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分析仪器中温度的自适应控制研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-8页
目录第8-11页
第1章 绪论第11-20页
   ·课题背景和意义第11-12页
   ·模糊控制的研究与进展第12-14页
     ·模糊控制理论概述第12-13页
     ·模糊控制原理第13页
     ·模糊控制的研究现状第13-14页
   ·神经网络控制的研究与进展第14-18页
     ·神经网络控制原理第14页
     ·神经网络的学习规则第14-15页
     ·M-P 神经网络模型第15-16页
     ·BP 神经网络模型第16-18页
     ·神经网络的发展现状第18页
   ·本课题的主要工作第18-20页
第2章 自适应PID 控制理论第20-34页
   ·传统PID 控制原理第20-21页
   ·数字PID 控制第21-22页
     ·位置式PID 控制算法第21-22页
     ·增量式PID 控制算法第22页
   ·模糊自适应PID 控制第22-27页
     ·模糊控制器的组成第22-24页
     ·模糊PID 控制的输入输出第24-26页
     ·模糊PID 控制参数整定规则第26-27页
     ·模糊PID 控制去模糊化第27页
   ·神经网络PID 控制第27-33页
     ·单神经元PID 控制器第27-29页
     ·单神经元PID 控制参数的选择规则第29-30页
     ·BP 神经网络PID 控制器第30-33页
   ·本章小结第33-34页
第3章 分析仪器中温控问题案例第34-44页
   ·分析产品中温度控制事故第34-36页
     ·产品温度控制指标要求第34页
     ·产品温度控制事故现象第34-36页
   ·系统性能及温控事故原因分析第36-38页
     ·系统的时变特性影响第36页
     ·热容变化及热量传播对系统的影响第36-37页
     ·系统存在较大延迟第37-38页
     ·系统的非线性特性第38页
   ·PID 控制过程及其弊端第38-42页
     ·常用PID 参数整定方法第38-41页
       ·经验试凑法第38-39页
       ·Z-N 整定法则第39页
       ·扩充响应曲线法第39-40页
       ·继电型PID 整定法第40-41页
     ·传统PID 控制的一般过程第41-42页
     ·PID 控制对于复杂系统的局限性第42页
   ·工业复杂系统的智能控制算法第42-43页
   ·本章小结第43-44页
第4章 温控解决方案设计第44-61页
   ·飞思卡尔HCS12 系列单片机概述第44-45页
   ·温控模块硬件设计第45-50页
     ·模块总体架构第45-46页
     ·性能要求及元件选择第46页
     ·功能模块设计第46-50页
   ·软件模块设计第50-54页
     ·软件架构及流程设计第50-52页
     ·功能模块设计与实现第52-54页
   ·模糊PID 控制器设计第54-58页
     ·模糊PID 参数初始整定第54-55页
     ·模糊PID 算法设计第55-57页
     ·模糊PID 算法软件实现第57-58页
   ·单神经元PID 控制器设计第58-60页
     ·单神经元PID 控制模型建立第58-59页
     ·单神经元PID 控制的软件实现第59-60页
   ·本章小结第60-61页
第5章 自适应算法控制结果及性能总结第61-71页
   ·算法对于温控事故的实际控制效果第61-63页
     ·温控事故的模糊PID 控制效果第62-63页
     ·温控事故的神经网络PID 控制效果第63页
   ·模糊PID 与神经网络PID 控制的性能比较第63-69页
     ·收敛性与稳定性分析第63-65页
     ·抗干扰性分析第65-66页
     ·高低温试验与适用性分析第66-69页
   ·工业在线分析仪器温控方案的选择标准第69-70页
   ·本章小结第70-71页
第6章 总结与展望第71-73页
   ·课题总结第71页
   ·展望第71-73页
致谢第73-74页
参考文献第74-77页
附录第77-87页
详细摘要第87-90页

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