基于无模型自适应控制方法的炉温控制系统
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题研究的领域和意义 | 第9页 |
| ·温度控制系统的发展概况 | 第9-11页 |
| ·温度控制算法的国内外研究概况及发展趋势 | 第11-12页 |
| ·本文研究的问题及工作成果 | 第12-13页 |
| ·论文的组织结构 | 第13-14页 |
| 2 相关控制方法理论 | 第14-21页 |
| ·常规PID控制简介 | 第14-16页 |
| ·PID基本概念 | 第14-15页 |
| ·PID控制 | 第15-16页 |
| ·自适应控制方法 | 第16-17页 |
| ·无模型控制方法 | 第17-21页 |
| ·单入单出非线性系统的线性化 | 第18页 |
| ·无模型自适应控制器的设计 | 第18-19页 |
| ·伪梯度向量的估计算法 | 第19-21页 |
| 3 带神经网络补偿的无模型自适应方法 | 第21-31页 |
| ·神经网络基本原理 | 第21-27页 |
| ·神经元模型 | 第21-22页 |
| ·传递函数 | 第22页 |
| ·神经元学习规则 | 第22-23页 |
| ·BP神经网络 | 第23-27页 |
| ·带补偿的无模型方法模型 | 第27-31页 |
| ·BP神经网络结构 | 第27-28页 |
| ·BP神经网络权值估计 | 第28-31页 |
| 4 电阻炉温度系统的设计与实验研究 | 第31-50页 |
| ·系统的硬件 | 第31-32页 |
| ·检测元件 | 第32页 |
| ·PEC7000模块 | 第32页 |
| ·系统的软件 | 第32-33页 |
| ·系统的实现 | 第33-38页 |
| ·登录画面 | 第34-35页 |
| ·主控界面 | 第35-38页 |
| ·实验研究 | 第38-50页 |
| ·PID算法的实验研究 | 第38-42页 |
| ·无模型自适应算法的实验研究 | 第42-45页 |
| ·带BP神经网络补偿的MFLAC算法 | 第45-50页 |
| 结论 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-54页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-57页 |
