| 第1章 绪论 | 第1-14页 |
| ·课题的背景和意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究水平及动态 | 第9-11页 |
| ·船舶机舱自动化的发展 | 第9页 |
| ·PID控制器的发展 | 第9-11页 |
| ·计算机仿真技术的发展 | 第11-12页 |
| ·本论文的主要研究任务 | 第12-14页 |
| 第2章 主机冷却水温度控制系统数学模型 | 第14-30页 |
| ·系统组成及介绍 | 第14-15页 |
| ·系统原理 | 第15-17页 |
| ·系统数学模型的建立 | 第17-27页 |
| ·冷却器的特性分析 | 第17-24页 |
| ·主机冷却水温度控制系统主要部分数学模型的建立 | 第24-27页 |
| ·系统的SIMULINK仿真模型 | 第27-30页 |
| 第3章 主机冷却水温度的数字PID控制仿真 | 第30-41页 |
| ·PID控制原理 | 第30-31页 |
| ·增量式PID控制算法 | 第31-33页 |
| ·PID控制器参数的选择 | 第33-39页 |
| ·试凑法确定PID控制参数 | 第33-34页 |
| ·试验经验法确定PID参数 | 第34-39页 |
| ·系统的数字PID控制仿真及结果 | 第39-41页 |
| 第4章 主机冷却水温度的神经网络PID控制仿真 | 第41-61页 |
| ·基于单神经元网络的PID智能控制 | 第42-51页 |
| ·单神经元模型 | 第42-43页 |
| ·单神经元自适应PID控制器及其学习算法 | 第43-44页 |
| ·以Pe~2(k+d)+QΔu~2(k)为性能指标的单神经元PID控制器 | 第44-48页 |
| ·单神经元自适应PID控制器学习算法可调参数的选取规律 | 第48-49页 |
| ·系统的单神经元自适应PID控制仿真结果 | 第49-51页 |
| ·基于CMAC(小脑模型神经网络)与PID的复合控制 | 第51-57页 |
| ·CMAC概述 | 第51-53页 |
| ·CMAC与PID复合控制算法 | 第53-55页 |
| ·系统的CMAC与PID复合控制的SIMULINK仿真 | 第55-57页 |
| ·冷却器控制通道数学模型改变时系统的SIMULINK仿真 | 第57-60页 |
| ·小结 | 第60-61页 |
| 第5章 神经网络PID控制器的联机实现 | 第61-68页 |
| ·M函数与VC++的转换 | 第61-65页 |
| ·CMAC与PID复合控制器的M函数 | 第61-63页 |
| ·CMAC与PID复合控制器的VC++编程 | 第63-65页 |
| ·系统的硬件设计 | 第65页 |
| ·系统的联机运行与调试 | 第65-68页 |
| 第6章 结论与展望 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 攻读学位期间公开发表的论文 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-73页 |
