基于改进PSO的模糊控制器的设计与优化
摘要 | 第1-5页 |
ABSTRACT | 第5-10页 |
第1章 绪论 | 第10-19页 |
·模糊理论与模糊控制的发展 | 第10-13页 |
·为什么研究模糊理论与模糊控制 | 第10页 |
·模糊理论的发展 | 第10-11页 |
·模糊控制的发展与应用 | 第11-12页 |
·模糊控制面临的挑战 | 第12-13页 |
·智能优化算法以及粒子群算法的发展 | 第13-16页 |
·优化算法及其分类 | 第13-14页 |
·智能优化算法的发展 | 第14-15页 |
·PSO 算法及其发展 | 第15-16页 |
·控制系统CAD 及其发展 | 第16-17页 |
·本文研究内容简介 | 第17-19页 |
第2章 粒子群算法的研究与改进 | 第19-34页 |
·粒子群算法简介 | 第19-23页 |
·标准PSO 算法 | 第19-21页 |
·标准PSO 算法的流程与实现 | 第21-22页 |
·具有惯性权重的PSO 算法 | 第22页 |
·PSO 算法特点 | 第22-23页 |
·量子粒子群算法 | 第23-25页 |
·具有量子行为的PSO 的提出 | 第23页 |
·QDPSO 算法 | 第23-24页 |
·量子粒子群算法及实现流程 | 第24-25页 |
·基于免疫机理的量子粒子群算法 | 第25-29页 |
·免疫机理及相关概念 | 第26-27页 |
·对QPSO 算法的改进方案——免疫算子的引入 | 第27-29页 |
·QPSO-IM 算法流程 | 第29页 |
·算法分析比较 | 第29-33页 |
·算法性能比较 | 第29-32页 |
·算法实现难度比较 | 第32-33页 |
·本章小结 | 第33-34页 |
第3章 模糊控制器的设计及CAD 平台实现 | 第34-54页 |
·模糊控制器简介 | 第34-37页 |
·模糊控制器的基本组成 | 第34-36页 |
·模糊控制器输入输出关系——非线性映射 | 第36-37页 |
·模糊控制器设计方法简介 | 第37-38页 |
·聚类方法简介 | 第38-42页 |
·分级聚类方法 | 第39-40页 |
·动态聚类方法 | 第40-42页 |
·基于免疫量子粒子群的聚类方法 | 第42-45页 |
·编码方案 | 第42-43页 |
·QPSO-IMCA 实现流程 | 第43页 |
·QPSO-IMCA 算法分析 | 第43-45页 |
·用QPSO-IMCA 算法设计模糊控制器 | 第45-47页 |
·模糊控制器CAD 平台 | 第47-53页 |
·需求分析 | 第47-48页 |
·开发环境 | 第48页 |
·软件结构 | 第48-50页 |
·模糊控制器的设计流程 | 第50-52页 |
·模糊控制器优化的必要性 | 第52-53页 |
·本章小结 | 第53-54页 |
第4章 模糊控制器的优化及实现 | 第54-69页 |
·模糊控制器的优化 | 第54-55页 |
·模糊控制器的控制决策表的优化 | 第55-58页 |
·编码方案 | 第56页 |
·适应度函数的确定 | 第56-57页 |
·控制决策表优化的实现 | 第57-58页 |
·基于QPSO-IM 的模糊辨识 | 第58-63页 |
·系统辨识 | 第58-59页 |
·模糊辨识简介 | 第59页 |
·基于QPSO-IM 的模糊辨识的原理与实现 | 第59-61页 |
·QPSO-IMFI 的性能分析 | 第61-63页 |
·辨识数据的转换 | 第63页 |
·模糊控制器优化的实现 | 第63-67页 |
·功能实现 | 第63-65页 |
·模糊辨识流程 | 第65-66页 |
·控制决策表的优化流程 | 第66-67页 |
·本章小结 | 第67-69页 |
第5章 CAD 平台的测试与应用 | 第69-79页 |
·CAD 平台的使用流程与测试 | 第69-70页 |
·水箱液位控制系统的模糊控制器设计及优化 | 第70-74页 |
·问题描述 | 第70页 |
·模糊控制器的设计 | 第70-72页 |
·模糊辨识 | 第72-73页 |
·控制决策表的优化 | 第73-74页 |
·烤箱温度控制的模糊控制器设计及优化 | 第74-78页 |
·问题描述 | 第74页 |
·模糊控制器的设计 | 第74-76页 |
·模糊辨识 | 第76-77页 |
·控制决策表的优化 | 第77-78页 |
·本章小结 | 第78-79页 |
第6章 结束语 | 第79-81页 |
参考文献 | 第81-86页 |
致谢 | 第86-87页 |
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第87页 |