| 第一章 绪论 | 第1-20页 |
| ·引言 | 第9-11页 |
| ·人工神经网络在控制领域的应用 | 第11-12页 |
| ·遗传算法在控制领域的应用 | 第12页 |
| ·仿真工具MATLAB简介 | 第12-13页 |
| ·MATLAB简介 | 第12-13页 |
| ·MATLAB工具箱简介 | 第13页 |
| ·MATLAB仿真集成环境工具SIMULINK简介 | 第13页 |
| ·控制对象----无刷直流电动机 | 第13-17页 |
| ·研究现状分析 | 第17-18页 |
| ·本文的主要工作 | 第18-20页 |
| 第二章 神经网络和遗传算法的基本理论 | 第20-40页 |
| ·人工神经网络的理论概述 | 第20-32页 |
| ·人工神经元简介 | 第20-23页 |
| ·生物神经元结构 | 第20-21页 |
| ·生物神经元的基本特性 | 第21页 |
| ·人工神经元的模型 | 第21-22页 |
| ·人工神经元的转移函数 | 第22-23页 |
| ·人工神经网络简介 | 第23页 |
| ·BP神经网络介绍 | 第23-26页 |
| ·单层BP神经网络模型 | 第23-25页 |
| ·多层BP神经网络模型 | 第25-26页 |
| ·BP神经网络的工作过程 | 第26-27页 |
| ·学习过程 | 第26-27页 |
| ·运行过程 | 第27页 |
| ·BP算法 | 第27-30页 |
| ·BP算法的基本思想 | 第27页 |
| ·BP学习算法 | 第27-30页 |
| ·BP算法的程序实现 | 第30页 |
| ·BP神经网络的特性 | 第30-31页 |
| ·标准BP神经网络的程序框图 | 第31-32页 |
| ·遗传算法理论概述 | 第32-40页 |
| ·遗传算法简介 | 第32-35页 |
| ·生物进化理论和遗传算法的基本知识 | 第32页 |
| ·遗传算法的基本思想 | 第32-33页 |
| ·遗传算法的一般结构 | 第33-34页 |
| ·遗传算法的特点 | 第34-35页 |
| ·基本遗传算法的实现 | 第35-40页 |
| ·个体适应度评价 | 第35页 |
| ·选择算子 | 第35-37页 |
| ·交叉算子 | 第37-39页 |
| ·变异算子 | 第39页 |
| ·基本遗传算法实现 | 第39-40页 |
| 第三章 基于GA-BPNN的PID调节器 | 第40-58页 |
| ·PID控制器理论简介 | 第40-44页 |
| ·PID控制器简介 | 第40页 |
| ·模拟PID控制原理 | 第40-42页 |
| ·数字PID控制算法 | 第42-44页 |
| ·位置式PID控制算法 | 第42-43页 |
| ·增量式PID控制算法 | 第43-44页 |
| ·数字PID控制算法程序框图 | 第44页 |
| ·基于GA的PID调节器 | 第44-49页 |
| ·GA-PID调节器的优点 | 第44-45页 |
| ·改进GA-PID调节器原理 | 第45-48页 |
| ·基于实数编码的GA-PID的步骤 | 第48页 |
| ·基于实数编码的GA对PID调节器进行寻优仿真 | 第48-49页 |
| ·基于改进BP神经网络的PID调节器 | 第49-54页 |
| ·BP-PID调节器的原理 | 第50页 |
| ·改进BP网络寻优PID调节器 | 第50-52页 |
| ·改进BP寻优PID调节器的步骤 | 第52-53页 |
| ·基于MATLAB对BP-PID调节器仿真 | 第53-54页 |
| ·采用GA优化BP网络的权值 | 第54-56页 |
| ·采用GA优化BP网络的权值的原理 | 第55页 |
| ·采用GA优化BP网络的权值的结果 | 第55-56页 |
| ·GA-BPNN的PID调节器仿真 | 第56-57页 |
| ·总结 | 第57-58页 |
| 第四章 新型的控制策略 | 第58-64页 |
| ·新型控制策略的背景 | 第58-59页 |
| ·新型控制策略的依据 | 第59-60页 |
| ·新型控制策略的基本思想 | 第60页 |
| ·新型控制策略的实现 | 第60-64页 |
| ·离线粗调 | 第60-61页 |
| ·遗传算法粗调PID调节器 | 第61页 |
| ·遗传算法优化神经网络的权值 | 第61页 |
| ·BP神经网络优化PID调节器 | 第61页 |
| ·在线细调 | 第61-62页 |
| ·新型控制策略的框图 | 第62页 |
| ·对新型控制策略进行仿真 | 第62-64页 |
| 第五章 基于GA-BPNN的PID调节器在DSP控制器上的实现 | 第64-80页 |
| ·前言 | 第64页 |
| ·数字信号处理的简介 | 第64-66页 |
| ·数字信号处理器(DSP)芯片 | 第64-65页 |
| ·DSP芯片的基本结构 | 第65-66页 |
| ·TMS320系列DSP概述 | 第66页 |
| ·DSP和通用处理器的比较 | 第66-69页 |
| ·对密集的乘法运算的支持 | 第66-67页 |
| ·存储器结构 | 第67-68页 |
| ·零开销循环 | 第68页 |
| ·专门的寻址方式 | 第68页 |
| ·DSP芯片的选取 | 第68-69页 |
| ·TMS320F240芯片的介绍 | 第69-71页 |
| ·基于控制领域的应用 | 第69页 |
| ·TMS320F240 DSP的特点 | 第69-71页 |
| ·TDS240-EA介绍 | 第71-73页 |
| ·DSP的开发法工具及软件开发环境 | 第73-74页 |
| ·基于GA-BPNN的PID调节器实现实时调速研究 | 第74-78页 |
| ·前言 | 第74页 |
| ·智能PID调节器的实现方法 | 第74-76页 |
| ·基于GA-BPNN的PID调节器中的定点运算 | 第76-77页 |
| ·在研究中所要注意的问题 | 第77-78页 |
| ·实验结果 | 第78-79页 |
| ·总结 | 第79-80页 |
| 第六章 本文结论与展望 | 第80-83页 |
| ·总结 | 第80-81页 |
| ·展望 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 本人在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第88页 |
