| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究目的和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 抽油机负载模拟(国内) | 第9-11页 |
| 1.2.2 抽油机负载模拟(国外) | 第11-12页 |
| 1.2.3 智能控制理论 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容、技术路线和创新点 | 第13-14页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第13页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第13-14页 |
| 1.3.3 创新点 | 第14页 |
| 1.3.4 题目来源 | 第14页 |
| 1.4 章节概述 | 第14-15页 |
| 第二章 电磁式抽油机负载模拟系统数学模型研究 | 第15-23页 |
| 2.1 电磁式抽油机负载模拟系统工作原理 | 第15-16页 |
| 2.2 电磁阻尼器工作原理及传递函数 | 第16-18页 |
| 2.2.1 工作原理 | 第16页 |
| 2.2.2 传递函数 | 第16-18页 |
| 2.3 系统传递函数 | 第18-21页 |
| 2.3.1 元件传递函数 | 第18-21页 |
| 2.3.2 电磁式抽油机负载模拟装置传递函数 | 第21页 |
| 2.4 传统PID控制算法 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 电磁式抽油机负载模拟系统模糊控制方法研究 | 第23-34页 |
| 3.1 模糊控制的基本思想 | 第23页 |
| 3.2 模糊控制的工作原理 | 第23-25页 |
| 3.2.1 模糊控制系统的结构 | 第23-24页 |
| 3.2.2 模糊控制的基本原理 | 第24-25页 |
| 3.3 模糊控制主要研究内容 | 第25-26页 |
| 3.4 模糊PID控制器的设计 | 第26-33页 |
| 3.4.1 模糊PID控制器的结构设计 | 第26-27页 |
| 3.4.2 输入量的模糊化处理 | 第27-30页 |
| 3.4.3 模糊规则的确立及模糊推理 | 第30-32页 |
| 3.4.4 去模糊化处理 | 第32-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 电磁式抽油机负载模拟系统神经网络控制方法研究 | 第34-45页 |
| 4.1 神经网络控制概述 | 第34-36页 |
| 4.1.1 神经网络控制的发展 | 第34页 |
| 4.1.2 神经网络控制的基本原理 | 第34-35页 |
| 4.1.3 神经网络控制的基本类型 | 第35-36页 |
| 4.2 BP神经网络的设计概述 | 第36-40页 |
| 4.2.1 BP神经网络控制器原理 | 第36-40页 |
| 4.3 神经网络PID控制器设计 | 第40-44页 |
| 4.3.1 基于BP神经网络的模糊PID控制原理 | 第40-41页 |
| 4.3.2 BP模糊神经网络的学习算法 | 第41-42页 |
| 4.3.3 基于BP神经网络的模糊PID学习算法 | 第42-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 电磁式抽油机负载模拟系统仿真及实验 | 第45-64页 |
| 5.1 Simulink模拟仿真特点 | 第45页 |
| 5.2 实际工况下的示功图预处理 | 第45-49页 |
| 5.3 基于Simulink的控制系统模型建立 | 第49-52页 |
| 5.3.1 系统模糊PID控制模型 | 第49-51页 |
| 5.3.2 系统BP神经网络的模糊PID控制模型 | 第51-52页 |
| 5.4 基于Simulink的控制系统仿真 | 第52-58页 |
| 5.4.1 初始参数的设定 | 第52-53页 |
| 5.4.2 输入量为阶跃信号的仿真 | 第53-55页 |
| 5.4.3 输入量为实际工况时间—力的仿真 | 第55-58页 |
| 5.5 负载模拟实验 | 第58-64页 |
| 5.5.1 实验目的和实验方法 | 第58-59页 |
| 5.5.2 实验仪器 | 第59-60页 |
| 5.5.3 实验结果 | 第60-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 全文总结 | 第64页 |
| 6.2 展望 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-69页 |
| 攻读学位期间参加科研情况及获得的学术成果 | 第69-70页 |