基于Elman神经网络的预测控制研究及应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-22页 |
| ·课题研究目的及意义 | 第9-11页 |
| ·预测控制综述 | 第11-15页 |
| ·预测控制的发展 | 第11-12页 |
| ·预测控制的基本原理 | 第12-14页 |
| ·预测控制的分类 | 第14-15页 |
| ·人工神经网络综述 | 第15-20页 |
| ·人工神经网络的发展 | 第15-16页 |
| ·人工神经元模型及结构 | 第16-18页 |
| ·人工神经网络的特点 | 第18-19页 |
| ·人工神经网络的应用 | 第19-20页 |
| ·本文研究内容 | 第20-22页 |
| 第2章 内模控制和Elman神经网络原理 | 第22-39页 |
| ·内模控制 | 第22-31页 |
| ·内模控制基本原理 | 第22-28页 |
| ·内模控制器设计 | 第28-31页 |
| ·Elman神经网络 | 第31-34页 |
| ·Elman网络结构 | 第31-32页 |
| ·反向传播算法 | 第32-34页 |
| ·神经网络内模控制 | 第34-38页 |
| ·神经网络内模控制结构 | 第34-35页 |
| ·正模型 | 第35-36页 |
| ·逆模型 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第3章 CSTR系统神经网络内模控制设计 | 第39-55页 |
| ·控制方案 | 第39-40页 |
| ·基于神经网络的预测模型原理 | 第40-42页 |
| ·递推多步预测模型 | 第41-42页 |
| ·非递推多步预测模型 | 第42页 |
| ·CSTR系统模型神经网络在线辨识 | 第42-44页 |
| ·正模型在线辨识 | 第42-43页 |
| ·逆模型在线辨识 | 第43-44页 |
| ·神经网络权值在线计算 | 第44-53页 |
| ·Levenberg-Marquardt算法 | 第44-48页 |
| ·正模型在线训练 | 第48-50页 |
| ·逆模型在线训练 | 第50-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第4章 基于ARM的控制器设计 | 第55-71页 |
| ·嵌入式系统 | 第55页 |
| ·ARM体系结构 | 第55-57页 |
| ·输入输出电路设计 | 第57-60页 |
| ·A/D转换电路 | 第57-58页 |
| ·D/A转换电路 | 第58-60页 |
| ·嵌入式操作系统μC/OS-Ⅱ | 第60-66页 |
| ·μC/OS-Ⅱ简介 | 第60-61页 |
| ·μC/OS-Ⅱ在S3C44B0X上的移植 | 第61-66页 |
| ·控制器软件设计 | 第66-70页 |
| ·总体结构 | 第66-67页 |
| ·应用程序设计 | 第67-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第5章 连续反应过程仿真分析 | 第71-84页 |
| ·MPCE-1000简介 | 第71-73页 |
| ·系统软件功能 | 第71-72页 |
| ·系统硬件功能 | 第72-73页 |
| ·连续反应工艺流程 | 第73-76页 |
| ·CSTR反应特性测试 | 第76-78页 |
| ·仿真实验 | 第78-83页 |
| ·本章小结 | 第83-84页 |
| 结论 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-89页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第89-90页 |
| 致谢 | 第90页 |
