| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 模糊PID控制系统发展现状 | 第10-11页 |
| 1.3 生物地理学优化算法研究现状 | 第11-12页 |
| 1.4 论文内容和章节安排 | 第12-14页 |
| 第2章 模糊PID控制系统理论及设计 | 第14-24页 |
| 2.1 PID控制 | 第14-16页 |
| 2.1.1 PID控制分类 | 第14-15页 |
| 2.1.2 PID控制参数整定 | 第15-16页 |
| 2.1.3 PID控制的性能指标 | 第16页 |
| 2.2 模糊控制 | 第16-20页 |
| 2.2.1 模糊控制系统原理 | 第16-17页 |
| 2.2.2 模糊控制器的结构 | 第17-20页 |
| 2.3 模糊PID控制 | 第20-24页 |
| 2.3.1 模糊PID控制系统基本原理 | 第20页 |
| 2.3.2 模糊PID控制器的设计 | 第20-23页 |
| 2.3.3 智能算法优化模糊PID器的研究 | 第23-24页 |
| 第3章 基于BBO算法优化模糊PID控制器 | 第24-38页 |
| 3.1 生物地理学优化算法简介 | 第24-29页 |
| 3.1.1 生物地理学优化算法理论基础 | 第24-25页 |
| 3.1.2 生物地理学优化算法 | 第25-28页 |
| 3.1.3 生物地理学优化算法流程 | 第28-29页 |
| 3.1.4 生物地理学优化算法简要分析和对比 | 第29页 |
| 3.2 BBO算法优化模糊PID控制器的设计 | 第29-34页 |
| 3.2.1 模糊控制器待优化参数的确定 | 第30-31页 |
| 3.2.2 BBO算法设计研究 | 第31-33页 |
| 3.2.3 BBO算法优化模糊控制PID器 | 第33-34页 |
| 3.3 仿真实验 | 第34-38页 |
| 3.3.1 选取仿真对象 | 第34页 |
| 3.3.2 仿真研究对比 | 第34-38页 |
| 第4章 改进算法优化模糊PID控制器 | 第38-50页 |
| 4.1 云模型理论 | 第38-39页 |
| 4.1.1 云的数字特征 | 第38页 |
| 4.1.2 云发生器 | 第38-39页 |
| 4.2 基于云模型改进的BBO算法 | 第39-43页 |
| 4.2.1 改进原理 | 第39-41页 |
| 4.2.2 算法性能分析 | 第41-43页 |
| 4.3 改进的BBO算法优化模糊PID控制器 | 第43-44页 |
| 4.4 仿真实验 | 第44-50页 |
| 4.4.1 实验一 | 第44-47页 |
| 4.4.2 实验二 | 第47-50页 |
| 第5章 基于BBO的交流伺服控制系统仿真 | 第50-56页 |
| 5.1 dq坐标系下PMSM的数学模型及矢量控制策略 | 第50-51页 |
| 5.2 PMSM伺服控制系统模型搭建 | 第51-52页 |
| 5.3 仿真实验 | 第52-56页 |
| 5.3.1 电机进行空载启动实验 | 第52-54页 |
| 5.3.2 电机进行带载启动实验 | 第54-56页 |
| 结论与展望 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第63页 |