神经网络在碱回收蒸发工段中的应用研究
| 致谢 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·论文研究的背景 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·神经网络应用于控制领域的现状 | 第10-11页 |
| ·碱回收蒸发控制系统研究现状 | 第11-12页 |
| ·论文研究的内容及意义 | 第12-15页 |
| ·论文研究的内容 | 第12-13页 |
| ·论文研究的意义 | 第13-15页 |
| 第二章 碱回收蒸发工段工艺与控制 | 第15-22页 |
| ·碱回收工艺简介 | 第15-16页 |
| ·蒸发工段工艺流程 | 第16-18页 |
| ·蒸发工段重要参量的控制 | 第18-21页 |
| ·黑液液位的控制 | 第18页 |
| ·黑液浓度的控制 | 第18-21页 |
| ·小结 | 第21-22页 |
| 第三章 常规 PID 控制与神经网络的发展与结合 | 第22-31页 |
| ·常规 PID 控制原理 | 第22-24页 |
| ·模拟 PID 控制器 | 第22页 |
| ·数字 PID 控制算法 | 第22-24页 |
| ·神经网络 | 第24-26页 |
| ·神经网络概述 | 第24-25页 |
| ·BP 神经网络 | 第25页 |
| ·RBF 神经网络 | 第25-26页 |
| ·PID 神经网络 | 第26页 |
| ·神经元网络和 PID 控制的结合 | 第26-30页 |
| ·单神经元结构的 PID 控制 | 第27页 |
| ·神经网络整定的 PID 控制 | 第27-30页 |
| ·小结 | 第30-31页 |
| 第四章 黑液液位的神经网络控制 | 第31-41页 |
| ·黑液液位控制策略的提出 | 第31页 |
| ·PIDNN 控制理论 | 第31-33页 |
| ·连接权重初值的选取 | 第33-34页 |
| ·控制系统的改进 | 第34-35页 |
| ·仿真结果及分析 | 第35-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 第五章 黑液浓度的神经网络控制 | 第41-51页 |
| ·黑液浓度控制策略的提出 | 第41页 |
| ·蒸发过程的模型 | 第41-42页 |
| ·黑液浓度的 PID 控制 | 第42-44页 |
| ·RBF 神经网络控制理论 | 第44-47页 |
| ·RBF 神经网络结构 | 第44页 |
| ·RBF 神经网络辨识算法 | 第44-45页 |
| ·RBF 网络 PID 整定原理 | 第45-46页 |
| ·仿真算例 | 第46-47页 |
| ·RBF 神经网络控制系统设计 | 第47-48页 |
| ·仿真结果及分析 | 第48-50页 |
| ·小结 | 第50-51页 |
| 第六章 结论 | 第51-53页 |
| ·论文工作总结 | 第51页 |
| ·进一步的研究和展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-55页 |
