基于案例推理的PID控制器参数认知整定方法
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 PID 控制器的参数整定的现状 | 第10-12页 |
| 1.3 问题分析 | 第12-13页 |
| 1.4 本文的主要工作及结构安排 | 第13-15页 |
| 1.4.1 主要工作 | 第13-14页 |
| 1.4.2 结构安排 | 第14-15页 |
| 第2章 PID 控制器参数整定方法 | 第15-29页 |
| 2.1 PID 控制原理及调试方法 | 第15-17页 |
| 2.2 典型整定方法 | 第17-27页 |
| 2.2.1 Z-N 经验公式法 | 第18-19页 |
| 2.2.2 ISTE 最优参数整定法 | 第19-22页 |
| 2.2.3 Cohen-Coon 整定法 | 第22-23页 |
| 2.2.4 鲁棒性 PID 参数整定法 | 第23-24页 |
| 2.2.5 基于遗传算法优化参数整定 | 第24-27页 |
| 2.3 小结 | 第27-29页 |
| 第3章 基于案例推理的认知整定方法 | 第29-49页 |
| 3.1 参数整定的认知机理分析 | 第29-34页 |
| 3.1.1 认知学对信息的加工与处理 | 第29-33页 |
| 3.1.2 PID 参数整定的内省学习基础 | 第33-34页 |
| 3.2 基于案例推理的认知整定结构与功能 | 第34-38页 |
| 3.2.1 案例推理的认知原理 | 第34-37页 |
| 3.2.2 整定结构与功能 | 第37-38页 |
| 3.3 整定算法 | 第38-45页 |
| 3.3.1 整定案例的产生 | 第38页 |
| 3.3.2 案例知识的表示 | 第38-39页 |
| 3.3.3 多属性决策案例检索 | 第39-44页 |
| 3.3.4 多目标案例评价与案例修正 | 第44-45页 |
| 3.3.5 整定案例的存储 | 第45页 |
| 3.4 性能分析 | 第45-47页 |
| 3.4.1 稳定性分析 | 第45-46页 |
| 3.4.2 收敛性分析 | 第46-47页 |
| 3.5 算法步骤 | 第47-48页 |
| 3.5.1 算法步骤 | 第47页 |
| 3.5.2 算法流程图 | 第47-48页 |
| 3.6 小结 | 第48-49页 |
| 第4章 实验研究 | 第49-69页 |
| 4.1 实验方案设计和平台实现 | 第49-55页 |
| 4.1.1 实验方案设计 | 第49-50页 |
| 4.1.2 实验平台设计 | 第50-53页 |
| 4.1.3 平台效果展示 | 第53-55页 |
| 4.2 一阶时滞系统 | 第55-57页 |
| 4.2.1 实验方案设计 | 第55-56页 |
| 4.2.2 实验结果分析 | 第56-57页 |
| 4.3 二阶时滞系统 | 第57-60页 |
| 4.3.1 实验方案设计 | 第57-59页 |
| 4.3.2 实验结果及分析 | 第59-60页 |
| 4.4 TE 过程的温度控制 | 第60-67页 |
| 4.4.1 TE 过程 | 第60-62页 |
| 4.4.2 TE 过程的温度控制描述 | 第62-63页 |
| 4.4.3 面向 TE 过程的温度控制实验 | 第63-67页 |
| 4.5 小结 | 第67-69页 |
| 结束语 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-77页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
