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PID控制器参数模糊自整定研究

中文摘要第1-5页
英文摘要第5-9页
第一章 绪论第9-18页
 1.1 引言第9页
 1.2 PID控制算法的理论基础第9-14页
  1.2.1 PID控制器的基本原理第9-11页
  1.2.2 PID控制器的特点第11-12页
  1.2.3 数字PID控制算法第12-14页
 1.3 智能控制第14-15页
 1.4 PID控制器参数自整定第15-16页
 1.5 智能控制在PID控制中的应用第16-17页
  1.5.1 基于Fuzzy推理的自整定PID控制器第16页
  1.5.2 专家系统智能自整定PID控制器第16-17页
  1.5.3 基于BP神经网络的参数自学习PID控制器第17页
 1.6 本文的主要工作及研究内容第17-18页
第二章 PID控制器参数自整定概述第18-31页
 2.1 引言第18页
 2.2 传统的PID控制器参数整定方法第18-20页
  2.2.1 Ziegler-Nichols设定方法第18-19页
  2.2.2 改进的Ziegler与Nichols整定方法第19-20页
  2.2.3 临界灵敏度法第20页
 2.3 PID调节器参数自整定第20-22页
  2.3.1 继电型PID自整定控制策略第21-22页
 2.4 自整定算法的研究现状第22-29页
  2.4.1 基于过程特征参数的PID控制器参数自整定技术第23-25页
  2.4.2 基于给定相位裕度和幅值裕度的SPAM法自整定公式第25-27页
  2.4.3 基于递推参数估计的PID自整定技术第27-29页
 2.5 智能自整定方法第29-31页
  2.5.1 模式识别整定法第30页
  2.5.2 基于控制器自身控制行为的参数整定法第30-31页
第三章 模糊控制概述第31-42页
 3.1 引言第31页
 3.2 模糊控制的发展第31-33页
  3.2.1 模糊控制产生的历史背景第31-32页
  3.2.2 模糊控制理论的产生第32页
  3.2.3 Mamdani和Takagi-Sugeno模糊模型第32-33页
 3.3 模糊控制器设计方法第33-37页
 3.4 模糊控制器的特点第37-38页
 3.5 模糊PID控制器的基本形式第38-40页
  3.5.1 增益调整型模糊PID控制器第38-39页
  3.5.2 直接控制量型模糊PID控制器第39页
  3.5.3 混合型模糊PID控制器第39-40页
 3.6 模糊控制展望第40-42页
第四章 Fuzzy-PID控制器的设计第42-55页
 4.1 引言第42页
 4.2 PID控制器参数Fuzzy调整原理第42-43页
 4.3 PID参数专家调整知识的Fuzzy调整模型第43-48页
  4.3.1 PID参数对PID控制性能的影响第43-44页
  4.3.2 PID参数的专家整定知识的描述第44-45页
  4.3.3 PID参数Fuzzy调整模型的建立第45-48页
 4.4 输入输出变量的模糊化第48-49页
  4.4.1 E、EC的模糊化第48-49页
  4.4.2 K_P、K_I、K_D的Fuzzy化第49页
 4.5 Fuzzy合成推理算法及调整决策矩阵第49-55页
  4.5.1 合成推理算法第49-50页
  4.5.2 控制规则第50页
  4.5.3 模糊关系R的求取第50-52页
  4.5.4 PID控制参数K_P的Fuzzy集的求取第52-53页
  4.5.5 PID参数K_P的解模糊判决第53-54页
  4.5.6 Fuzzy-PID控制算法第54-55页
第五章 时滞二阶过程PID参数模糊自整定研究第55-61页
 5.1 引言第55页
 5.2 对象描述及相应的简化处理第55页
 5.3 模糊自调整PID控制器结构第55-57页
 5.4 控制器参数整定第57-58页
 5.5 仿真研究第58-60页
 5.6 结论第60-61页
第六章 基于给定幅值裕度和相角裕度的PID参数模糊自整定方法研究第61-68页
 6.1 引言第61页
 6.2 控制器参数整定第61-65页
  6.2.1 PID参数初始值整定第61-63页
  6.2.2 PID参数的模糊自调整第63-65页
 6.3 仿真研究第65-66页
 6.4 结论第66-68页
第七章 结论与展望第68-69页
参考文献第69-75页
致谢第75-76页
作者在攻读硕士学位期间完成的论文第76页

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