| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·卷取机张力控制简介 | 第10页 |
| ·卷取机张力控制研究现状与发展 | 第10-12页 |
| ·本课题研究背景与意义 | 第12-13页 |
| ·粒子群算法的发展和研究现状 | 第13-14页 |
| ·本文的主要工作 | 第14-16页 |
| 第2章 卷取工艺与张力控制原理分析 | 第16-34页 |
| ·卷取机工艺过程分析 | 第16-22页 |
| ·卷取机主要设备 | 第16-19页 |
| ·卷取过程分析 | 第19-22页 |
| ·张力控制基本原理 | 第22-25页 |
| ·直接张力控制原理 | 第22页 |
| ·间接张力控制原理 | 第22-25页 |
| ·复合张力控制原理 | 第25页 |
| ·给定转矩的组成及计算 | 第25-30页 |
| ·张力转矩的计算 | 第25-27页 |
| ·惯性转矩的计算 | 第27-28页 |
| ·弯曲转矩的计算 | 第28-29页 |
| ·机械损耗转矩的计算 | 第29页 |
| ·卷筒转矩给定和电流给定的计算 | 第29-30页 |
| ·卷筒的卷径计算 | 第30-33页 |
| ·卷取计数法 | 第31-32页 |
| ·速度比例法 | 第32页 |
| ·卷径增加模式法 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 卷取机张力控制系统建模及设计 | 第34-48页 |
| ·被控对象模型建立 | 第34-38页 |
| ·卷取张力动态模型 | 第34-35页 |
| ·直流电动机及晶闸管触发和整流装置数学模型 | 第35-37页 |
| ·张力控制系统模型建立 | 第37-38页 |
| ·卷取机张力控制系统调节器参数整定 | 第38-42页 |
| ·电流调节器的设计 | 第38-39页 |
| ·张力调节器的设计 | 第39-42页 |
| ·基于软测量技术的卷取张力获取 | 第42-46页 |
| ·软测量技术介绍 | 第42页 |
| ·卷取张力软测量 | 第42-43页 |
| ·张力软测量在间接张力控制中的应用仿真 | 第43-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 第4章 改进的粒子群(PSO)算法研究 | 第48-58页 |
| ·粒子群(PSO)算法简介 | 第48-50页 |
| ·粒子群(PSO)算法与其他进化算法比较 | 第48-49页 |
| ·粒子群(PSO)算法的基本概念 | 第49-50页 |
| ·基本粒子群算法 | 第50-53页 |
| ·粒子群(PSO)算法及算法流程 | 第50-52页 |
| ·带惯性权重的粒子群算法(PSO) | 第52-53页 |
| ·模糊粒子群(PSO)算法研究 | 第53-57页 |
| ·模糊粒子群算法及算法流程 | 第53-56页 |
| ·仿真分析 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 改进PSO-PID张力控制器参数整定及仿真研究 | 第58-72页 |
| ·PID控制原理 | 第58-59页 |
| ·模型参数固定时张力控制器参数整定及仿真研究 | 第59-63页 |
| ·适应度函数的选取及计算 | 第60-61页 |
| ·仿真研究 | 第61-63页 |
| ·BP神经网络在参数时变张力控制系统中的应用 | 第63-70页 |
| ·神经网络的训练 | 第64-69页 |
| ·模型参数时变的PID控制仿真分析 | 第69-70页 |
| ·本章小结 | 第70-72页 |
| 第6章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 致谢 | 第78页 |