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连续搅拌反应釜的建模与控制研究

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

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