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基于PSO神经网络的解耦控制及其在精馏塔上的应用研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-7页 | | Abstract | 第7-12页 | | 第一章 绪论 | 第12-19页 | | ·课题研究背景与意义 | 第12页 | | ·国内外研究现状 | 第12-16页 | | ·传统解耦控制方法 | 第12-13页 | | ·自适应解耦控制方法 | 第13-14页 | | ·鲁棒控制解耦方法 | 第14页 | | ·智能解耦控制 | 第14-16页 | | ·本文主要研究内容 | 第16-17页 | | ·论文框架 | 第17-19页 | | 第二章 基于混沌粒子群的神经网络PID解耦控制方法研究 | 第19-26页 | | ·神经网络解耦控制方法的研究 | 第19-20页 | | ·混沌粒子群优化的神经网络 PID 解耦控制 | 第20-23页 | | ·神经网络PID | 第20-22页 | | ·粒子群优化算法 | 第22页 | | ·混沌优化算法 | 第22-23页 | | ·混沌粒子群算法对PID神经网络的训练 | 第23页 | | ·仿真研究 | 第23-25页 | | ·本章小结 | 第25-26页 | | 第三章 基于动态RBF的单神经元PID解耦控制算法研究 | 第26-36页 | | ·动态 RBF 与单神经元 PID 相结合的解耦算法研究意义 | 第26-27页 | | ·RBF 神经网络拓扑结构及最近邻聚类算法 | 第27-29页 | | ·常规RBF神经网络拓扑机构 | 第27-28页 | | ·动态RBF神经网络的构造 | 第28-29页 | | ·基于动态 RBF 神经网络的单神经元 PID 解耦控制器研制 | 第29-32页 | | ·动态RBF神经网络辨识器设计 | 第29-31页 | | ·单神经元PID解耦控制器研制 | 第31-32页 | | ·系统仿真研究 | 第32-35页 | | ·本章总结 | 第35-36页 | | 第四章 精馏塔控制系统硬件设计 | 第36-48页 | | ·精馏塔控制系统结构介绍 | 第36页 | | ·精馏塔生产工艺介绍与系统接线设计 | 第36-42页 | | ·硬件选型设计 | 第42-47页 | | ·可编程逻辑控制器的选型 | 第42-44页 | | ·模拟量输入/输出扩展模块 | 第44-45页 | | ·PROFIBUS-DP通讯模块EM277 | 第45页 | | ·PROFIBUS现场总线 | 第45-46页 | | ·加热管 | 第46页 | | ·调压模块 | 第46页 | | ·电磁流量计 | 第46页 | | ·压力表 | 第46-47页 | | ·变频器 | 第47页 | | ·本章小结 | 第47-48页 | | 第五章 控制系统应用软件设计与实验分析 | 第48-61页 | | ·软件平台介绍 | 第48-50页 | | ·控制程序块结构 | 第50-51页 | | ·网络硬件组态及网络搭建 | 第51-53页 | | ·主要程序块介绍 | 第53-58页 | | ·中断模块 | 第53-54页 | | ·数据采集滤波转换模块 | 第54-56页 | | ·神经网络PID控制模块 | 第56-58页 | | ·精馏塔控制系统组态界面设计 | 第58-61页 | | ·精馏塔主控制界面 | 第58页 | | ·实时数据画面 | 第58-59页 | | ·实验结果 | 第59-61页 | | 第六章 总结与展望 | 第61-63页 | | ·全文总结 | 第61页 | | ·研究工作展望 | 第61-63页 | | 参考文献 | 第63-67页 | | 致谢 | 第67-68页 | | 攻读硕士期间的研究成果 | 第68页 |
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论文编号BS2312819，这篇论文共68页
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