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基于径向基神经网络的柴油机自适应调速算法研究
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基于径向基神经网络的柴油机自适应调速算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-11页
第一章 绪论第11-19页
　　1.1 选题的背景及意义第11-12页
　　1.2 国内外电子调速系统发展以及研究现状概述第12-13页
　　　　1.2.1 国内外电子调速系统发展简介第12-13页
　　　　1.2.2 国内外电子调速系统研究概述第13页
　　1.3 柴油机电子调速控制策略第13-17页
　　1.4 半物理仿真概述第17-18页
　　1.5 本文主要工作综述第18-19页
第二章 神经网络控制技术第19-32页
　　2.1 普通PID控制理论第19-22页
　　　　2.1.1 PID控制理论发展背景第19-20页
　　　　2.1.2 PID控制原理第20-21页
　　　　2.1.3 整定参数方法第21-22页
　　2.2 BP神经网络第22-23页
　　　　2.2.1 BP神经网络学习算法第22页
　　　　2.2.2 BP神经网络的局限性第22-23页
　　2.3 BP神经网络PID控制算法第23-27页
　　　　2.3.1 复合控制算法第23-27页
　　2.4 RBF（径向基）神经网络第27-29页
　　　　2.4.1 RBF学习法则第27-29页
　　　　2.4.2 RBF神经网络的训练方式第29页
　　2.5 RBF神经网络与BP神经网络的对比第29-30页
　　2.6 本章小结第30-32页
第三章 柴油机调速控制建模仿真第32-59页
　　3.1 建模简介第32-34页
　　　　3.1.1 建模软件介绍第32-33页
　　　　3.1.2 柴油机建模简介第33-34页
　　3.2 柴油机数学模型的建立第34-42页
　　　　3.2.1 柴油机总体模型的建立第39页
　　　　3.2.2 电磁执行器建模第39-41页
　　　　3.2.3 喷油泵模型第41-42页
　　3.3 柴油机电子调速器原理概述第42-43页
　　3.4 调速系统整体模型第43-44页
　　　　3.4.1 S函数介绍第43-44页
　　3.5 调速算法设计第44-50页
　　　　3.5.1 柴油机自适应调速算法原理第44-45页
　　　　3.5.2 柴油机自适应调速算法流程第45-46页
　　　　3.5.3 两种自适应网络设计方法第46-49页
　　　　3.5.4 BP学习算法的改进第49-50页
　　3.6 调速系统性能指标第50-51页
　　3.7 离线仿真分析第51-57页
　　　　3.7.1 验证仿真模型第51-52页
　　　　3.7.2 普通PID控制仿真数据第52-53页
　　　　3.7.3 BP神经网络算法仿真数据第53-55页
　　　　3.7.4 径向基智能算法仿真数据第55-57页
　　　　3.7.5 三种控制算法性能指标对比第57页
　　3.8 两种智能控制算法的鲁棒性对比第57-58页
　　3.9 本章小结第58-59页
第四章 半物理仿真研究第59-72页
　　4.1 快速原型简介第59页
　　4.2 dSPACE仿真平台第59-63页
　　　　4.2.1 dSPACE仿真软件开发工具第60页
　　　　4.2.2 RTI（Real-Time Interface）接口第60-61页
　　　　4.2.3 ControlDesk实时仿真监控第61页
　　　　4.2.4 dSPACE仿真硬件工具第61-63页
　　4.3 快速原型控制第63-65页
　　4.4 硬件在环仿真第65-66页
　　4.5 半物理仿真结果分析第66-71页
　　　　4.5.1 普通PID半物理仿真研究第66-68页
　　　　4.5.2 BP神经网络半物理仿真分析第68-69页
　　　　4.5.3 径向基智能算法半物理仿真分析第69-71页
　　4.6 本章小结第71-72页
第五章 配机实验第72-83页
　　5.1 启动及工况判断第72-73页
　　5.2 试验设备介绍第73-75页
　　5.3 试验结果第75-82页
　　5.4 本章小结第82-83页
结论第83-85页
参考文献第85-91页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第91-92页
致谢第92页

本篇论文共92页，点击这进入下载页面。
 
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