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 |