| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-15页 |
| ·双进双出磨煤机生产制造现状 | 第11-12页 |
| ·磨煤机控制现状 | 第12-15页 |
| ·本文主要研究内容 | 第15-16页 |
| 第二章 双进双出磨煤机工作机理分析 | 第16-30页 |
| ·双进双出磨煤机基本机构 | 第16-17页 |
| ·双进双出磨煤机工作原理 | 第17-18页 |
| ·双进双出磨煤机工作特性分析 | 第18-20页 |
| ·双进双出磨煤机影响因素分析 | 第20-24页 |
| ·热风量对磨煤机控制参数的影响 | 第20-21页 |
| ·再循环风量对磨煤机控制参数的影响 | 第21-22页 |
| ·给煤量对磨煤机控制参数的影响 | 第22-24页 |
| ·双进双出磨煤机系统的数学模型及控制要求 | 第24-29页 |
| ·数学模型 | 第24-28页 |
| ·控制任务 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 改进粒子群算法 | 第30-46页 |
| ·粒子群算法基本理论 | 第30-33页 |
| ·算法原理 | 第30-32页 |
| ·算法流程 | 第32页 |
| ·算法分析 | 第32页 |
| ·参数设置 | 第32-33页 |
| ·几种改进的粒子群算法 | 第33-39页 |
| ·参数改进 | 第33-35页 |
| ·拓扑改进 | 第35-36页 |
| ·基于进化算法思想的改进 | 第36-37页 |
| ·协同PSO算法 | 第37页 |
| ·具有量子行为的PSO算法 | 第37-38页 |
| ·其它改进PSO算法 | 第38-39页 |
| ·基于排队思想的改进粒子群算法 | 第39-45页 |
| ·算法改进的思想 | 第39-40页 |
| ·改进粒子群算法的实现步骤 | 第40页 |
| ·实验分析 | 第40-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 双进双出磨煤机多变量PID神经元网络控制系统 | 第46-61页 |
| ·PID神经元网络的提出 | 第46-47页 |
| ·多变量PID神经元网络控制系统的结构和算法 | 第47-53页 |
| ·多变量PID神经元网络控制系统的结构 | 第47-48页 |
| ·多变量PID神经元网络控制系统的前向计算方法 | 第48-50页 |
| ·多变量PID神经元网络控制系统的误差反传学习算法 | 第50-52页 |
| ·PID神经元网络连接权重初值的选取 | 第52-53页 |
| ·几种改进的PID神经元网络学习算法 | 第53-56页 |
| ·改进BP学习算法 | 第53-54页 |
| ·基于遗传算法的学习算法 | 第54页 |
| ·基于蚁群算法的学习算法 | 第54-56页 |
| ·基于改进粒子群算法的磨煤机多变量PID神经元网络控制系统仿真 | 第56-60页 |
| ·磨煤机多变量PID神经元网络控制方案 | 第56-57页 |
| ·基于改进粒子群算法的PID神经元网络学习 | 第57页 |
| ·仿真研究 | 第57-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 在学研究成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
