| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·PID参数自整定在控制领域中的重要性及发展状况 | 第7-9页 |
| ·模糊控制在控制领域中的应用现状 | 第9-11页 |
| ·本课题的主要研究工作 | 第11-13页 |
| 第二章 温度控制系统硬件设计 | 第13-21页 |
| ·系统的组成的基本工作原理 | 第13页 |
| ·检测部件 | 第13-15页 |
| ·A／D转换芯片的选择 | 第15页 |
| ·82C54的内部结构 | 第15-17页 |
| ·固态继电器 | 第17-19页 |
| ·固态继电器的分类及其工作原理 | 第17-19页 |
| ·系统抗干扰设计 | 第19-20页 |
| ·电源和接地系统干扰及抗干扰措施 | 第19页 |
| ·静电感应和电磁感应干扰及抗干扰措施 | 第19页 |
| ·I／O通道干扰及抗干扰措施 | 第19-20页 |
| ·小结 | 第20-21页 |
| 第三章 温度控制系统软件设计 | 第21-28页 |
| ·采样及滤波模块 | 第21-25页 |
| ·小波非线性阈值滤波 | 第21-22页 |
| ·小波去噪原理 | 第22页 |
| ·小波阈值的选取 | 第22-24页 |
| ·数字采样及滤波的实现 | 第24-25页 |
| ·数字输出模块 | 第25-26页 |
| ·控制算法的实现 | 第26-27页 |
| ·小结 | 第27-28页 |
| 第四章 工业色谱仪温控系统的PID参数自整定 | 第28-46页 |
| ·工业色谱仪温控系统简介 | 第28-29页 |
| ·工业色谱仪温控器的特点 | 第29-31页 |
| ·复杂件 | 第29-31页 |
| ·控制精度 | 第31页 |
| ·PID工业色谱仪温控系统PID参数自整定 | 第31-45页 |
| ·控制算法理论 | 第31-33页 |
| ·PID控制器参数整定方法 | 第33-41页 |
| ·PID参数自整定各种方法的适应性 | 第41-44页 |
| ·工业色谱仪温控系统PID基本值的整定 | 第44-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 第五章 基于Fuzzy的PID参数自调整控制器设计 | 第46-60页 |
| ·PID控制器参数模糊调整原理 | 第46-48页 |
| ·参数调整知识的Fuzzy调整模型 | 第48-52页 |
| ·PID参数对系统性能的影响 | 第48-50页 |
| ·PID参数Fuzzy调整模型的建立 | 第50-52页 |
| ·输入输出变量的Fuzzy化 | 第52-54页 |
| ·E、EC的模糊化 | 第53页 |
| ·K_P、K_I、K_D的模糊化 | 第53-54页 |
| ·Fuzzy合成推理算法及调整决策 | 第54-59页 |
| ·合成推理算法 | 第54-55页 |
| ·控制规则 | 第55-56页 |
| ·模糊关系R的求取 | 第56-57页 |
| ·PID控制参数K_p的Fuzzy集的求取 | 第57-58页 |
| ·PID参数K_p的解模糊判 | 第58-59页 |
| ·小结 | 第59-60页 |
| 第六章 PID参数自整定的仿真与优选 | 第60-69页 |
| ·仿真软件简介 | 第60-61页 |
| ·PID参数自整定控制 | 第61页 |
| ·基于BP神经网络的PID参数自整定控制器 | 第61-66页 |
| ·控制器结构 | 第61-62页 |
| ·网络结构及前向计算 | 第62-64页 |
| ·反向计算 | 第64页 |
| ·算法步骤 | 第64-65页 |
| ·工业色谱仪温控系统的仿真 | 第65-66页 |
| ·模糊PID控制 | 第66-68页 |
| ·小结 | 第68-69页 |
| 第七章 总结与展望 | 第69-71页 |
| ·本文主要研究内容及结论 | 第69页 |
| ·本文主要创新点 | 第69-70页 |
| ·后续研究展望 | 第70-71页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 致谢 | 第75页 |