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基于神经网络逆方法的单元机组协调控制

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

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