| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景及选题意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 我国隧道掘进机的发展与研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国外隧道掘进机及其控制系统的发展与研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 论文主要研究内容及创新点 | 第14-16页 |
| 1.3.1 论文的主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 研究方案 | 第15-16页 |
| 1.3.3 论文创新点 | 第16页 |
| 1.4 本章小结 | 第16-17页 |
| 第二章 隧道掘进机的结构与工作原理 | 第17-21页 |
| 2.1 隧道掘进机的结构 | 第17-20页 |
| 2.1.1 刀盘 | 第17-18页 |
| 2.1.2 推进机构 | 第18-19页 |
| 2.1.3 管片拼装机构 | 第19页 |
| 2.1.4 排土装置 | 第19页 |
| 2.1.5 后配套设备 | 第19-20页 |
| 2.2 隧道掘进机的工作原理 | 第20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 基于智能算法的隧道掘进机控制 | 第21-38页 |
| 3.1 隧道掘进机控制的智能算法选择 | 第21-22页 |
| 3.1.1 基于模糊算法的神经网络算法 | 第21-22页 |
| 3.1.2 基于神经网络的预测算法 | 第22页 |
| 3.2 预测控制算法的选择 | 第22-28页 |
| 3.2.1 预测控制基本原理 | 第22-23页 |
| 3.2.2 预测控制算法的选择 | 第23-28页 |
| 3.3 神经网络算法的选择 | 第28-36页 |
| 3.3.1 神经网络概述 | 第28-29页 |
| 3.3.2 人工神经网络的基本要素 | 第29-33页 |
| 3.3.3 神经网络算法的选择 | 第33-36页 |
| 3.4 隧道掘进机的智能控制 | 第36-37页 |
| 3.4.1 隧道掘进机的智能控制算法 | 第36页 |
| 3.4.2 隧道掘进机的智能控制过程 | 第36-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 隧道掘进机控制系统建模及仿真 | 第38-66页 |
| 4.1 隧道掘进机的推进系统建模 | 第38-47页 |
| 4.1.1 电液比例控制阀建模 | 第38-43页 |
| 4.1.2 液压缸建模 | 第43-44页 |
| 4.1.3 MATLAB 化简传递函数框图 | 第44-47页 |
| 4.2 隧道掘进机的控制与仿真 | 第47-65页 |
| 4.2.1 MATLAB 基础知识 | 第47-57页 |
| 4.2.2 传统 PID 控制与仿真 | 第57-60页 |
| 4.2.3 神经网络预测控制与仿真 | 第60-65页 |
| 4.3 本章小结 | 第65-66页 |
| 第五章 控制系统软硬件设计 | 第66-86页 |
| 5.1 控制系统硬件设计 | 第66-74页 |
| 5.1.1 PLC 的硬件系统 | 第66-68页 |
| 5.1.2 系统硬件设计方框图 | 第68-69页 |
| 5.1.3 PLC 相关电路设计 | 第69-73页 |
| 5.1.4 硬件接线图 | 第73-74页 |
| 5.2 控制系统软件设计 | 第74-84页 |
| 5.2.1 系统的软件设计 | 第74-80页 |
| 5.2.2 触摸屏界面设计 | 第80-84页 |
| 5.3 隧道掘进机控制系统程序的调试 | 第84-85页 |
| 5.3.1 程序的仿真调试 | 第84页 |
| 5.3.2 触摸屏的仿真调试 | 第84-85页 |
| 5.4 本章小结 | 第85-86页 |
| 第六章 总结与展望 | 第86-88页 |
| 6.1 论文的总结 | 第86页 |
| 6.2 论文的展望 | 第86-88页 |
| 参考文献 | 第88-91页 |
| 致谢 | 第91-92页 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第92页 |