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模糊神经网络在石灰窑控制系统中的应用

摘要第1-3页
Abstract第3-8页
第一章 绪论第8-17页
 1.1 引言第8-9页
 1.2 课题的选题背景第9-11页
  1.2.1 石灰窑常用控制算法和存在问题第10-11页
   1.2.1.1 经典控制方法(PID 控制)第10页
   1.2.1.2 现代控制方法(最优控制)第10-11页
   1.2.1.3 智能控制方法第11页
 1.3 模糊控制的产生与发展第11-13页
 1.4 人工神经网络的产生与发展第13-14页
 1.5 模糊控制与神经网络的结合第14-16页
 1.6 本文的主要工作第16-17页
第二章模糊系统与神经网络的融合第17-25页
 2.1 引言第17页
 2.2 模糊系统与神经网络的等价性第17-19页
 2.3 模糊神经技术的实现方式第19-25页
  2.3.1 基于神经元网络的模糊控制第20-22页
   2.3.1.1 直接映射结构第20-21页
   2.3.1.2 递阶结构第21-22页
  2.3.2 模糊神经元网络第22-23页
  2.3.3 用模糊逻辑增强的神经元网络第23-25页
第三章基于神经网络的模糊推理过程第25-42页
 3.1 引言第25页
 3.2 典型结构的模糊推理系统第25-30页
  3.2.1 模糊推理的基本组成第25-28页
  3.2.2 模糊推理的实现第28-30页
 3.3 模糊神经网络的联结主义表达第30-34页
  3.3.1 模糊系统联结主义的网络结构第30-32页
  3.3.2 模糊规则的神经网络实现第32-34页
   3.3.2.1 结构实现第32-33页
   3.3.2.2 算法实现第33-34页
 3.4 模糊高斯基函数网络推理结构及其学习算法第34-42页
  3.4.1 模糊高斯基函数的网络结构第34-36页
  3.4.2 混合学习算法的实现第36-42页
   3.4.2.1 离线学习算法第36-39页
   3.4.2.2 在线学习算法第39页
   3.4.2.3 基于变尺度 BFGS 方法的新学习算法第39-42页
第四章 石灰窑系统的模糊神经网络控制第42-50页
 4.1 引言第42页
 4.2 石灰窑简介第42-45页
  4.2.1 石灰在炼钢生产中的作用第42-43页
  4.2.2 石灰窑的分类第43页
  4.2.3 石灰立窑的热工特点第43-45页
 4.3 石灰窑控制方案的设计第45页
 4.4 用模糊神经网络控制煅烧温度第45-50页
  4.4.1 模糊神经网络温度控制器的设计第45-48页
  4.4.2 神经网络预测器 NNP 的结构第48-50页
第五章 石灰窑控制系统数字仿真第50-60页
 5.1 引言第50页
 5.2 石灰窑加热炉的数学模型第50-53页
 5.3 石灰窑系统数字仿真第53-55页
 5.4 石灰窑系统特性分析第55-57页
 5.5 仿真结果分析第57-60页
第六章 石灰窑计算机监控系统的设计第60-72页
 6.1 引言第60页
 6.2 石灰窑计算机控制系统的功能第60-61页
 6.3 石灰窑计算机控制系统的构成第61-67页
  6.3.1 硬件第61-63页
   6.3.1.1 硬件配置第61-63页
   6.3.1.2 S7-300 PLC 简介第63页
  6.3.2 软件配置第63-65页
   6.3.2.1 STEP7 简介第64-65页
   6.3.2.2 Wincc 监控组态软件第65页
  6.3.3 S7-300 的通讯和网络组态第65-67页
   6.3.3.1 SIMATIC NET 介绍第65-66页
   6.3.3.2 MPI 通讯介绍第66-67页
 6.4 监控系统的要求与特点第67-68页
  6.4.1 控制要求第67页
  6.4.2 监控功能与特点第67-68页
 6.5 SIMATIC S7-300 PLC 控制程序的设计第68-70页
 6.6 控制效果与分析第70-72页
结论第72-73页
参考文献第73-76页
致谢第76-77页
个人简历第77页

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