摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-10页 |
第1章 绪论 | 第10-15页 |
·课题的背景和意义 | 第10页 |
·自适应逆控制的发展及研究现状 | 第10-12页 |
·协调控制系统的控制策略发展现状 | 第12-14页 |
·本文工作内容 | 第14-15页 |
第2章 非线性自适应逆控制 | 第15-20页 |
·引言 | 第15-16页 |
·自适应逆控制的原理 | 第16-18页 |
·非线性自适应逆控制的可行性 | 第18页 |
·自适应逆建模 | 第18-19页 |
·直接逆建模 | 第18-19页 |
·模型参考的逆 | 第19页 |
·本章小结 | 第19-20页 |
第3章 RBF 神经网络及其学习算法 | 第20-27页 |
·RBF 神经网络 | 第20-22页 |
·梯度训练法 | 第22-23页 |
·仿真实例 | 第23-26页 |
·本章小结 | 第26-27页 |
第4章 基于 RBF 网络的自适应逆控制 | 第27-38页 |
·引言 | 第27-28页 |
·控制结构的设计 | 第28-29页 |
·确定网络结构 | 第29-31页 |
·仿真实例 | 第31-37页 |
·常规 PID 控制 | 第32页 |
·反馈线性化仿真 | 第32-35页 |
·RBF 网络的自适应逆控制 | 第35-37页 |
·本章小结 | 第37-38页 |
第5章 RBF 网络自适应逆在协调控制系统中的应用 | 第38-43页 |
·系统的描述 | 第38-39页 |
·2 输入 2 输出对象 | 第38页 |
·3 输入 3 输出燃油机组的锅炉-汽轮机系统 | 第38-39页 |
·神经网络协调控制器 | 第39-41页 |
·控制器的设计 | 第39-40页 |
·离线逆建模 | 第40-41页 |
·系统的解耦效果试验 | 第41-42页 |
·本章小结 | 第42-43页 |
结论 | 第43-45页 |
参考文献 | 第45-50页 |
攻读学位期间发表论文情况 | 第50-51页 |
致谢 | 第51页 |