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神经网络解耦PID控制器在火电机组中的应用研究

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神经网络解耦PID控制器在火电机组中的应用研究
论文目录
 
摘要第1-4 页
Abstract第4-8 页
第一章 绪论第8-15 页
  · 论文的选题背景及其意义第8 页
  · 协调控制系统的发展现状第8-13 页
    · 单元机组协调控制模型的研究现状第9-10 页
    · 单元机组协调控制策略的研究现状第10-12 页
    · 协调控制系统原理第12-13 页
  · 神经网络的研究现状第13-14 页
  · 本文研究的主要内容第14-15 页
第二章 神经网络理论基础第15-31 页
  · 神经网络的特征第15-16 页
  · 人工神经网络的模型和结构第16-19 页
  · 神经网络系统辨识第19-21 页
    · 系统辨识简介第19-20 页
    · 辨识的基本原理第20-21 页
  · 神经网络控制第21-27 页
    · 神经网络在控制中的应用第21-22 页
    · 神经网络控制系统的典型结构第22-26 页
    · 神经网络控制的基本思想第26-27 页
  · BP 神经网络及算法第27-31 页
    · 网络结构第27 页
    · BP 网络学习公式第27-31 页
第三章 协调控制系统简介第31-39 页
  · 协调控制系统描述第31-32 页
  · 协调控制系统分类第32-35 页
    · 按照系统反馈回路的性质分类第32-35 页
    · 按照前馈信号的性质进行分类第35 页
  · 协调控制系统的主要功能第35-36 页
  · 协调控制系统的动态特性第36-39 页
第四章 神经网络解耦PID 控制策略第39-50 页
  · 神经网络PID 参数自调整控制算法第39-43 页
    · 经典PID 控制器第39-40 页
    · 神经网络第40-43 页
  · 神经网络分散解耦第43-47 页
    · 分散解耦器结构第43-45 页
    · 分散解耦器训练算法第45-47 页
  · 神经网络解耦PID 的控制算法与学习步长的确定第47-50 页
    · 控制算法第47-49 页
    · 学习步长的确定第49-50 页
第五章 控制系统仿真与分析第50-56 页
  · 被控对象解耦仿真第50-52 页
  · PID 控制器参数自调整仿真第52-53 页
  · 神经网络解耦PID 控制策略仿真第53-56 页
    · 神经网络解耦PID 对单元机组控制的仿真第53-54 页
    · 神经网络解耦PID 对单元机组变负荷控制的鲁棒性仿真第54-55 页
    · 常规PID 对单元机组变负荷控制的鲁棒性仿真第55-56 页
第六章 研究成果与展望第56-57 页
  · 本文的研究成果第56 页
  · 结论与展望第56-57 页
参考文献第57-60 页
致谢第60-61 页
作者简介第61 页

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