基于神经网络的秸秆炉主汽温控制研究
| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第4-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-16页 |
| ·研究背景与意义 | 第7-8页 |
| ·多模型控制研究概述 | 第8-10页 |
| ·神经网络概述 | 第10-15页 |
| ·本文要做的工作 | 第15-16页 |
| 第二章 过热汽温系统建模 | 第16-27页 |
| ·控制系统综述 | 第16-20页 |
| ·过热蒸汽温度控制系统的模型和特性 | 第16-17页 |
| ·静态特性 | 第17-18页 |
| ·动态特性 | 第18-20页 |
| ·影响过热汽温变化的扰动因素分析 | 第20-21页 |
| ·系统辨识基本理论 | 第21-24页 |
| ·闭环系统辨识 | 第24-25页 |
| ·模型辨识 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 神经网络模型的控制系统研究 | 第27-35页 |
| ·引言 | 第27-28页 |
| ·神经网络建模 | 第28-33页 |
| ·RBF 神经网络 | 第28页 |
| ·最近邻聚类算法 | 第28-29页 |
| ·RBF 神经网络在线建模 | 第29-33页 |
| ·仿真研究 | 第33-34页 |
| ·神经网络模型输出与实际输出比较 | 第33-34页 |
| ·变负荷实际输出与神经网络模型输出比较: | 第34页 |
| ·总结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于神经网络控制器的主汽温控制系统研究 | 第35-46页 |
| ·引言 | 第35-36页 |
| ·RBF 神经网络的数学基础 | 第36-37页 |
| ·RBF 网的学习方法 | 第37-41页 |
| ·基于 RBF 神经网络控制器的控制系统 | 第41-42页 |
| ·仿真研究 | 第42-45页 |
| ·与常规PID 控制系统比较 | 第42-43页 |
| ·扰动试验 | 第43-44页 |
| ·变工况试验 | 第44-45页 |
| ·结论 | 第45-46页 |
| 第五章 全文总结与分析 | 第46-48页 |
| ·全文总结 | 第46-47页 |
| ·尚需要进一步完善的工作 | 第47-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-54页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第54页 |
