神经网络在线解耦算法的研究—硕士毕业论文下载



神经网络在线解耦算法的研究

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神经网络在线解耦算法的研究

论文目录
第一章绪论	第1-11页
1．1 引言	第6页
1．2 解耦控制技术的研究现状	第6-8页
1．2．1 传统解耦方法	第7页
1．2．2 基于现代控制理论的解耦方法	第7页
1．2．3 自适应解耦方法	第7页
1．2．4 智能解耦	第7-8页
1．3 选题背景及意义	第8-9页
1．4 本文所做的主要工作	第9-11页
第二章基于神经网络的解耦	第11-25页
2．1 引言	第11-15页
2．2 神经网络解耦控制简介	第15-17页
2．2．1 串联方式	第16页
2．2．2 反馈方式	第16-17页
2．3 分散式神经网络解耦结构	第17-19页
2．4 动态神经网络	第19-25页
2．4．1 动态神经网络解耦器	第19-22页
2．4．2 神经网络解耦器的学习算法	第22-25页
第三章基于互相关函数的神经网络在线解耦	第25-53页
3．1 引言	第25页
3．2 遗传算法简介	第25-29页
3．2．1 GA的基本特点	第26页
3．2．2 GA的基本操作	第26-29页
3．3 随机过程简介	第29-32页
3．3．1 随机过程的主要数字特征	第29-31页
3．3．2 随机信号通过线性系统的分析	第31-32页
3．4 相关理论的证明	第32-43页
3．5 相关算法	第43-46页
3．6 实数编码的混合遗传算法	第46-53页
3．6．1 编码方式的选择	第46页
3．6．2 复制	第46-47页
3．6．3 交叉	第47-48页
3．6．4 变异	第48-49页
3．6．5 混合遗传算法	第49-53页
第四章火电厂磨煤机的解耦控制仿真	第53-67页
4．1 引言	第53页
4．2 控制任务与对象特性	第53-54页
4．3 仿真实例	第54-67页
4．3．1 被控过程的仿真模型	第54-55页
4．3．2 神经网络的选择与训练	第55-56页
4．3．3 控制器的选择和参数整定	第56-63页
4．3．4 仿真结果分析	第63-67页
第五章非线性对象神经网络在线解耦控制	第67-77页
5．1 前言	第67页
5．2 目标函数的仿真验证	第67-70页
5．3 解耦仿真	第70-71页
5．4 单神经元自适应PID控制	第71-77页
第六章结论与展望	第77-79页
参考文献	第79-82页
致谢	第82页

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