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基于ARM的参数自整定PID调节器

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第一章 绪论第9-13页
    1.1 课题背景与意义第9-10页
    1.2 PID参数自整定技术的研究现状第10-11页
    1.3 本文的主要研究内容第11-13页
第二章 常规PID参数自整定方法第13-35页
    2.1 PID控制原理及参数整定第13-16页
        2.1.1 PID控制原理第13-14页
        2.1.2 PID参数整定概述第14-16页
    2.2 常规ZN整定方法及误差分析第16-19页
        2.2.1 常规ZN整定方法第16-17页
        2.2.2 误差分析第17-19页
    2.3 改进的PID参数自整定方法第19-28页
        2.3.1 改进的模型辨识方法第19-23页
        2.3.2 改进的PID参数自整定方法第23-28页
    2.4 仿真与分析第28-34页
    2.5 小结第34-35页
第三章 基于神经网络的 PID参数自整定方法第35-53页
    3.1 神经网络基础第35-37页
        3.1.1 神经网络控制第35-36页
        3.1.2 设计网络的原则和过程第36-37页
    3.2 微分先行PID改进控制算法第37-38页
    3.3 基于RBF神经网络的微分先行 PID自整定方法第38-41页
        3.3.1 RBF神经网络模型第38页
        3.3.2 RBF网络对PID参数的整定第38-41页
    3.4 仿真与分析第41-52页
    3.5 小结第52-53页
第四章 基于ARM的参数自整定 PID调节器的设计第53-73页
    4.1 调节器的结构及工作原理第53页
    4.2 调节器的硬件电路设计第53-62页
        4.2.1 硬件电路的总体设计第53-55页
        4.2.2 硬件电路各功能模块的设计第55-62页
    4.3 调节器的软件开发设计第62-72页
        4.3.1 软件功能分析第62-63页
        4.3.2 系统初始化第63-66页
        4.3.3 调节器LCD显示模块编程第66-67页
        4.3.4 调节器PID自整定算法实现第67-72页
    4.4 小结第72-73页
第五章 总结与展望第73-75页
    5.1 全文工作总结第73页
    5.2 未来工作展望第73-75页
参考文献第75-78页
致谢第78-79页
攻读学位期间发表的学术论文第79-80页
附录第80-82页
学位论文评阅及答辩情况表第82页

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