| 前言 | 第7-10页 |
| 1 数字PID控制技术的原理和应用 | 第10-17页 |
| 1.1 PID控制原理 | 第10-11页 |
| 1.2 数字PID控制的分类 | 第11-13页 |
| 1.3 数字PID控制器参数的整定 | 第13-17页 |
| 1.3.1 采样周期的选择 | 第13-14页 |
| 1.3.2 PID控制器参数的整定 | 第14-17页 |
| 2 遗传算法 | 第17-26页 |
| 2.1 遗传算法的原理 | 第17-18页 |
| 2.2 遗传算法的实施步骤 | 第18-22页 |
| 2.2.1 遗传算法的编码 | 第18-20页 |
| 2.2.2 适应度函数的选取 | 第20页 |
| 2.2.3 遗传算子 | 第20-21页 |
| 2.2.4 运算终止规则 | 第21-22页 |
| 2.3 遗传算法的控制参数性能分析 | 第22-23页 |
| 2.4 遗传算法的应用步骤 | 第23-24页 |
| 2.5 用遗传算法对PID控制器参数搜索的关键 | 第24-26页 |
| 3 基于遗传算法的PID参数优化整定原理 | 第26-34页 |
| 3.1 概述 | 第26-27页 |
| 3.1.1 PID参数整定 | 第26页 |
| 3.1.2 基于GA的PID参数整定的优点和需要解决的问题 | 第26-27页 |
| 3.1.3 本章阐述的方法所具有地特点 | 第27页 |
| 3.2 基于遗传算法的PID参数整定程序设计方案 | 第27-34页 |
| 3.2.1 参数的编码 | 第28页 |
| 3.2.2 参数变化范围的确定 | 第28-29页 |
| 3.2.3 选取初始种群 | 第29页 |
| 3.2.4 适应度函数调整 | 第29页 |
| 3.2.5 遗传算法流程图 | 第29-34页 |
| 4 应用遗传算法改善控制系统的仿真实例 | 第34-37页 |
| 4.1 MATLAB语言的特点 | 第34页 |
| 4.2 仿真实例 | 第34-37页 |
| 5 工程应用方法的究 | 第37-45页 |
| 5.1 概述 | 第37-39页 |
| 5.2 Matlab引擎、CVI和KMM | 第39-43页 |
| 5.3 工程应用的实现方法 | 第43-45页 |
| 结论 | 第45-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-48页 |