
| ·神经元模型 | 第13-15页 |
| ·神经网络的结构和学习方法 | 第15-19页 |
| ·神经网络的结构 | 第15-16页 |
| ·神经网络的学习方法 | 第16-19页 |
| ·神经网络参数与结构设计 | 第19-21页 |
| ·训练样本集的选定 | 第19页 |
| ·初始权值的选择 | 第19页 |
| ·学习率η的选择 | 第19-20页 |
| ·隐含层数及隐含层节点数的确定 | 第20-21页 |
| 3 PID控制器 | 第21-32页 |
| ·PID控制原理 | 第21-23页 |
| ·数字PID控制器 | 第23-25页 |
| ·PID调节器的参数整定 | 第25-29页 |
| ·PID调节器参数自整定 | 第29-32页 |
| ·继电型PID参数自整定 | 第29-30页 |
| ·模式识别PID参数自整定 | 第30-32页 |
| 4 BP神经网络PID控制器 | 第32-43页 |
| ·BP神经网络的算法 | 第32-35页 |
| ·BP神经网络算法的缺点 | 第35-36页 |
| ·BP神经网络算法的改进 | 第36-38页 |
| ·BP神经网络PID控制器的MATLAB仿真与分析 | 第38-42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 5 陶瓷辊道窑温度特性研究 | 第43-50页 |
| ·陶瓷辊道窑的结构特点 | 第43-46页 |
| ·窑体结构的划分 | 第44-45页 |
| ·陶瓷辊道窑系统的组成 | 第45-46页 |
| ·建筑陶瓷墙地砖辊道窑烧成过程中的温度特性描述 | 第46-48页 |
| ·建筑陶瓷砖辊道窑的温度模型 | 第47页 |
| ·陶瓷辊道窑炉内温度测量方法 | 第47-48页 |
| ·陶瓷辊道窑温度控制的实现方案 | 第48-50页 |
| 6 BP神经网络PID控制器在辊道窑上的应用 | 第50-65页 |
| ·辊道窑控制系统设计 | 第50-56页 |
| ·辊道窑烧成制度的控制 | 第50-52页 |
| ·辊道窑温度控制仿真系统界面设计 | 第52页 |
| ·辊道窑温度控制系统的仿真方案 | 第52-53页 |
| ·辊道窑温度控制系统的仿真结果及分析 | 第53-56页 |
| ·实验电炉控制系统设计 | 第56-65页 |
| ·实验电炉控制系统硬件设计 | 第56-58页 |
| ·实验电窑控制系统软件设计 | 第58-60页 |
| ·控制界面设计 | 第58-59页 |
| ·控制程序的设计 | 第59-60页 |
| ·实验调试及结果分析 | 第60-65页 |
| 7 结论与展望 | 第65-66页 |
| ·结论 | 第65页 |
| ·展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-69页 |