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| 【中文题名】 | 基于神经网络的人工气候系统照度控制的研究与开发 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 【英文题名】 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 【学科专业】 | 控制理论与控制工程 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 【论文级别】 | 硕士论文 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 【投稿时间】 | 2006-6-13 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 【中关键词】 | 神经网络,神经网络PID,BP算法,人工气候,照度,差错控制 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 【英关键词】 | neural networks,BP learning algorithm,neural network PID,artificial weather,luminance,error control, | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>人工神经网络与计算> | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 【论文摘要】 | 神经网络技术是20世纪末迅速发展起来的一门新技术。由于神经网络具有良好的非线性映射能力、自学习适应能力和并行信息处理能力,为解决未知不确定非线性系统的建模和控制问题提供了一种新的思路,因而吸引了国内外众多的学者和工程技术人员从事神经网络控制的研究,并取得了丰硕成果。本文对神经网络的控制算法做了深入研究,并以人工气候室的照度控制为对象,做了大量的仿真研究和实际应用。 本文分为七章。第一、二章介绍了课题的基本情况及其智能控制器的实现方案;第三章介绍了神经网络的发展现状及几种典型的神经网络模型及学习算法,讨论了BP网络模型的结构及算法,分析了传统BP算法的不足并提出了几种改进算法,然后重点讨论神经网络PID控制器的原理及结构;第四章结合人工气候室照度控制的要求,讨论了神经网络PID照度控制算法的具体实现,并对仿真及实际应用结果做出分析;第五章介绍了上位机监控系统的设计方案,重点对掉电保护方案、通信方案设计和差错控制方法进行探讨;第六章是现场调试情况;第七章是结论部分。 系统的实际运行结果表明,本系统控制方案合理,操作方便,工作可靠性高,控制算法先进,响应速度快,稳态精度好。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 【论文题纲】 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.387675 |
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| 付费论文：有参考文献 300元 | |
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