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神经网络技术在预测控制中的应用研究

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神经网络技术在预测控制中的应用研究
论文目录
 
摘要第1-3 页
Abstract第3-8 页
第一章 绪论第8-13 页
  · 选题的背景及意义第8-9 页
  · 预测控制研究的进展及存在的问题第9-11 页
    · 预测控制研究的进展第9-11 页
    · 预测控制存在的问题第11 页
  · 本论文所做的工作第11-13 页
第二章 动态矩阵预测控制的理论基础第13-37 页
  · 预测控制提出的背景第13-14 页
  · 预测控制的基本思想与结构第14-17 页
    · 预测控制的基本思想与结构第14-15 页
    · 预测控制的原理第15-17 页
  · 预测控制的特点第17 页
  · 预测控制中的预测模型第17-20 页
    · 脉冲响应模型第18 页
    · 阶跃响应模型第18-19 页
    · 可控自回归滑动平均模型(CARMA)第19-20 页
    · 可控自回归积分滑动平均模型(CARIMA)第20 页
  · 动态矩阵控制算法DMC第20-36 页
    · 动态矩阵控制算法(DMC)第20-26 页
    · DMC的内模控制结构第26-27 页
    · DMC的稳定性和鲁棒性第27-28 页
    · 动态矩阵控制的特点第28-29 页
    · 动态矩阵控制的仿真研究第29-36 页
  · 本章小结第36-37 页
第三章 基于BP神经网络辨识的动态矩阵预测控制研究第37-52 页
  · 神经网络基础第37-39 页
  · 前向神经网络的BP算法第39-44 页
    · 基于BP算法的多层前馈网络模型第39-40 页
    · BP学习算法的权值调整第40-41 页
    · BP算法的程序实现第41-43 页
    · 多层前馈网络的主要能力第43 页
    · BP学习算法注意事项第43-44 页
  · 基于BP神经网络的预测控制系统第44-49 页
    · 神经网络预测控制的一般结构第44-46 页
    · BP神经网络预测控制第46-49 页
  · 基于BP网络的动态矩阵预测控制的仿真研究第49-51 页
    · 被控对象的离线辨识第49-50 页
    · 基于BP网络的动态矩阵预测控制的仿真第50-51 页
  · 本章小结第51-52 页
第四章 基于RBF神经网络辨识的动态矩阵控制的研究第52-63 页
  · RBF神经网络第52-56 页
    · RBF神经网络概述第52-53 页
    · 网络模型第53 页
    · RBF网络的学习方法第53-55 页
    · RBF网络学习方法的程序实现第55-56 页
  · RBF神经网络预测控制第56-59 页
    · RBF神经网络预测控制的结构第56 页
    · RBF神经网络预测模型第56-58 页
    · RBF神经网络预测控制律的计算第58-59 页
  · 基于RBF网络的动态矩阵预测控制的仿真研究第59-62 页
    · 被控对象的离线辨识第59-60 页
    · 基于RBF网络的动态矩阵预测控制的仿真第60-62 页
  · 本章小结第62-63 页
第五章 神经网络预测控制在加氢裂化装置上的应用研究第63-75 页
  · 加氢裂化装置的工艺流程及控制要求第63-67 页
    · 工艺流程第64-65 页
    · DCS控制系统及控制目标第65-67 页
  · 神经网络技术在航煤干点建模上的应用第67-72 页
    · 模型辨识的输入变量及数据采集与处理第68-69 页
    · 模型的辨识第69-72 页
  · 航煤干点动态矩阵预测控制方案的设计第72-74 页
    · 前馈控制第73-74 页
    · 串级控制第74 页
  · 本章小结第74-75 页
结束语第75-77 页
致谢第77-78 页
参考文献第78-82 页
附录(攻读学位期间发表的论文)第82 页

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