| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题的背景及研究意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 模糊控制的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 粒子群算法的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 论文的研究内容 | 第14-15页 |
| 第2章 过热蒸汽温度控制系统 | 第15-24页 |
| 2.1 过热蒸汽温度系统概述 | 第15-19页 |
| 2.1.1 过热蒸汽温度控制的任务 | 第15-16页 |
| 2.1.2 过热蒸汽温度对象特性 | 第16-19页 |
| 2.2 过热蒸汽温度控制方案 | 第19-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-24页 |
| 第3章 模糊 PID 控制理论 | 第24-31页 |
| 3.1 PID 控制理论 | 第24-26页 |
| 3.2 模糊控制理论 | 第26-29页 |
| 3.2.1 模糊控制的基本原理 | 第26-27页 |
| 3.2.2 模糊控制器的基本结构 | 第27-28页 |
| 3.2.3 模糊控制器的设计步骤 | 第28-29页 |
| 3.3 模糊自适应 PID 控制理论 | 第29-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 过热蒸汽温度系统的模糊自适应 PID 控制 | 第31-40页 |
| 4.1 系统仿真软件 | 第31页 |
| 4.2 常规串级 PID 控制系统的仿真研究 | 第31-33页 |
| 4.3 过热蒸汽温度系统模糊控制器设计 | 第33-36页 |
| 4.4 模糊自适应 PID 控制系统的仿真研究 | 第36-39页 |
| 4.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第5章 基于粒子群的过热蒸汽温度控制 | 第40-52页 |
| 5.1 粒子群算法起源 | 第40-41页 |
| 5.2 基本粒子群算法 | 第41-43页 |
| 5.2.1 算法原理 | 第41-42页 |
| 5.2.2 算法流程 | 第42-43页 |
| 5.3 标准粒子群算法 | 第43-45页 |
| 5.3.1 带惯性权重的粒子群算法 | 第43-44页 |
| 5.3.2 带收缩因子的粒子群算法 | 第44-45页 |
| 5.4 粒子群算法和其他算法的比较 | 第45-46页 |
| 5.4.1 粒子群算法和遗传算法(GA)的比较 | 第45页 |
| 5.4.2 粒子群算法和蚁群算法(ACO)的比较 | 第45-46页 |
| 5.5 基于粒子群的过热蒸汽温度模糊控制 | 第46-51页 |
| 5.5.1 基于粒子群的模糊 PID 参数化优结构 | 第46-47页 |
| 5.5.2 基于粒子群的模糊 PID 参数优化步骤 | 第47-48页 |
| 5.5.3 基于粒子群的模糊 PID 参数优化仿真 | 第48-50页 |
| 5.5.4 仿真结果与比较分析 | 第50-51页 |
| 5.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 结论 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
