PID神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)及其控制系統(tǒng)

第1章 緒論
1.1 傳統(tǒng)控制理論的局限性
1.2 人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的特點(diǎn)和弱點(diǎn)
1.3 PID控制的特點(diǎn)及其和神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合
1.4 PID神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)（PIDNN）的特點(diǎn)和結(jié)構(gòu)形式
1.5 對(duì)PIDNN所做的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)
第2章 比例、積分、微分（PID）神經(jīng)元
2.1 生物神經(jīng)元的特性及PID機(jī)能
2.2 PID神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)形式和計(jì)算方法
2.3 小結(jié)
第3章 PID神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)
3.1 引言
3.2 一般前向神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的特性和缺陷
3.3 PIDNN的基本形式??SPIDNN
3.4 多輸出PIDNN??MPIDNN
3.5 PIDNN連接重初值的選取和等價(jià)系統(tǒng)
3.6 小結(jié)
第4章 基于PID神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的非線性系統(tǒng)辨識(shí)
4.1 引言
4.2 PIDNN進(jìn)行系統(tǒng)辨識(shí)的理論基礎(chǔ)
4.3 PIDNN進(jìn)行系統(tǒng)辨識(shí)的結(jié)構(gòu)分析
4.4 PIDNN的系統(tǒng)辨識(shí)程序
4.5 PIDNN進(jìn)行非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)辨識(shí)實(shí)例
4.6 小結(jié)
第5章 PID神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)單變量控制系統(tǒng)
5.1 引言
5.2 SPIDNN控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和算法
5.3 SPIDNN單變量控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析
5.4 SPIDNN單變量控制系統(tǒng)仿真結(jié)果
5.5 小結(jié)
第6章 PID神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)多變量控制系統(tǒng)理論
6.1 多變量系統(tǒng)控制的特點(diǎn)和問(wèn)題
6.2 PIDNN多變量控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和算法
6.3 PIDNN多變量控制系統(tǒng)的收斂性和穩(wěn)定性分析
6.4 小結(jié)
第7章 PID神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)多變量控制系統(tǒng)仿真
7.1 線性多變量控制系統(tǒng)的控制
7.2 帶時(shí)延強(qiáng)耦合多變量系統(tǒng)的控制
7.3 帶線性強(qiáng)耦合多變量系統(tǒng)的控制
7.4 時(shí)變強(qiáng)耦合多變量系統(tǒng)的控制
7.5 輸入?輸出非對(duì)稱(chēng)多變量系統(tǒng)的控制
7.6 小結(jié)
第8章 常用軟件平臺(tái)上的PIDNN程序設(shè)計(jì)
8.1 基于VB和PIDNN控制系統(tǒng)訪真程序
8.2 基于虛擬儀器LABVIW的PIDNN程序設(shè)計(jì)
8.3 基于MCGS組態(tài)軟件的PIDNN控制
第9章 PID神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的應(yīng)用
9.1 基于以太網(wǎng)的PIDNN及其對(duì)加熱爐的控制
9.2 船用柴油機(jī)PIDNN控制系統(tǒng)
9.3 采用雙輸出PIDNN控制的變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)
9.4 采用四輸出PIDNN控制的變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)
9.5 基于PIDNN的冷連軋板形板厚多變量系統(tǒng)的控制
9.6 PIDNN對(duì)小車(chē)?yán)[的控制
9.7 注塑機(jī)料筒多段溫度PIDNN解耦控制系統(tǒng)
9.8 小結(jié)
第10章 總結(jié)與展望
10.1 總結(jié)
10.2 展望
參考文獻(xiàn)