| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第11-13页 |
| ·课题来源 | 第11-12页 |
| ·模糊控制理论研究与进展 | 第12-13页 |
| ·模糊控制的发展动态 | 第13-17页 |
| ·模糊控制应用领域与现状 | 第13-14页 |
| ·模糊理论研究的新动向 | 第14-15页 |
| ·遗传算法在模糊PID 中的应用 | 第15-16页 |
| ·目前存在的主要问题 | 第16-17页 |
| ·本文研究内容 | 第17-18页 |
| 第2章 模糊控制原理 | 第18-29页 |
| ·模糊集合论 | 第18-23页 |
| ·模糊集合的定义及表示方法 | 第18-19页 |
| ·模糊集合的运算及其性质 | 第19-20页 |
| ·隶属函数的确定方法 | 第20-23页 |
| ·模糊关系及其合成 | 第23-25页 |
| ·模糊关系的定义及表示方法 | 第23-24页 |
| ·模糊关系的性质 | 第24-25页 |
| ·模糊关系的合成 | 第25页 |
| ·模糊推理 | 第25-26页 |
| ·模糊语言变量 | 第25页 |
| ·模糊逻辑 | 第25-26页 |
| ·模糊推理 | 第26页 |
| ·解模糊化 | 第26-28页 |
| ·最大隶属法 | 第27页 |
| ·重心法 | 第27页 |
| ·加权平均法 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于遗传优化的模糊控制 | 第29-47页 |
| ·遗传算法概述 | 第29-32页 |
| ·遗传算法的研究进展 | 第29-30页 |
| ·遗传算法的原理 | 第30-32页 |
| ·遗传算法特点 | 第32页 |
| ·遗传算法在模糊控制中的应用 | 第32-41页 |
| ·遗传算法优化模糊控制器的方法 | 第32-35页 |
| ·确定遗传算法的基本参数 | 第35页 |
| ·遗传算法优化量化因子和比例因子 | 第35-39页 |
| ·适应度函数的选取及优化结果 | 第39-41页 |
| ·基于遗传优化的模糊控制器设计 | 第41-46页 |
| ·论域及隶属函数的选取 | 第42-44页 |
| ·模糊控制规则的选取 | 第44-45页 |
| ·模糊推理 | 第45-46页 |
| ·解模糊化 | 第46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 电液位置伺服系统的建模与仿真 | 第47-64页 |
| ·电液位置伺服控制系统 | 第47-49页 |
| ·电液伺服系统简介 | 第47-48页 |
| ·材料试验机的原理图 | 第48-49页 |
| ·控制系统的动态数学模型 | 第49-53页 |
| ·电液伺服阀模型 | 第50-51页 |
| ·液压缸动力模型 | 第51-52页 |
| ·其它环节的数学模型 | 第52页 |
| ·典型位置控制系统的传递函数 | 第52-53页 |
| ·典型位置反馈闭环系统的方框图 | 第53-57页 |
| ·没有弹性负载(K=0 ) 的情况 | 第55-56页 |
| ·有弹性负载(K≠0) 的情况 | 第56-57页 |
| ·系统仿真 | 第57-63页 |
| ·主要参数的选取与计算 | 第57-59页 |
| ·仿真模型的设计 | 第59-60页 |
| ·仿真及结果分析 | 第60-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第5章 基于遗传优化的Fuzzy-PID 控制实验研究 | 第64-77页 |
| ·系统硬件的组成 | 第64-68页 |
| ·计算机控制系统原理图 | 第64-65页 |
| ·控制系统的组成 | 第65-67页 |
| ·控制系统硬件系统的实现 | 第67-68页 |
| ·系统软件的组成 | 第68-74页 |
| ·LabVIEW 的实现方法 | 第69-70页 |
| ·LabVIEW 程序的设计 | 第70-74页 |
| ·实验结果分析 | 第74-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 结论 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 作者简介 | 第85页 |