基于小波神经网络的内模控制在再热汽温控制中的应用

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基于小波神经网络的内模控制在再热汽温控制中的应用

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基于小波神经网络的内模控制在再热汽温控制中的应用

论文目录
中文摘要	第1页
英文摘要	第3-6页
第一章绪论	第6-13页
· 课题研究的工程背景	第6-7页
· 小波神经网络的产生、现状、发展及应用	第7-10页
· 小波神经网络的产生、现状、发展	第7-8页
· 小波神经网络在控制领域中的应用现状	第8-10页
· 神经网络内模控制的研究	第10页
· 火电厂再热汽温控制方法研究现状	第10-12页
· 论文的研究内容	第12-13页
第二章小波神经网络理论基础	第13-32页
· 小波分析基础	第13-17页
· 小波分析的提出	第13-14页
· 小波分析定义	第14页
· 多分辨分析	第14-15页
· 小波包分析	第15-16页
· 小波分析的工程涵义	第16-17页
· 小波的时频特性	第17-19页
· 时间-频率窗	第17-18页
· 时频域支撑	第18-19页
· 小波网络的结构形式	第19-23页
· 小波分析与神经网络的结合途径	第19-20页
· 小波神经网络模型分类	第20-21页
· 小波神经网络性能分析	第21-23页
· 小波神经网络的结构设计方法和参数优化方法	第23-28页
· 基于时频特性的结构设计方法	第23-25页
· 小波神经网络的参数优化方法	第25-27页
· 小波神经网络设计举例	第27-28页
· 小波神经网络与神经网络的比较	第28-30页
· 小结	第30-32页
第三章 WNN理论及其在再热汽温控制中的应用	第32-47页
· 基于小波神经网络的系统辨识	第32-33页
· 控制系统中小波神经网络的应用	第33-34页
· 基于小波神经网络的逆系统方法	第34-40页
· α阶积分逆系统	第34页
· 被控对象小波网络正、逆模型的存在性	第34-35页
· 系统鲁棒性研究	第35-37页
· 系统稳态性能研究	第37-39页
· 仿真研究	第39-40页
· 小波神经网络内模控制	第40-46页
· 系统的可逆性	第42-43页
· 对象的小波网络正、逆模型存在性	第43-44页
· 小波神经网络内模控制	第44-45页
· 仿真研究	第45-46页
· 小结	第46-47页
第四章自适应逆控制的一种改进算法及其应用	第47-54页
· 自适应逆控制	第47-49页
· 改进的算法分析	第49-51页
· 仿真研究	第51-53页
· 小结	第53-54页
第五章结论与展望	第54-55页
参考文献	第55-58页
致谢	第58-59页
在学期间发表的学术论文和参加科研情况	第59页

本篇论文共59页，点击这进入下载页面。

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