基于改进粒子群算法与神经网络的磁轴承控制研究
摘要 | 第1-5页 |
ABSTRACT | 第5-9页 |
第1章 绪论 | 第9-16页 |
·课题概述 | 第9-11页 |
·课题的来源与研究背景 | 第9页 |
·课题研究内容的提出 | 第9-10页 |
·课题研究的目的和意义 | 第10-11页 |
·磁轴承国内外研究概况 | 第11-14页 |
·磁轴承发展概述 | 第11-13页 |
·磁轴承控制技术 | 第13-14页 |
·磁轴承控制技术的发展趋势 | 第14-15页 |
·本文主要研究内容与章节安排 | 第15-16页 |
第2章 磁轴承控制系统数学模型 | 第16-22页 |
·磁轴承控制系统理论分析 | 第16-18页 |
·磁轴承控制系统数学模型 | 第18-21页 |
·本章小结 | 第21-22页 |
第3章 磁轴承PID控制 | 第22-32页 |
·PID控制算法 | 第22-25页 |
·模拟PID控制算法 | 第22-23页 |
·数字PID控制算法 | 第23-25页 |
·改进PID控制算法 | 第25-27页 |
·磁轴承PID控制仿真 | 第27-31页 |
·本章小结 | 第31-32页 |
第4章 磁轴承BP神经网络PID控制 | 第32-46页 |
·神经网络理论 | 第32-35页 |
·神经网络特点与性能指标 | 第32-33页 |
·神经网络的学习规则 | 第33-35页 |
·BP神经网络 | 第35-40页 |
·BP神经网络结构 | 第35-36页 |
·BP算法原理 | 第36-37页 |
·BP算法的不足与改进 | 第37-40页 |
·神经网络PID控制 | 第40-42页 |
·磁轴承BP神经网络PID控制仿真 | 第42-45页 |
·BP神经网络设计 | 第42-44页 |
·磁轴承神经网络PID控制仿真 | 第44-45页 |
·本章小结 | 第45-46页 |
第5章 磁轴承神经网络PID控制器的优化 | 第46-61页 |
·粒子群优化算法概述 | 第46-48页 |
·粒子群优化算法 | 第48-54页 |
·PSO算法 | 第48-49页 |
·PSO算法参数选择 | 第49-51页 |
·PSO算法改进 | 第51-54页 |
·DMPSO算法 | 第54-58页 |
·DMPSO算法 | 第54-55页 |
·DMPSO算法的函数测试研究 | 第55-57页 |
·DMPSO算法对神经网络的优化 | 第57-58页 |
·磁轴承控制系统仿真 | 第58-60页 |
·本章小结 | 第60-61页 |
第6章 总结与展望 | 第61-64页 |
·全文总结 | 第61-62页 |
·研究展望 | 第62-64页 |
参考文献 | 第64-67页 |
作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第67-68页 |
致谢 | 第68页 |