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轧机机前推床同步控制系统研究

摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第一章 绪论第8-11页
   ·课题研究背景及意义第8页
     ·综述第8页
     ·研究意义第8页
   ·课题研究现状第8-9页
     ·液压同步控制方式第8-9页
     ·自动控制理论发展简介第9页
   ·课题来源和研究内容第9-11页
     ·课题来源第9页
     ·课题研究内容第9-11页
第二章 推床液压系统分析与设计第11-21页
   ·引言第11页
   ·同步控制回路第11-14页
     ·开环同步控制回路第11-13页
     ·闭环同步控制回路第13-14页
   ·同步控制精度第14-15页
     ·开环同步控制系统同步误差第14-15页
     ·闭环同步控制系统同步误差第15页
   ·推床位置控制系统第15-20页
     ·电液比例技术的发展第15-16页
     ·电液比例控制系统基本构成第16-17页
     ·推床比例控制系统的分析与改进第17-20页
   ·本章小结第20-21页
第三章 推床同步控制系统数学建模第21-32页
   ·引言第21页
   ·液压系统建模方式第21-22页
     ·基于数学模型的建模第21页
     ·基于虚拟仪器的建模第21-22页
   ·推床同步控制系统传递函数计算第22-28页
     ·电液比例位置控制系统传递函数确定第22-25页
     ·电液比例位置同步控制系统相关参数计算第25-28页
   ·推床同步控制系统传递函数确定第28-29页
   ·同步控制策略分析第29-31页
   ·本章小结第31-32页
第四章 基于不完全微分PID控制仿真第32-46页
   ·引言第32页
   ·PID控制原理第32-34页
     ·PID控制结构第32页
     ·PID控制算法第32-34页
   ·不完全微分PID第34-36页
     ·不完全微分PID结构第34页
     ·不完全微分PID算法第34-36页
   ·不完全微分PID仿真第36-45页
     ·PID参数整定第36-42页
     ·仿真结果和分析第42-45页
   ·本章小结第45-46页
第五章 基于BP网络的自整定PID控制第46-60页
   ·引言第46-52页
     ·神经网络发展简介第46-47页
     ·神经网络原理简介第47页
     ·神经网络的结构第47-48页
     ·神经网络的学习算法第48-51页
     ·神经网络的特点第51页
     ·神经网络的应用第51-52页
   ·自整定控制算法第52-55页
     ·控制器结构第52-53页
     ·经典PID算法第53页
     ·BP网络学习算法第53-55页
   ·基于BP网络的PID仿真第55-58页
     ·BP网络结构的结构设计第55-56页
     ·仿真结果和分析第56-58页
   ·本章小结第58-60页
第六章 总结与展望第60-62页
   ·总结第60-61页
   ·展望第61-62页
参考文献第62-64页
致谢第64-65页
攻读硕士期间发表的论文第65页

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