| 第一章 绪论 | 第1-13页 |
| 1．1 引言 | 第7-8页 |
| 1．2 模糊控制的介绍 | 第8-11页 |
| 1．2．1 模糊控制的基本思想 | 第8-9页 |
| 1．2．2 模糊控制的现状和发展 | 第9-11页 |
| 1．3 选题的意义 | 第11-12页 |
| 1．4 设计内容及安排 | 第12-13页 |
| 第二章 各种控制方法对硬质合金炉的温度控制 | 第13-39页 |
| 2．1 PID控制方法的简介及其优缺点分析 | 第13-15页 |
| 2．2 数字PID控制及其相关概念 | 第15-19页 |
| 2．2．1 PID控制的基本原理 | 第15-16页 |
| 2．2．2 PID参数对系统性能的影响 | 第16-17页 |
| 2．2．3 数字PID控制算法 | 第17-19页 |
| 2．3 模糊控制 | 第19-28页 |
| 2．3．1 模糊控制器的工作原理 | 第20-23页 |
| 2．3．2 模糊控制规则 | 第23-26页 |
| 2．3．3 精确量的模糊化 | 第26-28页 |
| 2．3．4 小结 | 第28页 |
| 2．4 复合控制系统 | 第28-29页 |
| 2．5 神经网络模糊控制 | 第29-37页 |
| 2．5．1 神经网络及其特征 | 第30-31页 |
| 2．5．2 神经网络学习方式 | 第31-32页 |
| 2．5．3 神经网络模糊控制的结构和特征 | 第32-33页 |
| 2．5．4 神经网络模糊控制器的特征 | 第33-36页 |
| 2．5．5 小结 | 第36-37页 |
| 2．6 各种控制方法的优缺点分析 | 第37-39页 |
| 第三章 温度控制器的PID参数自整定 | 第39-58页 |
| 3．1 传统PID参数整定方法 | 第39-41页 |
| 3．1．1 基于模型的PID参数自整定算法 | 第39-41页 |
| 3．1．2 基于规则的PID参数自整定算法 | 第41页 |
| 3．2 常见的具有PID参数自整定功能的智能控制器 | 第41-42页 |
| 3．3 基于模糊推理的自整定PID控制 | 第42-52页 |
| 3．3．1 模糊自整定PID的设计实现 | 第43页 |
| 3．3．2 输入输出量的模糊化 | 第43-45页 |
| 3．3．3 PID参数专家调整知识的Fuzzy调整模型 | 第45-47页 |
| 3．3．4 Fuzzy合成推理算法及调整决策矩阵 | 第47-50页 |
| 3．3．5 Fuzzy-PID控制算法 | 第50-52页 |
| 3．4 基于神经网络的模糊自整定PID控制方法 | 第52-57页 |
| 3．4．1 神经网络一模糊自整定PID控制系统结构 | 第52-53页 |
| 3．4．2 神经模糊自整定PID控制器算法实现 | 第53-57页 |
| 3．5 小结 | 第57-58页 |
| 第四章 温度控制器的实现 | 第58-73页 |
| 4．1 系统功能分析 | 第58-59页 |
| 4．2 硬质合金炉的温度控制系统设计 | 第59-61页 |
| 4．3 硬件设计 | 第61-63页 |
| 4．3．1 设计思路 | 第61-62页 |
| 4．3．2 温控部分设计 | 第62-63页 |
| 4．3．3 监控部分设计 | 第63页 |
| 4．4 温度控制系统的软件结构 | 第63-68页 |
| 4．4．1 总体设计 | 第63-64页 |
| 4．4．2 初始化模块 | 第64页 |
| 4．4．3 滤波算法 | 第64-65页 |
| 4．4．4 模糊自整定PID控制算法 | 第65-67页 |
| 4．4．5 通信程序 | 第67-68页 |
| 4．5 硬质合金炉建模 | 第68-71页 |
| 4．5．1 硬质合金炉温度微分方程的建立 | 第68-70页 |
| 4．5．2 硬质合金炉的特性分析 | 第70-71页 |
| 4．6 仿真结果及分析 | 第71-73页 |
| 第五章 成果与展望 | 第73-75页 |
| 5．1 总结 | 第73-74页 |
| 5．2 后期工作和展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 攻读硕士期间的主要研究成果 | 第79页 |
