PID控制器参数智能整定方法研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| ·引言 | 第12页 |
| ·数字 PID控制技术 | 第12-16页 |
| ·数字PID基本算法 | 第13-14页 |
| ·改进的数字 PID算法 | 第14-16页 |
| ·自整定 PID控制器的发展与分类 | 第16-17页 |
| ·研究 PID控制器参数自整定的意义 | 第17页 |
| ·论文结构 | 第17-19页 |
| 第二章 遗传算法 | 第19-33页 |
| ·遗传算法概述 | 第19-21页 |
| ·遗传算法的基本原理与实现技术 | 第21-27页 |
| ·遗传算法的基本术语 | 第21-22页 |
| ·遗传算法的基本流程 | 第22-23页 |
| ·遗传算法的实现技术 | 第23-27页 |
| ·自适应遗传算法 | 第27-32页 |
| ·自适应遗传算法基本原理 | 第27-28页 |
| ·自适应遗传算法在PID参数整定中的应用 | 第28-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于DNA遗传算法的PID参数优化 | 第33-53页 |
| ·DNA与DNA计算 | 第33-37页 |
| ·生物背景 | 第33-35页 |
| ·DNA计算 | 第35-37页 |
| ·DNA计算与软计算的集成 | 第37-48页 |
| ·DNA计算与模糊控制的集成 | 第37-40页 |
| ·DNA计算与遗传算法集成 | 第40-44页 |
| ·DNA计算与人工免疫系统的集成 | 第44-46页 |
| ·DNA计算与专家系统的集成 | 第46-47页 |
| ·DNA计算与混沌系统的集成 | 第47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| ·DNA遗传算法在PID参数优化中应用 | 第48-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 改进的混沌算法及应用 | 第53-74页 |
| ·混沌算法 | 第53-60页 |
| ·混沌学的发展 | 第53-55页 |
| ·混沌优化方法研究进展 | 第55-58页 |
| ·混沌的特征 | 第58-59页 |
| ·典型的混沌动力学系统 | 第59-60页 |
| ·混沌微粒群算法 | 第60-67页 |
| ·微粒群算法的起源 | 第60-61页 |
| ·微粒群算法的基本原理 | 第61-63页 |
| ·基于混沌微粒群算法的PID参数整定 | 第63-67页 |
| ·混沌遗传算法 | 第67-73页 |
| ·混沌遗传算法的基本原理 | 第67-68页 |
| ·混沌遗传算法在PID参数优化中的应用 | 第68-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 第五章 总结与展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
