基于遗传算法优化的智能控制研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·课题研究现状 | 第10-12页 |
| ·论文主要研究内容 | 第12-13页 |
| ·论文组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 PID 控制原理及其改进 | 第14-22页 |
| ·模拟PID 控制 | 第14-15页 |
| ·数字PID 控制 | 第15-16页 |
| ·位置式PID | 第15-16页 |
| ·增量式PID | 第16页 |
| ·常规PID 控制相关改进 | 第16-19页 |
| ·积分算法改进 | 第17页 |
| ·微分算法改进 | 第17-19页 |
| ·PID 控制器参数整定简述 | 第19-21页 |
| ·Z-N 法 | 第19-20页 |
| ·阶跃曲线法 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于神经网络的PID 控制 | 第22-34页 |
| ·神经网络原理 | 第22-26页 |
| ·神经元数学模型 | 第22-23页 |
| ·神经网络模型结构 | 第23-25页 |
| ·神经网络运行机制 | 第25-26页 |
| ·BP 神经网络 | 第26-32页 |
| ·主要算法思想 | 第26页 |
| ·BP 算法执行过程 | 第26-29页 |
| ·BP 算法的缺陷 | 第29-30页 |
| ·BP 算法的改进 | 第30-32页 |
| ·基于BP 神经网络的PID 控制 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于遗传算法优化的智能控制器设计 | 第34-49页 |
| ·遗传算法基本原理 | 第34-41页 |
| ·遗传算法简述 | 第34-39页 |
| ·遗传算法的应用 | 第39-41页 |
| ·遗传算法优化神经网络 | 第41-42页 |
| ·智能控制流程 | 第42-44页 |
| ·控制参数 | 第44-48页 |
| ·初始化 | 第44-45页 |
| ·遗传算子的设计 | 第45-47页 |
| ·仿真实验 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 总结与展望 | 第49-51页 |
| 1.本文的主要研究工作 | 第49-50页 |
| 2.主要创新点 | 第50页 |
| 3.不足指出及展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
