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化工过程Benchmark的智能控制技术研究与应用
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化工过程Benchmark的智能控制技术研究与应用
论文目录
 
中文摘要第1-4 页
英文摘要第4-8 页
第一章 绪论第8-15 页
　　1．1 智能控制的基本概念第8-9 页
　　1．2 智能控制系统的基本结构第9-10 页
　　1．3 智能控制系统的类型第10-13 页
　　1．4 本文工作主要内容第13-15 页
第二章 回归神经网络结构及算法第15-34 页
　　2．1 回归神经网络拓扑结构分析第15-20 页
　　　　2．1．1 国际上现有的回归神经网络模型第15-18 页
　　　　2．1．2 基于化工过程的回归神经网络第18-20 页
　　2．2 回归神经网络学习算法第20-24 页
　　　　2．2．1 网络训练机制第20 页
　　　　2．2．2 误差反向传播(BP)算法第20-23 页
　　　　2．2．3 BP算法的改进第23-24 页
　　2．3 训练样本的选取和预处理第24-25 页
　　2．4 网络权值的初始化和调整第25-26 页
　　2．5 回归神经网络的应用研究第26-32 页
　　　　2．5．1 连续搅拌釜反应器CSTR第26-28 页
　　　　2．5．2 CSTR模型化和模拟第28-31 页
　　　　2．5．3 苯酐实际生产反应过程应用实践第31-32 页
　　2．6 小结第32-34 页
第三章 神经网络非线性控制系统研究第34-46 页
　　3．1 引言第34-35 页
　　3．2 神经网络控制方法第35-37 页
　　3．3 神经网络控制器结构与算法第37-38 页
　　3．4 神经网络控制器输入参数的选择第38-39 页
　　3．5 程序实现第39-42 页
　　3．6 连续搅拌釜反应器CSTR的智能控制应用研究第42-45 页
　　3．7 小结第45-46 页
第四章 化工过程Benchmark对象的智能控制第46-74 页
　　4．1 Tennessee Eastman Problem研究的背景第46-48 页
　　4．2 TE对象的介绍第48-58 页
　　　　4．2．1 过程描述第48-52 页
　　　　4．2．2 控制目标第52-54 页
　　　　4．2．3 过程限制第54 页
　　　　4．2．4 产品和入料流的变化要求第54-55 页
　　　　4．2．5 动态特性测试和比较第55-56 页
　　　　4．2．6 过程优化第56-57 页
　　　　4．2．7 潜在的应用第57-58 页
　　4．3 对象的程序描述及子程序的使用第58-62 页
　　4．4 对象分析和控制回路设计第62-67 页
　　4．5 针对该对象的神经网络控制器设计与实现第67-68 页
　　4．6 控制结果与分析第68-73 页
　　4．7 小结第73-74 页
第五章 总结第74-76 页
参考文献第76-80 页
致谢第80 页

本篇论文共80页，点击这进入下载页面。
 
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