| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 插图索引 | 第9-11页 |
| 附表索引 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-21页 |
| ·课题的研究意义 | 第12页 |
| ·模糊控制器研究概述 | 第12-16页 |
| ·常规模糊控制 | 第13-14页 |
| ·高性能模糊控制 | 第14页 |
| ·复合模糊控制 | 第14-16页 |
| ·基于粒子群算法的模糊控制研究现状 | 第16-20页 |
| ·PSO研究概述 | 第16-17页 |
| ·PSO应用现状介绍 | 第17-18页 |
| ·基于粒子群算法的模糊控制研究概述 | 第18-20页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第20-21页 |
| 第2章 基本粒子群优化算法 | 第21-27页 |
| ·粒子群优化算法原理简介 | 第21-23页 |
| ·基本粒子群优化算法 | 第21-22页 |
| ·粒子群优化算法流程 | 第22-23页 |
| ·标准粒子群优化算法 | 第23页 |
| ·粒子群优化算法收敛性分析 | 第23-26页 |
| ·PSO算法收敛性证明 | 第23-25页 |
| ·PSO算法收敛性判断 | 第25-26页 |
| ·基本粒子群优化算法的局限性 | 第26-27页 |
| 第3章 改进的粒子群优化算法 | 第27-41页 |
| ·惯性权重对PSO算法性能的影响 | 第27-29页 |
| ·固定权重 | 第27-29页 |
| ·时变权重 | 第29页 |
| ·学习因子对PSO算法性能的影响 | 第29-34页 |
| ·c_1和c_2保持恒定 | 第29-30页 |
| ·c_1和c_2同步时变 | 第30-31页 |
| ·c_1和c_2异步时变 | 第31-34页 |
| ·基于惯性权重和分段时变学习因子的PSO算法(WFPSO) | 第34-36页 |
| ·粒子群算法的社会行为分析 | 第34-35页 |
| ·WFPSO算法 | 第35-36页 |
| ·基于标准Benchmark测试函数的优化实验 | 第36-41页 |
| ·Benchmark测试函数介绍 | 第36页 |
| ·Benchmark测试函数仿真实验 | 第36-41页 |
| 第4章 基于改进粒子群算法的模糊控制器设计 | 第41-52页 |
| ·模糊控制器的设计步骤 | 第41-42页 |
| ·模糊控制器的设计要点 | 第42-43页 |
| ·基于粒子群优化的模糊控制器 | 第43-50页 |
| ·k_e、k_(ec)、k_u自调整原则 | 第43-44页 |
| ·目标函数的选取 | 第44页 |
| ·WFPSO算法对模糊控制器参数自调整的实现 | 第44-46页 |
| ·模糊控制器的仿真结构设计 | 第46-50页 |
| ·仿真分析 | 第50-52页 |
| 第5章 改进粒子群算法的无刷直流电机模糊控制 | 第52-59页 |
| ·无刷直流电机的数学模型 | 第52-53页 |
| ·系统模型的建立 | 第53-56页 |
| ·模糊控制器的编辑 | 第53-54页 |
| ·三相反电动势系数模块 | 第54-56页 |
| ·三相端电压模块 | 第56页 |
| ·仿真实验 | 第56-59页 |
| 结论 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第64页 |