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嵌入式温度控制系统的研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-8页
第一章 绪论第8-11页
   ·课题研究的提出第8-9页
   ·国内外控制领域的发展现状与对比第9-10页
   ·系统特色第10-11页
第二章 模糊控制原理及其在工业控制过程中的应用第11-24页
   ·模糊集合论第11-13页
     ·模糊集合的定义及表示方法第11页
     ·确定隶属度函数的方法第11-12页
     ·两种常用的隶属度函数第12-13页
   ·模糊关系和模糊关系矩阵第13页
     ·模糊关系第13页
     ·模糊关系矩阵第13页
   ·模糊语言变量第13-14页
   ·模糊推理第14-15页
     ·似然推理第14页
     ·Mamdani推理第14页
     ·基于模糊关系R的Mamdani推理法第14-15页
   ·模糊控制理论基础及传统模糊控制器的设计第15-24页
     ·模糊控制基础理论第15页
     ·传统模糊控制器的设计第15-17页
     ·模糊控制器的结构第17-19页
     ·模糊化第19-20页
     ·模糊控制表合成第20-24页
第三章 模糊自适应整定PID控制器的设计第24-39页
   ·PID控制的原理和特点第24-28页
     ·PID控制及其作用第24-25页
     ·PID控制器的参数整定第25页
     ·数字PID控制算法第25-28页
       ·位置式PID控制算法第25-27页
       ·增量式PID控制算法第27-28页
   ·模糊控制系统第28-39页
     ·基本温度模糊控制器的设计第29-33页
       ·输出、输出论域与语言变量的选取第29页
       ·量化因子,比例因子的选取第29-30页
       ·比例因子的选取第30页
       ·控制规则和模糊控制查询表的形成第30-33页
     ·参数自整定 PID控制器的模糊设计第33-34页
       ·语言变量的模糊化第33页
       ·自调整因子的解析描述第33-34页
       ·参数自调整的原则第34页
     ·模糊自适应整定PID控制器原理第34-37页
     ·综合控制策略第37-39页
第四章 遗传算法优化第39-51页
   ·遗传算法基础理论第39-41页
     ·遗传算法的基本概念第39-40页
     ·遗传算法的操作符第40-41页
   ·遗传算法与传统搜索方法的比较第41-42页
   ·基于遗传算法优化的智能模糊控制器的设计第42-51页
     ·模糊控制的不足及改进第42页
     ·遗传算法优化模糊系统的一般性描述第42-44页
     ·基于控制规则的优化第44-45页
     ·基于隶属度函数的优化第45-46页
     ·基于控制规则的优化第46-51页
第五章 嵌入式温度控制系统的设计与实现第51-74页
   ·嵌入式系统概述第51-52页
   ·嵌入式系统的硬件/软件协调设计技术第52页
   ·利用UML 对系统的分析第52-56页
     ·用例图第54页
     ·消息序列图第54-55页
     ·部署图第55-56页
   ·系统的硬件设计第56-66页
     ·系统功能第56页
     ·硬件选型第56-66页
       ·CPU:AT91M40807 微处理器第56-58页
       ·ROM:AT29LV1024第58-59页
       ·RAM:IDT71V124第59-60页
       ·键盘第60页
       ·LCD:SED1335 驱动320×240 图形液晶第60-62页
       ·A/D转换器:AD7714第62-64页
       ·温度传感器:PT100 型铂热电阻第64页
       ·控制输出电路第64-65页
       ·双向缓冲器:IDT74FCT164245T第65-66页
   ·系统的软件设计第66-72页
     ·μC/OS-Ⅱ的移植第66-67页
     ·μC/OS-Ⅱ操作系统下的应用软件设计第67页
     ·控制部分的软件实现第67-71页
       ·模糊控制算法软件实现第67-68页
       ·遗传优化算法的软件实现第68-71页
     ·系统软/硬件可靠性设计实现第71-72页
   ·总结第72-74页
第六章 总结与展望第74-75页
   ·小结第74页
   ·未来的研究方向第74-75页
参考文献第75-77页
致谢第77-78页

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