基于神经网络集合的多模型控制方法研究及应用



基于神经网络集合的多模型控制方法研究及应用

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基于神经网络集合的多模型控制方法研究及应用

论文目录
摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-10页
第1章绪论	第10-15页
· 多模型控制技术的发展及应用	第10-11页
· 神经网络的发展及应用	第11页
· 多模型控制与神经网络的结合	第11-12页
· 论文主要研究内容	第12-15页
第2章多模型控制	第15-22页
· 分解-合成策略的基本原理	第15页
· 多模型控制的基本原理	第15-17页
· 多模型控制的关键问题分析	第17-20页
· 模型集的获取	第17-18页
· 多模型建模方法	第18页
· 局部控制器的调度策略	第18-20页
· 多模型技术的应用范围	第20页
· 多模型技术的发展	第20-21页
· 本章小结	第21-22页
第3章神经网络子模型的建立及其训练	第22-30页
· 神经网络简介	第22-26页
· 人工神经元模型	第23页
· BP网络的结构	第23-24页
· BP网络的设计	第24-25页
· BP网络的学习	第25-26页
· 基于MATLAB软件的神经网络子模型的训练	第26-29页
· MATLAB神经网络工具箱	第26页
· BP网络训练程序	第26-28页
· BP网络训练效果的优化处理	第28-29页
· 本章小结	第29-30页
第4章基于神经网络集合的多模型液位控制系统	第30-44页
· 系统结构	第30-31页
· 硬件设备介绍	第31-34页
· 被控对象-三容水箱	第31-32页
· 传感器和执行机构	第32-33页
· PLC硬件配置及接线图	第33-34页
· 三容水箱液位控制器设计	第34-39页
· 子模型的获取	第35-36页
· 控制器结构	第36-37页
· 神经网络的设计	第37-38页
· 加权求和输出调度策略	第38-39页
· 程序的调试	第39-40页
· 控制性能测试与分析	第40-42页
· 本章小结	第42-44页
第5章直升机旋翼测试系统	第44-52页
· 液压泵拖动系统结构	第44-45页
· 本地控制方式	第45-47页
· 远程手动控制方式	第47-48页
· 远程自动控制方式	第48-51页
· 本章小节	第51-52页
第6章液压泵拖动系统控制策略	第52-70页
· 带编码器反馈的矢量控制(VC)	第52-57页
· 矢量控制简介	第52-53页
· MM440变频器自带的带编码器反馈的矢量控制	第53-55页
· 控制结果及分析	第55-57页
· 专家控制	第57-59页
· 专家控制简介	第57-58页
· 油泵转速专家控制方法	第58-59页
· 基于神经网络多模型的转速上升曲线自适应调整	第59-65页
· 神经网络多模型集合	第59-61页
· 直接切换策略	第61-63页
· 调试结果	第63-65页
· WINCC人机交互界面	第65-67页
· STARTER开环控制	第67-69页
· 本章小结	第69-70页
第7章液压泵拖动系统硬件及电路分析	第70-91页
· 液压泵拖动系统主电路和控制电路原理图	第70-72页
· PLC硬件配置和外部接线图PLC控制器	第72-75页
· PROFIBus-DP通讯网络	第75-81页
· 网络布置与组态	第75-76页
· CP5611通讯卡	第76页
· 设置PG/PC接口	第76-78页
· 组态主站	第78页
· 组态从站	第78-80页
· Profibus通讯模块	第80-81页
· 参数循环读写程序的编写	第81-84页
· 脉冲编码器模块和FM350高速计数器模块	第84-89页
· 编码器	第84-85页
· 脉冲编码器模块	第85-87页
· FM350计数器	第87-89页
· 本章小结	第89-91页
第8章总结与展望	第91-93页
· 总结	第91-92页
· 进一步工作的方向	第92-93页
致谢	第93-94页
参考文献	第94-97页
附录A PPO1数据报文	第97-103页
A1 读写PKW(参数区)	第98-100页
A2 读写PZD(过程数据)	第100-103页
附录B MM440变频器参数设置	第103-111页
B1 快速调试	第103-106页
B2 计算电动机/控制参数	第106-107页
B3 命令源与信号源	第107-108页
B4 编码器与反馈矢量控制	第108-109页
B5 本地/远程参数组	第109-111页
攻读学位期间的研究成果	第111 页

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