| 摘要 | 第4-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第15-34页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-28页 |
| 1.2.1 智能控制理论研究现状 | 第16-19页 |
| 1.2.2 粮食干燥机研究现状 | 第19-20页 |
| 1.2.3 粮食干燥机模型研究现状 | 第20-22页 |
| 1.2.4 粮食干燥机控制方法研究现状 | 第22-28页 |
| 1.3 本文采取的研究方法和技术路线 | 第28-30页 |
| 1.4 研究目标和研究内容 | 第30-32页 |
| 1.4.1 研究目标 | 第30页 |
| 1.4.2 研究内容 | 第30-32页 |
| 1.5 论文结构 | 第32-34页 |
| 第二章 粮食干燥基本理论概述及粮食干燥机控制方案简介 | 第34-63页 |
| 2.1 引言 | 第34页 |
| 2.2 粮食干燥基本理论 | 第34-42页 |
| 2.2.1 粮食干燥基本原理 | 第34-35页 |
| 2.2.2 影响粮食干燥的主要因素 | 第35-38页 |
| 2.2.3 粮食干燥的动力学曲线 | 第38-39页 |
| 2.2.4 粮食干燥的数学模型 | 第39-42页 |
| 2.3 粮食干燥技术、干燥机分类及其特点 | 第42-44页 |
| 2.3.1 粮食干燥技术 | 第42-43页 |
| 2.3.2 粮食干燥机分类 | 第43-44页 |
| 2.3.3 粮食干燥机工作特点 | 第44页 |
| 2.4 粮食干燥机控制方案 | 第44-48页 |
| 2.4.1 粮食干燥机控制特点 | 第44-46页 |
| 2.4.2 粮食干燥机控制问题分析 | 第46-47页 |
| 2.4.3 粮食干燥机智能控制方案 | 第47-48页 |
| 2.5 粮食干燥机控制对象-组合式多功能粮食干燥实验系统 | 第48-62页 |
| 2.5.1 机械系统 | 第49-51页 |
| 2.5.2 控制系统 | 第51-55页 |
| 2.5.3 工艺流程 | 第55-56页 |
| 2.5.4 控制对象-组合式多功能粮食干燥机实验 | 第56-58页 |
| 2.5.5 基于一元回归经验方程的红外辐射与对流(IRC)粮食干燥过程模型研究 | 第58-62页 |
| 2.6 本章小结 | 第62-63页 |
| 第三章 小麦混流干燥过程机理的数学建模与数值模拟 | 第63-74页 |
| 3.1 引言 | 第63页 |
| 3.2 粮食混流干燥工艺原理 | 第63-64页 |
| 3.3 粮食单元床层的薄层干燥方程 | 第64-66页 |
| 3.4 小麦混流循环干燥过程机理的数学建模与数值模拟 | 第66-68页 |
| 3.5 小麦混流连续干燥过程机理的数学建模与数值模拟 | 第68-71页 |
| 3.6 小麦混流循环干燥过程机理数学模型的实验验证 | 第71-73页 |
| 3.7 本章小结 | 第73-74页 |
| 第四章 粮食干燥过程智能建模方法研究 | 第74-104页 |
| 4.1 引言 | 第74页 |
| 4.2 基于BP神经网络的红外辐射与对流(IRC)粮食干燥过程模型研究 | 第74-83页 |
| 4.2.1 BP神经网络算法原理 | 第74-75页 |
| 4.2.2 基于BP神经网络的IRC粮食干燥过程模型研究 | 第75-81页 |
| 4.2.3 基于BP神经网络的IRC粮食干燥过程预测 | 第81-83页 |
| 4.3 基于动态神经网络NARX的红外辐射与对流(IRC)粮食干燥过程模型研究 | 第83-88页 |
| 4.3.1 非线性自回归外生输入动态神经网络(NARX)原理 | 第83-84页 |
| 4.3.2 基于NARX的IRC粮食干燥过程模型研究 | 第84-86页 |
| 4.3.3 基于NARX模型的IRC粮食干燥过程预测 | 第86-87页 |
| 4.3.4 与线性自回归外生输入(ARX)的IRC粮食干燥过程模型比较 | 第87-88页 |
| 4.4 基于改进粒子群算法优化支持向量机(IPSO-SVR(LDIW-FD)的红外辐射与对流(IRC)粮食干燥过程模型研究 | 第88-103页 |
| 4.4.1 改进粒子群优化算法和支持向量机算法原理 | 第89-94页 |
| 4.4.2 基于IPSO-SVR(LDIW-FD)算法的IRC粮食干燥过程模型研究 | 第94-99页 |
| 4.4.3 基于IPSO-SVR(LDIW-FD)模型的IRC粮食干燥过程预测 | 第99-101页 |
| 4.4.4 与其它几种IRC粮食干燥过程模型比较 | 第101-103页 |
| 4.5 本章小结 | 第103-104页 |
| 第五章 粮食干燥机的几种模糊控制方法研究 | 第104-133页 |
| 5.1 引言 | 第104页 |
| 5.2 粮食干燥机的几种基本控制方法 | 第104-113页 |
| 5.2.1 PID控制 | 第104-107页 |
| 5.2.2 模糊控制 | 第107-112页 |
| 5.2.3 遗传算法 | 第112-113页 |
| 5.3 基于遗传优化模糊PID参数自调整(GOFP)算法的粮食干燥机控制器设计 | 第113-118页 |
| 5.3.1 模糊PID参数自调整控制器(FP)设计与仿真 | 第113-116页 |
| 5.3.2 遗传优化模糊PID参数自调整控制器(GOFP)设计与仿真 | 第116-118页 |
| 5.4 基于遗传优化模糊免疫PID(GOFIP)算法的粮食干燥机控制器设计 | 第118-126页 |
| 5.4.1 生物免疫反馈控制原理 | 第118-119页 |
| 5.4.2 模糊免疫PID控制器(FIP)设计 | 第119-123页 |
| 5.4.3 遗传优化模糊免疫PID控制器(GOFIP)设计与优化 | 第123-124页 |
| 5.4.4 GOFIP控制仿真实验与控制性能分析 | 第124-126页 |
| 5.5 基于遗传优化双模糊免疫PID(GODFIP)算法的粮食干燥机控制器设计 | 第126-131页 |
| 5.5.1 常规模糊免疫PID控制器(FIP)局限性及改进方法 | 第127页 |
| 5.5.2 遗传优化双模糊免疫PID控制器(GODFIP)设计与优化 | 第127-129页 |
| 5.5.3 GODFIP控制仿真实验与控制性能分析 | 第129-131页 |
| 5.6 本章小结 | 第131-133页 |
| 第六章 基于遗传优化支持向量机内模PID (GO-SVR-IMPC)算法的粮食干燥机控制器设计 | 第133-151页 |
| 6.1 引言 | 第133-134页 |
| 6.2 支持向量机内模控制器(SVR-IMC)设计 | 第134-137页 |
| 6.2.1 SVR-IMC设计 | 第134-136页 |
| 6.2.2 SVR-IMC的局限性和改进方法 | 第136-137页 |
| 6.3 GO-SVR-IMPC控制器设计与优化 | 第137-139页 |
| 6.3.1 GO-SVR-IMPC控制器设计 | 第137-138页 |
| 6.3.2 GO-SVR-IMPC控制器优化 | 第138-139页 |
| 6.4 GO-SVR-IMPC控制仿真实验和控制性能分析 | 第139-150页 |
| 6.4.1 GO-SVR-IMPC控制器仿真实验 | 第139-141页 |
| 6.4.2 支持向量机内模型和逆模型辨识 | 第141-144页 |
| 6.4.3 GO-SVR-IMPC控制性能分析 | 第144-150页 |
| 6.5 本章小结 | 第150-151页 |
| 第七章 基于遗传优化支持向量机直接逆模型PID(GO-SVR-IIMCPID)算法的粮食干燥机控制器设计 | 第151-169页 |
| 7.1 引言 | 第151页 |
| 7.2 SVR直接逆模型控制器(SVR-ⅡMC)设计 | 第151-153页 |
| 7.2.1 SVR-ⅡMC设计 | 第151-153页 |
| 7.2.2 SVR-ⅡMC控制器设计的局限性及改进方法 | 第153页 |
| 7.3 GO-SVR-ⅡMCPID控制器设计与优化 | 第153-155页 |
| 7.3.1 GO-SVR-ⅡMCPID控制器设计 | 第153-155页 |
| 7.3.2 GO-SVR-ⅡMCPID控制器优化 | 第155页 |
| 7.4 GO-SVR-ⅡMCPID控制仿真实验和控制性能分析 | 第155-166页 |
| 7.4.1 GO-SVR-ⅡMCPID控制仿真实验 | 第155-156页 |
| 7.4.2 SVR直接逆模型辨识 | 第156-158页 |
| 7.4.3 GO-SVR-ⅡMCPID控制性能分析 | 第158-166页 |
| 7.5 基于GO-SVR-ⅡMCPID控制器的小麦混流连续干燥控制实验 | 第166-167页 |
| 7.6 本章小结 | 第167-169页 |
| 第八章 总结与展望 | 第169-173页 |
| 8.1 研究工作总结 | 第169-172页 |
| 8.2 展望 | 第172-173页 |
| 参考文献 | 第173-182页 |
| 附录 | 第182-185页 |
| 附录一 缩略说明表 | 第182-184页 |
| 附录二 检测报告 | 第184-185页 |
| 1. 组合式多功能粮食干燥实验系统干燥性能检测报告 | 第184页 |
| 2. 粮食干燥后苯并芘含量检验报告 | 第184-185页 |
| 致谢 | 第185-187页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第187-188页 |
