| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·柴油机数字式电子调速技术概况及发展现状 | 第10-12页 |
| ·柴油机数字式电子调速器的控制策略 | 第12-13页 |
| ·自适应PID问题的提出 | 第13-14页 |
| ·研究现状 | 第14-15页 |
| ·本文的主要内容 | 第15-17页 |
| 第2章 自适应控制 | 第17-24页 |
| ·自适应控制问题的提出 | 第17页 |
| ·自适应控制的含义 | 第17-18页 |
| ·自适应控制的类型 | 第18-22页 |
| ·模型参考自适应控制系统(MRACS) | 第19-20页 |
| ·自校正控制系统 | 第20-22页 |
| ·自适应系统的设计要求 | 第22-23页 |
| ·稳定性 | 第22页 |
| ·收敛性 | 第22-23页 |
| ·鲁棒性 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 自适应PID控制 | 第24-29页 |
| ·PID控制器原理 | 第24-25页 |
| ·数字PID控制算法 | 第25-27页 |
| ·位置式PID控制算法 | 第25-26页 |
| ·增量式控制算法 | 第26-27页 |
| ·自适应PID | 第27页 |
| ·对自适应PID定义的探讨 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第4章 两种自适应PID及控制器设计 | 第29-38页 |
| ·基于Widrow-Hoff学习算法的自适应PID | 第29-33页 |
| ·对增量式PID改进 | 第29-30页 |
| ·Widrow-Hoff学习算法 | 第30-32页 |
| ·收敛性分析 | 第32-33页 |
| ·基于Widrow-Hoff学习算法增量式PID参数整定方法 | 第33页 |
| ·单神经元自适应PID | 第33-37页 |
| ·神经网络概述 | 第33-34页 |
| ·人工神经元模型 | 第34-35页 |
| ·神经元的学习方式 | 第35-36页 |
| ·单神经元自适应PID控制器的设计 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第5章 基于Simulink的柴油机仿真模型 | 第38-52页 |
| ·Simulink交互式集成仿真环境 | 第38-39页 |
| ·模型的组成及假定 | 第39-40页 |
| ·柴油机系统各部分模型的建立 | 第40-50页 |
| ·压气机模型 | 第40-41页 |
| ·涡轮模型 | 第41-43页 |
| ·中冷器模型 | 第43-44页 |
| ·柴油机模型 | 第44-48页 |
| ·发动机动力学模型 | 第48-49页 |
| ·增压器动力学模型 | 第49-50页 |
| ·柴油机整体模型 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第6章 自适应PID在调速器中的应用 | 第52-73页 |
| ·电控调速系统的组成及工作原理 | 第52页 |
| ·电控调速系统各部分模型的建立 | 第52-55页 |
| ·电磁执行器的模型 | 第52-54页 |
| ·供油装置及其滞后模型 | 第54页 |
| ·转速反馈环节 | 第54-55页 |
| ·脉宽输出及功率放大环节 | 第55页 |
| ·自适应PID控制环节模型 | 第55-59页 |
| ·基于Widrow-Hoff学习算法的自适应PID控制器模型 | 第55-58页 |
| ·单神经元自适应PID控制器模型 | 第58-59页 |
| ·涡轮增压柴油机电控调速系统整体模型 | 第59-60页 |
| ·仿真结果及分析 | 第60-72页 |
| ·仿真参数设置 | 第60页 |
| ·柴油机模型性能校验 | 第60-61页 |
| ·自适应PID控制器的响应性能仿真 | 第61-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 结论 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-80页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
