| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题的研究背景及研究意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 课题的研究背景 | 第10页 |
| 1.1.2 课题的研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第11页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 论文研究内容和章节组织 | 第12-14页 |
| 1.3.1 论文研究内容 | 第12-13页 |
| 1.3.2 论文章节组织 | 第13-14页 |
| 1.4 本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 关键技术介绍 | 第15-28页 |
| 2.1 粒子群算法概述 | 第15-20页 |
| 2.1.1 粒子群算法数学描述 | 第16-17页 |
| 2.1.2 算法的执行流程 | 第17-18页 |
| 2.1.3 粒子群算法的相关参数 | 第18-19页 |
| 2.1.4 算法的改进分类 | 第19-20页 |
| 2.2 遗传算法 | 第20-24页 |
| 2.2.1 遗传算法的基本原理 | 第20-21页 |
| 2.2.2 遗传算法求解过程 | 第21-24页 |
| 2.3 粒子群遗传混合算法 | 第24-27页 |
| 2.3.1 混合算法基本流程 | 第24-25页 |
| 2.3.2 可行性分析 | 第25-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于优化算法的PID参数整定研究 | 第28-43页 |
| 3.1 PID控制基础理论 | 第28-29页 |
| 3.2 数字PID控制 | 第29-31页 |
| 3.2.1 位置式PID | 第30-31页 |
| 3.2.2 增量式PID | 第31页 |
| 3.3 PID参数的整定 | 第31-36页 |
| 3.3.1 常规Z-N整定法 | 第32-34页 |
| 3.3.2 模糊自适应整定法 | 第34-36页 |
| 3.4 PID参数的优化算法整定 | 第36-42页 |
| 3.4.1 基于粒子群优化算法的PID参数整定原理 | 第36-38页 |
| 3.4.2 基于改进PSO的PID参数整定流程 | 第38-39页 |
| 3.4.3 被控对象数学模型 | 第39页 |
| 3.4.4 仿真结果分析 | 第39-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于GAPSO-PID控制器在储粮通风控制中的应用 | 第43-50页 |
| 4.1 粮仓通风控制机理 | 第43-44页 |
| 4.2 GAPSO-PID优化控制在储粮通风中的应用 | 第44-46页 |
| 4.3 实验仿真分析 | 第46-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 总结与展望 | 第50-52页 |
| 5.1 工作总结 | 第50页 |
| 5.2 工作展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 个人简历 | 第57页 |
