摘要 | 第4-5页 |
abstract | 第5页 |
第一章 绪论 | 第8-13页 |
1.1 课题来源、背景与意义 | 第8页 |
1.2 国内外研究现状 | 第8-11页 |
1.3 课题研究内容 | 第11-12页 |
1.4 论文创新点 | 第12-13页 |
第二章 CSTR的机理建模研究 | 第13-23页 |
2.1 连续搅拌反应釜的基本结构 | 第13-14页 |
2.2 连续搅拌反应釜的工作原理 | 第14-15页 |
2.3 连续搅拌反应釜的建模及分析 | 第15-22页 |
2.3.1 CSTR机理模型的建立 | 第16-18页 |
2.3.2 CSTR机理模型分析 | 第18-22页 |
2.4 本章小结 | 第22-23页 |
第三章 基于U模型的CSTR控制方法研究 | 第23-39页 |
3.1 U模型控制方法概述 | 第23-24页 |
3.1.1 U模型的结构与特点 | 第23-24页 |
3.1.2 极点配置法 | 第24页 |
3.2 基于U模型的CSTR控制器设计 | 第24-38页 |
3.2.1 CSTR的离散模型辨识与相关性分析 | 第25-32页 |
3.2.2 基于极点配置的U模型控制器设计 | 第32-34页 |
3.2.3 仿真与对比分析 | 第34-38页 |
3.3 本章小结 | 第38-39页 |
第四章 基于多变量离散模型的CSTR滑模控制方法研究 | 第39-60页 |
4.1 滑模控制器方法概述 | 第39-43页 |
4.1.1 滑模控制的基本方法 | 第39-41页 |
4.1.2 离散滑模控制的特点 | 第41-43页 |
4.2 CSTR离散滑模控制器的设计 | 第43-53页 |
4.2.1 离散空间模型辨识 | 第43-48页 |
4.2.2 基于离散模型的滑模控制器的设计 | 第48-50页 |
4.2.3 仿真实验设计与对比分析 | 第50-53页 |
4.3 带不确定性的CSTR离散滑模控制器设计 | 第53-58页 |
4.3.1 滑模控制器设计思路 | 第54-55页 |
4.3.2 仿真实验设计与对比分析 | 第55-58页 |
4.4 本章小结 | 第58-60页 |
第五章 基于RBF神经网络的CSTR滑模控制方法研究 | 第60-80页 |
5.1 RBF神经网络概述 | 第60-62页 |
5.1.1 RBF神经网络的结构 | 第60-61页 |
5.1.2 RBF神经网络的训练方法 | 第61-62页 |
5.2 基于参数辨识的RBF神经网络滑模控制器设计 | 第62-70页 |
5.2.1 CSTR模型的分析与改进 | 第63-64页 |
5.2.2 神经网络控制器设计 | 第64-66页 |
5.2.3 仿真实验设计与对比分析 | 第66-70页 |
5.3 RBF神经网络直接自适应滑模控制器设计 | 第70-79页 |
5.3.1 神经网络控制器设计 | 第70-74页 |
5.3.2 仿真实验设计与对比分析 | 第74-79页 |
5.4 本章小结 | 第79-80页 |
第六章 结论 | 第80-82页 |
6.1 研究总结 | 第80页 |
6.2 未来工作展望 | 第80-82页 |
参考文献 | 第82-86页 |
攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第86-87页 |
致谢 | 第87页 |