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一种新型控制算法在主汽温控制系统中的应用
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一种新型控制算法在主汽温控制系统中的应用
论文目录
 
中文摘要第1 页
英文摘要第2-5 页
第一章 绪论第5-10 页
　　· 选题背景及其意义第5-6 页
　　· 课题研究现状第6-7 页
　　· 分析主汽温系统的设计问题，提出新型控制算法第7-9 页
　　　　· 过热汽温调节的重要性第7 页
　　　　· 过热汽温的调节任务、被调量及调节量第7 页
　　　　· 过热汽温调节对象的动态特性及调节中的难点第7-8 页
　　　　· 智能前馈+反馈控制策略第8-9 页
　　· 主要研究内容第9-10 页
第二章 非线性PID控制系统设计第10-16 页
　　· 引言第10 页
　　· 非线性PID控制系统设计第10-15 页
　　　　· 跟踪微分器理论第10-13 页
　　　　· 变参数PID控制理论第13-14 页
　　　　· 基于跟踪微分器的非线性PID控制策略第14-15 页
　　· 本章小结第15-16 页
第三章 基于改进遗传算法的非线性PID控制系统仿真分析第16-25 页
　　· 引言第16 页
　　· 基本遗传算法(SGA)第16-20 页
　　　　· GA简介第16-18 页
　　　　· SGA的基本实现技术第18-20 页
　　· 改进遗传算法(MGA)第20-22 页
　　　　· 基本遗传算法(SGA)存在的问题第20-21 页
　　　　· 对SGA的改进第21-22 页
　　· 非线性PID控制系统仿真分析第22-24 页
　　　　· 对象特性第22-23 页
　　　　· 系统仿真第23-24 页
　　· 本章小结第24-25 页
第四章 基于神经网络的前馈控制第25-37 页
　　· 前馈控制简述第25-27 页
　　　　· 单纯的前馈调节系统第25-26 页
　　　　· 复合调节系统第26-27 页
　　　　· 前馈调节的局限性第27 页
　　· 神经网络控制理论第27-29 页
　　　　· 基于正向模型的神经网络自适应控制系统第28-29 页
　　　　· 基于逆模型的神经网络自适应控制系统第29 页
　　· 神经网络前馈控制器设计第29-36 页
　　　　· 神经网络模型辨识器NNI的构成及学习算法第30-32 页
　　　　· 神经网络前馈控制器NNC的构成及学习算法第32-34 页
　　　　· NNC和NNI基本学习算法的一些改进第34-36 页
　　· 本章小结第36-37 页
第五章 新型控制算法在主汽温控制系统中的应用第37-41 页
　　· 引言第37 页
　　· 控制结构第37-38 页
　　　　· NNI的学习训练第37-38 页
　　　　· NNC的学习训练第38 页
　　· 仿真分析第38-40 页
　　· 本章小结第40-41 页
第六章 结束语第41-43 页
参考文献第43-45 页
致谢第45-46 页
在学期间发表的学术论文第46页

本篇论文共46页，点击这进入下载页面。
 
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