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智能鲁棒控制及其在冷连轧机张力控制系统中的应用 |
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| 中文摘要 | 第1-8页 | | 英文摘要 | 第8-10页 | | 第1章 绪论 | 第10-16页 | | 1．1 课题研究目的和意义 | 第10-11页 | | 1．2 神经网络控制理论的发展 | 第11-12页 | | 1．3 神经网络控制的研究课题及存在的问题 | 第12-13页 | | 1．4 鲁棒控制理论 | 第13-15页 | | 1．4．1 鲁棒控制理论的产生 | 第13-14页 | | 1．4．2 鲁棒控制理论的历史和发展 | 第14-15页 | | 1．5 本论文主要研究内容与展望 | 第15-16页 | | 第2章 四机架冷连轧机系统及其张力分析 | 第16-26页 | | 2．1 四机架冷连轧机系统简介 | 第16-17页 | | 2．2 轧制张力及数学模型 | 第17-22页 | | 2．2．1 张力轧制 | 第17-18页 | | 2．2．2 张力数学模型 | 第18-22页 | | 2．3 张力控制思想 | 第22-23页 | | 2．4 张力大小的选择 | 第23页 | | 2．5 张力控制参数的选择 | 第23-25页 | | 2．6 本章小结 | 第25-26页 | | 第3章 基于回归神经网络自适应快速BP算法 | 第26-36页 | | 3．1 引言 | 第26页 | | 3．2 BP神经网络的原理及算法 | 第26-30页 | | 3．2．1 网络结构 | 第27页 | | 3．2．2 BP学习算法 | 第27-29页 | | 3．2．3 有关的几个问题 | 第29-30页 | | 3．3 回归神经网络模型及其传统的BP算法 | 第30-32页 | | 3．3．1 Elman回归神经网络模型 | 第30-31页 | | 3．3．2 传统BP算法 | 第31-32页 | | 3．4 回归神经网络BP学习算法的改进 | 第32页 | | 3．5 仿真研究 | 第32-35页 | | 3．6 本章小结 | 第35-36页 | | 第4章 利用LMI技术求解一类非线性时滞系统的鲁棒控制 | 第36-52页 | | 4．1 引言 | 第36页 | | 4．2 标准控制问题 | 第36-42页 | | 4．2．1 跟踪问题 | 第37-40页 | | 4．2．2 鲁棒稳定性问题 | 第40-41页 | | 4．2．3 模型匹配问题 | 第41-42页 | | 4．3 有界引实引理 | 第42-46页 | | 4．4 主要结果 | 第46-51页 | | 4．5 具体算例 | 第51页 | | 4．6 本章小结 | 第51-52页 | | 第5章 基于神经网络的保成本控制 | 第52-62页 | | 5．1 引言 | 第52页 | | 5．2 问题提出 | 第52-53页 | | 5．3 鲁棒控制器的设计 | 第53-56页 | | 5．4 神经网络补偿控制器的设计 | 第56-58页 | | 5．5 仿真结果 | 第58-61页 | | 5．6 本章小结 | 第61-62页 | | 第6章 智能鲁棒控制的应用 | 第62-69页 | | 6．1 引言 | 第62页 | | 6．2 控制器结构及工作原理 | 第62-63页 | | 6．3 NNC的设计 | 第63-65页 | | 6．4 鲁棒控制器 | 第65-66页 | | 6．5 控制算法步骤 | 第66页 | | 6．6 仿真研究 | 第66-67页 | | 6．7 本章小结 | 第67-69页 | | 第7章 张力的现场总线控制 | 第69-79页 | | 7．1 引言 | 第69页 | | 7．2 现场总线的定义 | 第69-70页 | | 7．3 FCS控制系统 | 第70-72页 | | 7．3．1 DCS与FCS的结构图比较 | 第70-72页 | | 7．3．2 FCS的特点 | 第72页 | | 7．4 基金会现场总线 | 第72-75页 | | 7．4．1 基金会现场总线的通信系统 | 第72-73页 | | 7．4．2 功能块结构 | 第73-74页 | | 7．4．3 系统组态 | 第74-75页 | | 7．5 现场总线控制方案 | 第75-77页 | | 7．5．1 总体设计 | 第75页 | | 7．5．2 主要控制功能 | 第75-76页 | | 7．5．3 现场总线设备 | 第76-77页 | | 7．6 基于Ethernet的现场总线 | 第77页 | | 7．7 本章小结 | 第77-79页 | | 结论 | 第79-81页 | | 参考文献 | 第81-86页 | | 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第86-87页 | | 致谢 | 第87-88页 | | 作者简介 | 第88页 |
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论文编号BS921239，这篇论文共88页
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