| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| ·智能控制的特点 | 第11-12页 |
| ·智能PID控制器的研究现状 | 第12-15页 |
| ·本论文的主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第二章 常规PID结构及理论分析 | 第17-26页 |
| ·PID控制原理及整定 | 第17-20页 |
| ·PID控制器模型 | 第17-19页 |
| ·PID控制器的常规参数整定 | 第19-20页 |
| ·常用PID参数整定方法 | 第20-24页 |
| ·凑式法 | 第21页 |
| ·临界比例度法(Z-N)法 | 第21-22页 |
| ·衰减曲线法 | 第22-23页 |
| ·ISTE最优设定法 | 第23-24页 |
| ·小结 | 第24-26页 |
| 第三章 模糊PID控制器的设计与研究 | 第26-45页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·模糊控制理论 | 第26-27页 |
| ·模糊控制系统的定义及基本思想 | 第26-27页 |
| ·模糊控制系统的一般模型 | 第27页 |
| ·增益调整型模糊PID控制器设计 | 第27-36页 |
| ·基误差驱动的模糊PI控制器结构分析 | 第29-30页 |
| ·稳定性判据 | 第30-32页 |
| ·控制规则的优化 | 第32页 |
| ·实验仿真 | 第32-36页 |
| ·直接控制量型模糊PID控制器设计 | 第36-44页 |
| ·几种直接控制量型模糊PID控制器的实现形式 | 第37-39页 |
| ·由传统PID控制器设计模糊控制器参数 | 第39-42页 |
| ·实验仿真 | 第42-44页 |
| ·小结 | 第44-45页 |
| 第四章 基于模糊神经网络的PID控制器的设计与研究 | 第45-65页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·神经网络控制理论 | 第45-48页 |
| ·神经网络控制综述 | 第45-46页 |
| ·神经网络控制的结构和基本原理 | 第46-48页 |
| ·神经网络控制的特点 | 第48页 |
| ·神经网络学习原理 | 第48-50页 |
| ·神经网络与PID控制相结合 | 第50-58页 |
| ·控制器结构 | 第50-51页 |
| ·模糊神经网络结构 | 第51-57页 |
| ·控制器算法流程 | 第57-58页 |
| ·实验仿真 | 第58-64页 |
| ·小结 | 第64-65页 |
| 第五章 基于AE2000A型装置的温度控制实验 | 第65-78页 |
| ·AE2000A型系统介绍 | 第65页 |
| ·实验对象组成结构 | 第65-67页 |
| ·实验仪表控制台 | 第67页 |
| ·MCGS组态软件 | 第67-68页 |
| ·温度实验控制过程 | 第68-72页 |
| ·实验原理 | 第68页 |
| ·硬件设备连接 | 第68-69页 |
| ·控制软件设计 | 第69-72页 |
| ·控制策略 | 第72-77页 |
| ·常规PID控制 | 第72-74页 |
| ·模糊控制器控制 | 第74-75页 |
| ·模糊PID控制器控制 | 第75-76页 |
| ·神经网络PID控制器控制 | 第76-77页 |
| ·小结 | 第77-78页 |
| 第六章 结论与展望 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 作者攻读硕士学位期间论文发表情况 | 第86-87页 |
| 附录：温度控制实验装置图 | 第87页 |