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一种基于多目标进化算法的PID控制研究与应用

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第一章 绪论第8-13页
    1.1 引言第8页
    1.2 进化算法的产生及研究意义第8-9页
    1.3 基本遗传算法的产生和发展第9-10页
    1.4 多目标优化遗传算法第10-11页
    1.5 本文研究工作第11-13页
        1.5.1 基本思想第11-12页
        1.5.2 内容安排第12-13页
第二章 多目标优化的基本原理与算法第13-23页
    2.1 多目标优化的基本概念第13-14页
    2.2 多目标优化算法的基本框架第14页
    2.3 智能多目标优化算法第14-18页
    2.4 智能多目标优化算法实验测试比较第18-22页
    2.5 本章小结第22-23页
第三章 PID控制及参数整定第23-34页
    3.1 PID控制第23页
    3.2 PID控制原理第23-24页
    3.3 PID控制器常规控制算法第24-26页
    3.4 PID控制算法的数字实现第26页
    3.5 PID参数的整定第26-31页
        3.5.1 常规PID参数整定方法第27-28页
        3.5.2 遗传算法PID参数整定第28-31页
    3.6 基于遗传算法的PID仿真实验第31-33页
    3.7 本章小结第33-34页
第四章 烟叶温室育苗棚的数学建模第34-40页
    4.1 温室环境温湿度的影响与调控第34-35页
        4.1.1 温度参数的调节方法第34页
        4.1.2 湿度参数的控制调节第34-35页
        4.1.3 温度湿度之间的耦合控制与调节第35页
    4.2 温室大棚动态数学建模第35-38页
        4.2.1 温室环境建模方法第35-36页
        4.2.2 温室育苗棚动态数学建模第36-38页
    4.3 温室大棚实验仿真第38-39页
    4.4 本章小结第39-40页
第五章 智能PID控制器的设计与仿真第40-48页
    5.1 多目标遗传算法PID控制器育苗棚温室环境控制系统第40-41页
    5.2 基于遗传算法的PID控制器模型第41页
    5.3 PID控制器参数优化指标第41-42页
    5.4 PID参数的优化过程第42页
    5.5 温室育苗棚环境智能控制器的控制过程第42-43页
    5.6 系统仿真试验与结果分析第43-47页
        5.6.1 仿真实验平台第43-44页
        5.6.2 仿真实验与结果分析第44-47页
    5.7 本章小结第47-48页
第六章 总结与展望第48-50页
    6.1 总结第48-49页
    6.2 后续改进和展望第49-50页
参考文献第50-52页
致谢第52-53页
附录第53-58页
个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文第58页

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