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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