| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 主要符号说明 | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| ·课题背景和意义 | 第9页 |
| ·聚乙烯醇的国内外生产现状及发展趋势 | 第9-11页 |
| ·聚乙烯醇生产过程中醋酸乙烯合成简介 | 第11-14页 |
| ·乙炔工序 | 第12-13页 |
| ·合成工序 | 第13-14页 |
| ·精馏工序 | 第14页 |
| ·工厂控制现状及存在问题 | 第14-15页 |
| ·本论文的主要研究任务 | 第15-16页 |
| 第二章 PID 控制器及BP神经网络概述 | 第16-28页 |
| ·PID 控制器 | 第16-24页 |
| ·PID 控制原理 | 第16-17页 |
| ·增量式PID 控制算法 | 第17-18页 |
| ·PID 控制器参数的选择 | 第18-24页 |
| ·BP 神经网络 | 第24-28页 |
| ·BP 神经网络结构 | 第24-25页 |
| ·BP 学习算法 | 第25-26页 |
| ·神经网络的学习规则 | 第26-28页 |
| 第三章 VAC 合成中温的神经网络PID控制研究 | 第28-53页 |
| ·合成反应温度模型的建立 | 第28-35页 |
| ·建立数学模型的意义 | 第28-29页 |
| ·建立数学模型的方法 | 第29页 |
| ·阶跃响应的获取 | 第29-33页 |
| ·由阶跃响应确定近似传递函数 | 第33-35页 |
| ·VAC 合成中温单神经元自适应PID 控制器研究 | 第35-44页 |
| ·单神经元自适应PID 控制器的构成和算法 | 第35-39页 |
| ·单神经元PID 控制器的稳定性分析 | 第39页 |
| ·单神经元自适应PID 控制器的仿真研究 | 第39-44页 |
| ·基于BP 神经网络的PID 控制器在VAC 合成中温中的应用研究 | 第44-51页 |
| ·基于BP 神经网络的PID 控制器的构成和算法分析 | 第44-47页 |
| ·基于BP 神经网络的PID 控制器的仿真研究 | 第47-49页 |
| ·BP 神经网络与单神经元PID 控制器仿真比较 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第四章 基于神经网络PID控制的VAC 合成中温控制系统设计 | 第53-61页 |
| ·引言 | 第53页 |
| ·M 函数与VC++的转换 | 第53-56页 |
| ·BP 神经网络与PID 复合控制器的M 函数 | 第53-56页 |
| ·BP 神经网络与PID 复合控制器的VC++编程 | 第56页 |
| ·控制系统硬件结构 | 第56-57页 |
| ·目前常用控制系统硬件构成 | 第56页 |
| ·本控制系统硬件构成 | 第56-57页 |
| ·控制软件系统的设计 | 第57-61页 |
| 第五章 总结和展望 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |
| 附录A：SNPC 源程序 | 第65-69页 |
| 附录B：PNPC 源程序 | 第69-72页 |
| 附录C：BP神经网络C++源程序 | 第72-85页 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文 | 第85页 |
