| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-23页 |
| ·课题研究背景和研究意义 | 第9-10页 |
| ·本安理论发展概述 | 第10-11页 |
| ·本安控制器设计综述 | 第11-21页 |
| ·通用本安控制器的设计思路 | 第11-13页 |
| ·本安控制器的PID控制 | 第13-15页 |
| ·神经网络与PID控制相结合的设计思路 | 第15-17页 |
| ·PID神经元网络(PIDNN)及基于量子行为的粒子群权值修正 | 第17-21页 |
| ·PIDNN控制的性能研究 | 第21页 |
| ·论文主要研究内容 | 第21-23页 |
| 第2章 本安控制器的设计 | 第23-56页 |
| ·本安控制器的设计原理 | 第23-24页 |
| ·基于ARM的本安控制器元件选择 | 第24-27页 |
| ·连接导线 | 第25页 |
| ·印刷电路板和铜线 | 第25页 |
| ·电池和电池组 | 第25-26页 |
| ·可靠元件 | 第26-27页 |
| ·基于ARM的本安控制器的电路设计及分析 | 第27-33页 |
| ·本安电路的设计原理 | 第27页 |
| ·本安控制器电路评价方法 | 第27-32页 |
| ·本安控制器的防爆试验 | 第32-33页 |
| ·基于ARM和WinCE的本安控制器的设计 | 第33-52页 |
| ·基于ARM的本安控制器电路设计 | 第35-45页 |
| ·本安控制器WinCE开发环境及系统平台的建立 | 第45-52页 |
| ·本安控制器常用函数库的编制 | 第52-55页 |
| ·小结 | 第55-56页 |
| 第3章 基于QPSO-PIDNN的多变量解耦控制算法研究 | 第56-80页 |
| ·PIDNN神经网络控制算法 | 第56-62页 |
| ·单变量PIDNN算法(SPIDNN) | 第57-59页 |
| ·多变量PIDNN控制系统(MPIDNN) | 第59-62页 |
| ·PIDNN算法权值的修正 | 第62-66页 |
| ·PIDNN的权值初值选取及系统描述 | 第62-64页 |
| ·基于粒子群算法的PID神经元网络权值修正 | 第64-65页 |
| ·基于量子粒子群算法的PID神经元网络权值修正(QPSO-PIDNN) | 第65-66页 |
| ·QPSO-MPIDNN算法测试和性能比较 | 第66-79页 |
| ·小结 | 第79-80页 |
| 第4章 本安控制器在井下排水系统中的应用 | 第80-91页 |
| ·井下排水系统简介 | 第80-81页 |
| ·井下排水系统的硬件设计 | 第81-84页 |
| ·井下排水系统的软件设计 | 第84-88页 |
| ·QPSO-PIDNN算法在井下排水中的应用 | 第88-90页 |
| ·小结 | 第90-91页 |
| 第5章 总结与展望 | 第91-93页 |
| ·总结 | 第91页 |
| ·展望 | 第91-93页 |
| 参考文献 | 第93-97页 |
| 致谢 | 第97-98页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第98页 |
