| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| ·研究背景和研究意义 | 第12-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-17页 |
| ·自愈控制算法的研究现状 | 第14-16页 |
| ·“亚健康”理论的研究现状及发展 | 第16-17页 |
| ·论文的主要研究工作 | 第17-18页 |
| ·论文的结构安排 | 第18-20页 |
| 第2章 PSO算法、PID控制器及闭环控制的基础理论 | 第20-32页 |
| ·群智能算法 | 第20-21页 |
| ·蚁群优化算法 | 第20页 |
| ·人工鱼群算法 | 第20-21页 |
| ·群智能算法的优点 | 第21页 |
| ·基础和标准粒子群优化算法 | 第21-25页 |
| ·粒子群优化算法的建立 | 第21-22页 |
| ·基本粒子群优化算法 | 第22-24页 |
| ·标准粒子群优化算法 | 第24-25页 |
| ·PID控制器简介 | 第25-30页 |
| ·PID调节器模型 | 第25页 |
| ·PID参数对控制系统的影响 | 第25-30页 |
| ·闭环控制 | 第30-31页 |
| ·反馈调节 | 第30页 |
| ·闭环控制的优缺点 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于改进粒子群算法对PID参数整定的研究 | 第32-46页 |
| ·粒子群优化算法对PID参数整定的原理 | 第32-36页 |
| ·控制系统性能指标 | 第32-35页 |
| ·几类典型被控对象的数学模型 | 第35-36页 |
| ·粒子群优化算法的改进 | 第36-42页 |
| ·对惯性权重参数的改进 | 第36-39页 |
| ·学习因子的改进 | 第39-42页 |
| ·基于改进粒子群算法对PID参数整定的仿真研究 | 第42-45页 |
| ·仿真的步骤与流程 | 第42-43页 |
| ·仿真及对比试验 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 双闭环自愈调控算法的研究 | 第46-62页 |
| ·设备的“亚健康”状态 | 第46-48页 |
| ·机械健康度（MHD）的定义 | 第46-47页 |
| ·运行状态的机械健康度划分 | 第47-48页 |
| ·双闭环控制算法 | 第48-52页 |
| ·控制环 | 第50页 |
| ·自愈环 | 第50-52页 |
| ·划分函数的构建 | 第52-61页 |
| ·电机工作温升计算 | 第52-59页 |
| ·电机“亚健康”状态的划分函数 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 实验及性能评估 | 第62-69页 |
| ·机械健康度的确定 | 第62-63页 |
| ·双闭环自愈调控模型构建 | 第63-68页 |
| ·控制环构建 | 第63-66页 |
| ·双闭环的构建 | 第66-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第6章 总结和展望 | 第69-71页 |
| ·总结 | 第69-70页 |
| ·展望 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及参加科研情况 | 第76-77页 |