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基于微粒群算法的模糊PID控制系统设计方法研究

摘要第1-7页
Abstract第7-11页
第1章 绪论第11-19页
   ·研究背景第11-13页
   ·模糊控制的国内外研究现状及面临的问题第13-15页
     ·国内外现状第13-14页
     ·模糊控制理论面临的问题第14-15页
   ·微粒群算法发展概述第15-17页
   ·本文的研究内容及成果第17-19页
第2章 模糊PID控制系统的原理及其改进第19-28页
   ·模糊控制系统的基本结构第19-20页
   ·普通模糊PID控制器的设计及仿真第20-25页
     ·PID参数对控制性能的影响及控制规则的确定第20-21页
     ·普通模糊PID控制器的设计:第21-25页
   ·智能模糊PID控制系统的发展第25-28页
     ·调整量化因子、比例因子和隶属函数参数第25-26页
     ·模糊控制规则的提取第26-27页
     ·基于遗传算法的模糊PID控制器设计第27-28页
第3章 微粒群算法的PID控制器中的应用第28-35页
   ·基本粒子群算法简介第28-31页
     ·基本微粒群算法(BPSO)原理及特点第28-29页
     ·带惯性权重的微粒群算法第29-31页
     ·微粒群算法复杂度分析第31页
   ·粒子群算法在PID参数调节中的应用第31-35页
第4章 基于微粒群算法的模糊PID控制器设计第35-57页
   ·基于微粒群算法的模糊PID控制器设计第35-46页
     ·PSO算法优化隶属函数第35-41页
     ·PSO算法优化模糊控制表第41-44页
     ·PSO算法优化模糊控制器第44-46页
   ·模糊参数微粒群—遗传组合优化算法设计研究第46-54页
     ·微粒群算法与遗传算法的比较第46-48页
     ·模糊参数微粒群—遗传组合优化算法(FPSO-GA)设计第48-54页
   ·二进制编码的微粒群算法过滤控制规则第54-57页
第5章 仿真实验分析第57-72页
   ·PSO优化FPID仿真实验分析第58-67页
     ·PSO单独优化隶属函数第58-60页
     ·PSO单独优化控制规则第60-63页
     ·PSO同时优化隶属函数和控制规则第63-67页
   ·FPSO-GA优化FPID仿真实验第67-70页
   ·二进制编码PSO算法过滤模糊控制规则的仿真实验第70-72页
结论第72-74页
致谢第74-75页
参考文献第75-82页
读硕士学位期间发表的论文及科研成果第82页

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