| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| ·PID控制的发展历程 | 第11-12页 |
| ·智能PID控制的发展与现状 | 第12-14页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第14-16页 |
| 第二章 基于PCC的温度控制系统 | 第16-28页 |
| ·PCC温度控制系统 | 第16-19页 |
| ·PCC温度控制系统的基本构成 | 第16-17页 |
| ·PCC系统的硬件配置 | 第17-18页 |
| ·PWM控制 | 第18-19页 |
| ·AS软件的简介 | 第19-21页 |
| ·程序循环时间 | 第19-20页 |
| ·诊断工具 | 第20页 |
| ·HMI人机界面 | 第20-21页 |
| ·温度对象数学模型的建立 | 第21-22页 |
| ·对象特性参数的获取 | 第21-22页 |
| ·采样周期的确定 | 第22页 |
| ·常规PID控制 | 第22-27页 |
| ·仿真分析 | 第23-25页 |
| ·实验研究 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 神经网络PID算法及其在温度控制中的应用 | 第28-48页 |
| ·单神经元自适应PID控制 | 第28-34页 |
| ·单神经元模型 | 第28-29页 |
| ·神经网络的学习规则 | 第29-30页 |
| ·单神经元PID算法 | 第30-31页 |
| ·增益K自调整单神经元自适应PID算法 | 第31-34页 |
| ·基于BP神经网络的PID控制 | 第34-39页 |
| ·基于BP神经网络的PID控制算法 | 第34-37页 |
| ·BP神经网络的缺陷及其改进方法 | 第37-39页 |
| ·神经网络PID算法在温度控制中的应用 | 第39-47页 |
| ·仿真分析 | 第40-44页 |
| ·实验研究 | 第44-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 模糊自适应PID算法及其在温度控制中的应用 | 第48-62页 |
| ·模糊控制的结构及特点 | 第48-50页 |
| ·模糊控制的结构 | 第48-49页 |
| ·模糊控制的特点 | 第49-50页 |
| ·变论域模糊控制 | 第50-52页 |
| ·伸缩因子 | 第51-52页 |
| ·模糊自适应PID控制算法 | 第52-55页 |
| ·模糊PID控制器模糊化接口的设计 | 第52-53页 |
| ·模糊规则集的建立 | 第53-55页 |
| ·变论域自适应模糊PID | 第55页 |
| ·模糊自适应PID算法在温度控制中的应用 | 第55-61页 |
| ·仿真分析 | 第56-59页 |
| ·实验研究 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 基于遗传算法的PID优化控制 | 第62-73页 |
| ·遗传算法的基本原理及特点 | 第62-65页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第62-64页 |
| ·遗传算法的特点及改进 | 第64-65页 |
| ·遗传算法的应用步骤 | 第65页 |
| ·基于遗传算法的PID优化控制 | 第65-68页 |
| ·目标函数的选取 | 第66页 |
| ·算法流程 | 第66-68页 |
| ·改进的遗传算法 | 第68页 |
| ·仿真研究 | 第68-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第六章 总结 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 攻读硕士期间参加的项目和发表的论文 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80页 |