液位系统的智能PID控制研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| ·课题来源与意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第11-13页 |
| 2 液位控制系统 | 第13-24页 |
| ·液位控制系统的硬件组成 | 第13-17页 |
| ·基本过程装置 | 第13-15页 |
| ·浮子式液位传感器组件 | 第15页 |
| ·过程界面 | 第15-17页 |
| ·PLC | 第17页 |
| ·液位控制的工作原理 | 第17页 |
| ·液位控制系统的软件设计及通讯 | 第17-22页 |
| ·上位机软件设计 | 第17-19页 |
| ·通讯协议介绍 | 第19-22页 |
| (1) 计算机和PLC 的串口通讯 | 第19-21页 |
| (2) PLC 自身的数据采集和传输 | 第21-22页 |
| ·液位控制的仿真研究平台介绍 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 3 液位系统的粒子群优化PID 控制 | 第24-32页 |
| ·粒子群优化算法介绍 | 第24页 |
| ·粒子群算法优化PID 控制器的参数 | 第24-26页 |
| ·粒子群优化算法对液位控制的仿真研究 | 第26-27页 |
| ·粒子群优化算法对液位系统的实时控制 | 第27-28页 |
| ·粒子群优化算法的改进 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-32页 |
| 4 液位系统的RBF 网络智能PID 控制 | 第32-39页 |
| ·RBF 神经网络模型 | 第32-33页 |
| ·RBF 神经网络整定PID 原理 | 第33-34页 |
| ·仿真研究 | 第34-36页 |
| ·液位系统的RBF 网络智能PID 实时控制 | 第36-37页 |
| ·RBF 神经网络的改进 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 5 液位系统的模糊自适应PID 控制 | 第39-46页 |
| ·模糊自适应PID 控制简介 | 第39-41页 |
| ·液位系统的模糊自适应PID 控制仿真研究 | 第41-42页 |
| ·液位系统的模糊PID 实时控制 | 第42-44页 |
| ·模糊自适应PID 控制的改进 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 6 液位系统的单神经元自适应PID 控制 | 第46-57页 |
| ·单神经元自适应PID 控制 | 第46-48页 |
| ·单神经元学习算法 | 第48-49页 |
| ·无监督的Hebb 学习规则 | 第48页 |
| ·有监督的Delta 学习规则 | 第48页 |
| ·有监督的Hebb 学习规则 | 第48页 |
| ·改进的Hebb 学习规则 | 第48-49页 |
| ·液位系统的单神经元自适应PID 控制仿真研究 | 第49-52页 |
| ·液位系统的单神经元自适应PID 实时控制 | 第52-55页 |
| ·单神经元自适应PID 控制算法的改进 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 7 总结与展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
