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双进双出球磨机直吹式制粉系统神经网络逆控制研究
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
abstract第6页
第一章 绪论第9-15页
    1.1 研究背景第9-10页
        1.1.1 磨煤机概况第9-10页
        1.1.2 制粉系统概况第10页
    1.2 研究意义第10-11页
    1.3 国内外研究现状第11-13页
        1.3.1 双进双出球磨机建模及控制方法研究现状第11-12页
        1.3.2 神经网络逆控制研究现状第12-13页
    1.4 本文主要研究内容第13-15页
第二章 双进双出球磨机直吹式制粉系统建模第15-29页
    2.1 引言第15页
    2.2 双进双出球磨机直吹式制粉系统运行原理第15-17页
    2.3 双进双出球磨机直吹式制粉系统建模第17-23页
        2.3.1 机理建模第17-20页
        2.3.2 未知参量求解第20-23页
    2.4 仿真分析第23-28页
    2.5 本章小结第28-29页
第三章 双进双出球磨机直吹式制粉系统神经网络逆控制第29-59页
    3.1 引言第29页
    3.2 神经网络逆控制理论第29-31页
        3.2.1 逆控制原理第29-30页
        3.2.2 神经网络逆控制原理第30-31页
    3.3 预测控制理论第31-37页
        3.3.1 预测控制原理第31-34页
        3.3.2 非线性预测控制理论第34-37页
    3.4 基于预测控制的rbf神经网络逆控制策略第37-46页
        3.4.1 基于预测控制的神经网络逆控制原理第37-39页
        3.4.2 rbf神经网络结构和训练算法第39-40页
        3.4.3 基于预测控制的rbf神经网络逆控制第40-46页
    3.5 基于预测控制的rbf神经网络逆控制仿真研究第46-58页
        3.5.1 双进双出球磨机直吹式制粉系统的rbf神经网络模型训练第46-49页
        3.5.2 控制器参数整定第49页
        3.5.3 仿真结果第49-58页
    3.6 小结第58-59页
第四章 基于模糊自整定粒子群优化算法的控制器参数优化第59-81页
    4.1 引言第59-60页
    4.2 粒子群优化(pso)算法第60-62页
    4.3 模糊自整定粒子群优化(fst-pso)第62-69页
        4.3.1 模糊自整定粒子群优化(fst-pso)基本原理第62-67页
        4.3.2 模糊自整定粒子群优化(fst-pso)影响因子分析第67-69页
    4.4 fst-pso性能分析第69-72页
        4.4.1 pso、ppso及fst-pso的参数设置第71页
        4.4.2 优化性能分析第71-72页
    4.5 基于fst-pso控制器参数优化的双进双出球磨机控制仿真研究第72-80页
        4.5.1 控制器参数优化第72-73页
        4.5.2 仿真结果第73-80页
    4.6 本章小结第80-81页
第五章 总结与展望第81-83页
    5.1 论文工作总结第81页
    5.2 未来工作展望第81-83页
致谢第83-85页
参考文献第85-89页
硕士期间发表的科研成果第89页

 
 
论文编号BS4084979,这篇论文共89
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