| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题的背景及研究意义 | 第10-11页 |
| ·柴油机调速系统的发展概况 | 第11-13页 |
| ·柴油机调速器的分类 | 第11-12页 |
| ·柴油机调速器发展现状 | 第12-13页 |
| ·神经网络控制的发展概况 | 第13-14页 |
| ·本课题的主要研究内容 | 第14-16页 |
| 第2章 船舶柴油机数学模型的建立 | 第16-21页 |
| ·柴油机数学建模方法概况 | 第16页 |
| ·柴油机数学模型 | 第16-19页 |
| ·柴油机迟滞时间 | 第19-20页 |
| ·执行器模型 | 第20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 数字PID控制器设计 | 第21-27页 |
| ·PID控制原理 | 第21页 |
| ·数字PID控制 | 第21-23页 |
| ·位置式PID控制算法 | 第21-22页 |
| ·增量式PID控制算法 | 第22-23页 |
| ·船舶柴油机转速传统PID控制仿真 | 第23-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第4章 神经网络自整定PID控制器设计 | 第27-45页 |
| ·神经网络系统辨识和系统控制 | 第27-32页 |
| ·神经网络系统辨识的基本原理 | 第27-28页 |
| ·常用的神经网络控制结构 | 第28-32页 |
| ·BP神经网络及其学习算法 | 第32-35页 |
| ·BP神经网络结构 | 第32-33页 |
| ·BP学习算法 | 第33-35页 |
| ·RBF神经网络及其学习算法 | 第35-37页 |
| ·RBF神经网络结构 | 第35-36页 |
| ·RBF学习算法 | 第36-37页 |
| ·神经网络自整定PID控制器设计方案和相关参数的确定 | 第37-44页 |
| ·神经网络自整定PID控制器设计方案 | 第37-38页 |
| ·PID控制器部分 | 第38页 |
| ·BP网络结构和参数的确定 | 第38-41页 |
| ·RBF网络结构和参数的确定 | 第41-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 神经网络自整定PID控制在柴油机调速中的应用仿真 | 第45-54页 |
| ·仿真系统的构建 | 第45-46页 |
| ·仿真与分析 | 第46-53页 |
| ·阶跃响应仿真与分析 | 第46-47页 |
| ·负载突变响应仿真与分析 | 第47-49页 |
| ·设定转速突变响应仿真与分析 | 第49-50页 |
| ·模型改变后阶跃响应仿真与分析 | 第50-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 结论与展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60页 |