| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.2.1 分数阶控制系统研究现状 | 第8-9页 |
| 1.2.2 分数阶PI~λD~μ控制器研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第10-11页 |
| 第二章 分数阶PI~λD~μ控制系统及其性能分析 | 第11-27页 |
| 2.1 引言 | 第11页 |
| 2.2 分数阶控制系统 | 第11-17页 |
| 2.2.1 分数阶微积分定义 | 第11-12页 |
| 2.2.2 分数阶控制系统 | 第12-13页 |
| 2.2.3 分数阶控制系统的解析解 | 第13-14页 |
| 2.2.4 分数阶控制系统的数值解 | 第14-17页 |
| 2.3 分数阶PI~λD~μ控制器及其性能 | 第17-23页 |
| 2.3.1 分数阶PI~λD~μ控制器模型 | 第17-18页 |
| 2.3.2 分数阶PI~λD~μ控制器离散化 | 第18-19页 |
| 2.3.3 分数阶PI~λD~μ控制器参数对控制性能的影响 | 第19-21页 |
| 2.3.4 分数阶PI~λD~μ控制器参数性能仿真研究 | 第21-23页 |
| 2.4 基于频域的分数阶PI~λD~μ控制器参数整定及其性能仿真 | 第23-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 基于改进遗传算法的分数阶PI~λD~μ控制器参数优化整定 | 第27-40页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 遗传算法概述 | 第27-29页 |
| 3.3 基于改进遗传算法的分数阶PI~λD~μ控制器参数优化整定方法 | 第29-32页 |
| 3.3.1 改进的性能指标 | 第29-30页 |
| 3.3.2 基本遗传算法的优化改进 | 第30-31页 |
| 3.3.3 基于改进遗传算法的分数阶PI~λD~μ控制器参数优化整定 | 第31-32页 |
| 3.4 仿真研究 | 第32-38页 |
| 3.4.1 不同性能指标整定结果比较 | 第33-34页 |
| 3.4.2 改进性能指标参数对整定结果的影响 | 第34-37页 |
| 3.4.3 分数阶PI~λD~μ控制器和整数阶PID控制器优化整定结果比较 | 第37-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 分数阶控制器参数工程整定方法 | 第40-67页 |
| 4.1 引言 | 第40页 |
| 4.2 BP神经网络学习算法 | 第40-43页 |
| 4.2.1 BP网络的基本原理与结构 | 第40-42页 |
| 4.2.2 BP网络的学习步骤 | 第42-43页 |
| 4.3 基于神经网络的分数阶PI~λ控制器参数工程整定方法 | 第43-47页 |
| 4.3.1 基于神经网络的分数阶PI~λ控制器参数工程整定模型 | 第43-44页 |
| 4.3.2 建模样本的获取 | 第44-47页 |
| 4.3.3 分数阶PI~λ控制器参数的工程整定 | 第47页 |
| 4.4 基于神经网络的微分可调的分数阶PI~λD~μ控制器参数工程整定方法 | 第47-52页 |
| 4.4.1 基于神经网络的微分可调的分数阶PI~λD~μ控制器参数工程整定模型 | 第47-48页 |
| 4.4.2 建模样本的选取 | 第48-51页 |
| 4.4.3 微分可调的分数阶PI~λD~μ控制器参数的工程整定 | 第51-52页 |
| 4.5 工程整定仿真研究 | 第52-56页 |
| 4.5.1 分数阶PI~λ控制器参数工程整定仿真 | 第52-53页 |
| 4.5.2 分数阶PI~λD~μ控制器参数工程整定仿真 | 第53-56页 |
| 4.6 分数阶控制器的应用研究 | 第56-65页 |
| 4.6.1 过热汽温分数阶控制 | 第56-60页 |
| 4.6.2 再热汽温分数阶控制 | 第60-65页 |
| 4.7 本章小结 | 第65-67页 |
| 第五章 结论与展望 | 第67-69页 |
| 5.1 本文主要工作内容 | 第67页 |
| 5.2 今后工作的展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第73页 |
