| 前言 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·引言 | 第8-9页 |
| ·神经网络控制 | 第9-12页 |
| ·进化算法与智能控制的融合 | 第12-13页 |
| ·本文的工作 | 第13-14页 |
| 第二章 神经元非模型控制及微粒群优化算法 | 第14-24页 |
| ·神经元非模型控制基本理论 | 第14-17页 |
| ·微粒群优化算法 | 第17-22页 |
| ·原始微粒群算法原理 | 第18-19页 |
| ·标准粒子群优化算法 | 第19-20页 |
| ·粒子群优化算法参数选取 | 第20-22页 |
| ·PSO算法的设计步骤 | 第22-23页 |
| ·PSO算法设计步骤 | 第22-23页 |
| ·标准PSO算法计算步骤 | 第23页 |
| ·小结 | 第23-24页 |
| 第三章 神经元参数自整定PID控制 | 第24-37页 |
| ·引言 | 第24-25页 |
| ·PID控制原理及参数整定 | 第25-26页 |
| ·PID控制器 | 第25-26页 |
| ·PID控制器参数整定 | 第26页 |
| ·神经元的参数自整定PID控制 | 第26-28页 |
| ·控制器结构 | 第26-27页 |
| ·神经元在线调整PID控制器参数 | 第27-28页 |
| ·PID控制器算法 | 第28页 |
| ·仿真试验及结果分析 | 第28-33页 |
| ·多纸种造纸机动态特性描述 | 第28-31页 |
| ·仿真实验与结果 | 第31-33页 |
| ·PSO-神经元参数自整定PID控制 | 第33-36页 |
| ·小结 | 第36-37页 |
| 第四章 模糊参数自整定的神经元控制 | 第37-52页 |
| ·引言 | 第37-38页 |
| ·解析式表达的模糊推理 | 第38-39页 |
| ·模糊增益自整定算法的神经元控制 | 第39-41页 |
| ·神经元前馈PI控制器 | 第39-40页 |
| ·模糊参数自整定神经元控制 | 第40-41页 |
| ·仿真实验与结果 | 第41-51页 |
| ·水轮发电机组的动态特性 | 第41-46页 |
| ·仿真实验 | 第46-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 第五章 基于PSO算法的控制器优化设计 | 第52-69页 |
| ·引言 | 第52-53页 |
| ·控制器参数优化问题描述 | 第53页 |
| ·基于PSO算法的控制器参数离线优化整定 | 第53-57页 |
| ·神经元PID控制器 | 第53-54页 |
| ·基于PSO算法的控制器参数整定 | 第54-55页 |
| ·仿真实验与结果 | 第55-57页 |
| ·基于PSO算法的控制器参数在线优化整定 | 第57-64页 |
| ·PSO算法在线参数整定原理 | 第57-60页 |
| ·基于径向基函数(RBF)的系统辨识 | 第60-61页 |
| ·仿真试验与结果 | 第61-64页 |
| ·基于递进式PSO算法的控制器参数整定法 | 第64-68页 |
| ·递进式PSO算法描述 | 第64-65页 |
| ·算法的流程 | 第65-66页 |
| ·仿真实验与结果 | 第66-68页 |
| ·小结 | 第68-69页 |
| 结束语 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-78页 |
| 作者在攻读硕士学位期间完成和发表的论文及被EI收录的情况 | 第78-79页 |
| 作者在攻读硕士期间参加的科研工作 | 第79-80页 |
| 作者简介 | 第80页 |