| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·基于神经网络的PID参数整定技术概述 | 第9-10页 |
| ·基于遗传算法的PID参数整定技术概述 | 第10-11页 |
| ·论文研究的主要内容及结构 | 第11-13页 |
| 第二章 无刷直流电机及数学模型 | 第13-22页 |
| ·无刷直流电机概述 | 第13-14页 |
| ·无刷直流电机的发展概况和研究现状 | 第13-14页 |
| ·无刷直流电机的组成与工作原理 | 第14-16页 |
| ·无刷直流电机的组成 | 第14-15页 |
| ·无刷直流电机的工作原理 | 第15-16页 |
| ·无刷直流电机数学模型的建立 | 第16-20页 |
| ·电压方程与状态方程 | 第16-17页 |
| ·无刷直流电机的二阶线性模型 | 第17-19页 |
| ·模型参数的确定 | 第19-20页 |
| ·无刷直流电机的控制原理 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 PID控制原理及参数整定 | 第22-28页 |
| ·模拟PID控制器 | 第22-23页 |
| ·数字PID控制器 | 第23-25页 |
| ·位置式PID控制算法 | 第23-24页 |
| ·增量式PID控制算法 | 第24-25页 |
| ·传统PID参数整定法 | 第25-27页 |
| ·试凑法 | 第25-26页 |
| ·Ziegler-Nichols整定 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 基于神经网络技术的PID参数整定方法的研究 | 第28-47页 |
| ·神经网络技术简介 | 第28-29页 |
| ·单神经元PID参数整定 | 第29-39页 |
| ·单神经元模型及其算法 | 第29-30页 |
| ·单神经元PID整定控制器模型及其算法 | 第30-33页 |
| ·仿真分析 | 第33-35页 |
| ·对单神经元PID控制的一点改进 | 第35-39页 |
| ·基于BP神经网络的PID参数整定 | 第39-46页 |
| ·标准BP算法的缺点 | 第39-40页 |
| ·附加动量项BP神经网络的PID参数整定 | 第40-45页 |
| ·仿真实验 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 基于遗传算法的PID参数整定方法的研究 | 第47-62页 |
| ·引言 | 第47-48页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第48-49页 |
| ·遗传算法用于PID控制器参数优化 | 第49-50页 |
| ·基本遗传算法所存在的问题 | 第50页 |
| ·基于改进遗传算法的PID参数整定 | 第50-60页 |
| ·编码策略的选择 | 第50-51页 |
| ·参数的确定及表示 | 第51-52页 |
| ·选取初始种群 | 第52-53页 |
| ·适应度函数的确定 | 第53页 |
| ·自动调整Pc和Pm | 第53-54页 |
| ·算法的三个操作 | 第54-57页 |
| ·终止条件 | 第57-58页 |
| ·实验方法与仿真结果 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·总结 | 第62页 |
| ·不足与展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 作者攻读硕士学位期间的发表论文情况 | 第70页 |