| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 PID控制理论基础 | 第11-14页 |
| 1.2.1 PID控制器工作原理 | 第11-12页 |
| 1.2.2 PID控制器工作性能指标 | 第12-14页 |
| 1.3 国内外研究现状及发展动态 | 第14-16页 |
| 1.4 论文创新点及内容安排 | 第16-18页 |
| 第2章 智能控制技术 | 第18-30页 |
| 2.1 模糊控制技术 | 第18-24页 |
| 2.1.1 模糊控制技术简介 | 第18-19页 |
| 2.1.2 模糊PID控制器工作原理 | 第19-23页 |
| 2.1.3 模糊PID控制器仿真 | 第23-24页 |
| 2.2 神经网络控制技术 | 第24-29页 |
| 2.2.1 神经网络的发展和研究现状 | 第24页 |
| 2.2.2 神经网络工作原理 | 第24-28页 |
| 2.2.3 基于BP神经网络的PID控制器及仿真 | 第28-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 改进的差分进化算法 | 第30-40页 |
| 3.1 优化算法的发展 | 第30页 |
| 3.2 差分进化算法 | 第30-32页 |
| 3.3 改进的差分进化算法 | 第32-35页 |
| 3.4 改进的差分进化算法寻优仿真 | 第35-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于KDE算法的智能PID控制器 | 第40-60页 |
| 4.1 模糊控制技术和神经网络技术的融合 | 第40-42页 |
| 4.1.1 模糊控制和BP神经网络控制的性能分析 | 第40-41页 |
| 4.1.2 模糊控制与神经网络的融合方式 | 第41-42页 |
| 4.2 基于KDE算法的智能PID控制器设计 | 第42-59页 |
| 4.2.1 基于KDE算法的智能PID设计方案 | 第42-45页 |
| 4.2.2 被控对象模型 | 第45-46页 |
| 4.2.3 基于KDE算法的模糊控制参数调整 | 第46-52页 |
| 4.2.4 基于KDE算法的模糊神经网络 | 第52-59页 |
| 4.3 本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 基于KDE算法的智能PID控制器在机床进给伺服系统中的应用 | 第60-72页 |
| 5.1 交流伺服系统概述 | 第60-61页 |
| 5.2 机床进给伺服系统的建模 | 第61-66页 |
| 5.3 交流伺服系统的PID控制 | 第66-71页 |
| 5.3.1 交流伺服电机的传统PID控制仿真 | 第66-68页 |
| 5.3.2 基于本文智能PID控制器的伺服系统仿真 | 第68-71页 |
| 5.4 本章小结 | 第71-72页 |
| 第6章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 致谢 | 第78-80页 |
| 附录 | 第80-82页 |
| 攻读硕士学位期间的学术成果 | 第82页 |