基于DeviceNet总线的双容神经网络解耦控制系统研究的开题报告一、选题意义：设备网络（DeviceNet）总线是一种通用的工业自动化通讯网络，具有网络规模大、传输速度快、抗干扰能力强等优点。神经网络控制技术在工业控制系统中已被广泛应用，具有学习能力、非线性处理能力等优点。本研究旨在将DeviceNet总线与神经网络控制技术相结合，研究基于DeviceNet总线的双容神经网络解耦控制系统，解决传统控制系统中的耦合问题和非线性问题，提高控制系统的性能和稳定性，具有较高的实际应用价值和研究意义。二、研究内容：1.设计双容神经网络解耦控制器，提高控制系统的解耦能力；2.建立基于DeviceNet总线的控制系统通讯模型，实现控制器与许多现场设备之间的通讯；3.实现基于DeviceNet总线的控制系统，完善控制算法和控制系统的可靠性；4.系统实验验证，对该系统进行实验研究，评价控制系统的性能和稳定性。三、研究步骤：1.确定研究目标和内容，制定开题计划和时间表；2.调研DeviceNet总线技术和神经网络控制技术，分析两者的优缺点及应用场景；3.设计双容神经网络解耦控制器，基于MATLAB对其进行仿真验证；4.建立基于DeviceNet总线的控制系统通讯模型，实现控制器与现场设备的通讯；5.实现基于DeviceNet总线的控制系统，完善控制算法和控制系统的可靠性；6.进行实验研究，评价该系统在不同工况下的控制性能和稳定性，优化控制算法。四、预期成果：1.设计出基于DeviceNet总线的双容神经网络解耦控制系统；2.研究出实现控制器与许多现场设备之间的通讯的方法；3.实现该系统，完善控制算法和控制系统的可靠性；4.通过实验验证，评价该系统在不同工况下的控制性能和稳定性，优化控制算法。五、论文框架：第一章绪论1.1选题背景1.2研究意义和目的1.3研究内容和步骤1.4预期成果第二章DeviceNet总线技术的研究2.1DeviceNet总线概述2.2DeviceNet总线的通讯方式2.3DeviceNet总线的特点和优点2.4DeviceNet总线的应用场景第三章神经网络控制技术的研究3.1神经网络控制技术概述3.2神经网络的基础理论3.3双容神经网络的结构和算法3.4神经网络控制技术的实际应用场景第四章基于DeviceNet总线的双容神经网络解耦控制系统的设计与实现4.1系统设计4.2系统建模4.3控制算法的设计4.4控制器的实现与通讯第五章实验测试与结果分析5.1实验研究的内容和方法5.2实验结果分析5.3结果分析与讨论第六章结论与展望6.1研究成果与贡献6.2不足与展望参考文献