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基于pH中和过程的非线性LTR控制方法研究

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基于pH中和过程的非线性LTR控制方法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-15页
第一章 绪论第15-25页
  1.1 课题背景及意义第15-16页
  1.2 pH中和过程研究现状第16-19页
    1.2.1 pH中和过程建模研究现状第16-17页
    1.2.2 pH中和过程控制研究现状第17-19页
  1.3 LTR控制方法概述第19-21页
  1.4 待解决的问题第21-22页
  1.5 本文的研究内容和创新点第22-25页
第二章 控制方法理论基础第25-37页
  2.1 引言第25页
  2.2 最优控制理论及Riccati方程的解第25-28页
  2.3 系统频域分析及性能评价指标第28-31页
    2.3.1 灵敏度函数第28-30页
    2.3.2 奇异值曲线第30-31页
  2.4 LTR控制的基本原理第31-35页
    2.4.1 LTR方法实现过程第31-34页
    2.4.2 传递函数恢复原理第34-35页
  2.5 小结第35-37页
第三章 基于反S变换的LTR控制在pH中和过程强酸当量模型的研究第37-57页
  3.1 引言第37页
  3.2 pH中和过程模型第37-45页
    3.2.1 pH中和反应机理特点第37-40页
    3.2.2 静态建模和动态建模第40-43页
    3.2.3 pH中和过程强酸当量模型第43-45页
  3.3 基于反S变换的两自由度LTR控制器设计第45-51页
    3.3.1 基于反S变换的pH中和过程模型第45-48页
    3.3.2 两自由度LTR控制器设计第48-51页
  3.4 仿真研究第51-56页
  3.5 小结第56-57页
第四章 基于GA-BP神经网络的LTR控制在pH中和过程Hammerstein模型的研究第57-77页
  4.1 引言第57页
  4.2 pH中和过程Hammerstein模型第57-62页
    4.2.1 Hammerstein模型介绍第57-60页
    4.2.2 pH中和过程Hammerstein模型第60-62页
  4.3 基于GA-BP神经网络的LTR控制器设计第62-68页
    4.3.1 Hammerstein模型的LTR控制器设计第62-65页
    4.3.2 GA-BP神经网络建立逆模型第65-68页
  4.4 仿真研究第68-75页
    4.4.1 非线性部分逆模型建立第69-70页
    4.4.2 控制器性能验证第70-75页
  4.5 小结第75-77页
第五章 参数自适应LTR控制方法研究第77-93页
  5.1 引言第77页
  5.2 基于误差反馈调节的参数自适应LTR控制方法第77-83页
    5.2.1 LTR控制器性能加权矩阵特性分析第77-80页
    5.2.2 基于误差反馈调节的参数自适应方法设计第80-83页
  5.3 基于模糊规则的参数自适应LTR控制方法第83-86页
    5.3.1 基于模糊规则的参数自适应LTR控制器结构第83-84页
    5.3.2 模糊规则和模糊论域设计第84-86页
  5.4 仿真研究第86-91页
    5.4.1 误差反馈调节方法第86-90页
    5.4.2 模糊规则的参数自适应调节方法第90-91页
  5.5 小结第91-93页
第六章 结论与展望第93-95页
  6.1 结论第93页
  6.2 展望第93-95页
参考文献第95-99页
致谢第99-101页
研究成果及发表的学术论文第101-103页
作者及导师简介第103-105页
附件第105-106页

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