| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 本课题研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 PID控制的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 预测控制的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 模糊控制的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 论文的主要内容及安排 | 第14-15页 |
| 第2章 基本的理论知识和算法实现 | 第15-26页 |
| 2.1 基本的PID控制算法 | 第15-17页 |
| 2.1.1 传统的PID调节方法 | 第16-17页 |
| 2.2 基本模糊控制算法 | 第17-22页 |
| 2.2.1 模糊控制的基本概念 | 第17-19页 |
| 2.2.2 模糊控制的基本理论 | 第19-22页 |
| 2.3 基本的预测控制算法 | 第22-25页 |
| 2.3.1 预测模型 | 第23页 |
| 2.3.2 滚动优化 | 第23-24页 |
| 2.3.3 反馈校正 | 第24页 |
| 2.3.4 预测函数控制系统的参数设计 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于模糊控制优化的PID控制 | 第26-37页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 模糊自整定优化PID控制器方法 | 第26-31页 |
| 3.2.1 模糊控制中被控对象模型的建立 | 第27页 |
| 3.2.2 论域和语言变量的设置 | 第27-28页 |
| 3.2.3 隶属度函数设置 | 第28-29页 |
| 3.2.4 模糊规则集 | 第29-31页 |
| 3.3 案例分析 | 第31-36页 |
| 3.3.1 工艺流程介绍 | 第31-32页 |
| 3.3.2 控制目标 | 第32页 |
| 3.3.3 模糊PID方法与传统PID方法的比较 | 第32-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于模糊网络优化的PID控制 | 第37-46页 |
| 4.1 引言 | 第37页 |
| 4.2 模糊网络优化的PID控制方法 | 第37-40页 |
| 4.2.1 基于模糊的网络PID控制器设计 | 第38-39页 |
| 4.2.2 模糊神经网络的学习算法 | 第39-40页 |
| 4.3 案例分析 | 第40-45页 |
| 4.3.1 催化裂化工艺流程介绍 | 第40-41页 |
| 4.3.2 稳定系统的控制目标 | 第41页 |
| 4.3.3 模糊网络PID控制方法与其他PID优化方法的比较 | 第41-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 基于预测模型的模糊PID控制 | 第46-56页 |
| 5.1 引言 | 第46页 |
| 5.2 预测模糊PID控制方法 | 第46-49页 |
| 5.2.1 模糊控制 | 第47-48页 |
| 5.2.2 基于预测模型的优化模糊PID控制 | 第48-49页 |
| 5.3 案例分析 | 第49-55页 |
| 5.3.1 工艺流程介绍 | 第49-51页 |
| 5.3.2 控制目标 | 第51页 |
| 5.3.3 预测模糊PID控制方法与传统方法的比较 | 第51-55页 |
| 5.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第6章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 6.1 论文研究工作总结 | 第56页 |
| 6.2 展望 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-65页 |
| 附录 | 第65页 |