| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-12页 |
| 1 绪论 | 第12-22页 |
| ·PID 控制的发展现状 | 第12-13页 |
| ·PID 参数整定方法的发展现状 | 第13-14页 |
| ·模糊控制发展现状 | 第14-16页 |
| ·神经网络发展现状 | 第16-19页 |
| ·温度控制系统的发展现状 | 第19-20页 |
| ·课题的背景和意义 | 第20页 |
| ·论文的主要内容及组织结构 | 第20-22页 |
| 2 PID 控制理论 | 第22-28页 |
| ·PID 的控制原理 | 第22-23页 |
| ·PID 三个参数的调节作用 | 第23-24页 |
| ·PID 控制的三种控制方式分析 | 第24页 |
| ·数字PID 控制 | 第24-27页 |
| ·位置式PID 控制算法 | 第24-25页 |
| ·增量式PID 控制算法 | 第25-26页 |
| ·数字PID 控制的MATLAB 仿真 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 3 PID 参数整定算法的温度控制系统研究 | 第28-56页 |
| ·PID 参数整定的概念 | 第28-29页 |
| ·PID 参数整定的方法 | 第29-32页 |
| ·辨识法 | 第29-30页 |
| ·规则法 | 第30-32页 |
| ·PID 参数整定方法的的探讨 | 第32页 |
| ·温度控制系统模型的特性以及仿真工具 | 第32-34页 |
| ·温度控制系统的模型特性 | 第32-33页 |
| ·MATLAB 简介 | 第33-34页 |
| ·基于模糊控制的PID 参数整定 | 第34-41页 |
| ·模糊控制 | 第34-35页 |
| ·模糊控制器的原理与组成 | 第35-36页 |
| ·模糊自适应PID 参数整定原理 | 第36-37页 |
| ·模糊自适应PID 参数整定算法 | 第37-39页 |
| ·基于模糊控制PID 参数整定的MATLAB 仿真 | 第39-41页 |
| ·基于神经网络的PID 参数整定 | 第41-47页 |
| ·神经网络概述 | 第41-42页 |
| ·基于神经网络的PID 参数整定 | 第42-45页 |
| ·神经网络的几种典型的学习规则 | 第45页 |
| ·基于神经网络PID 参数整定的MATLAB 仿真 | 第45-47页 |
| ·基于模糊神经网络的PID 参数整定 | 第47-52页 |
| ·模糊理论与神经网络理论相结合的机理分析 | 第47-48页 |
| ·模糊神经网络PID 参数整定 | 第48-51页 |
| ·模糊神经网络PID 参数整定的MATLAB 仿真 | 第51-52页 |
| ·几种PID 参数整定方法的比较 | 第52-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 4 温度控制系统主要硬件模块设计 | 第56-69页 |
| ·TMS320LF2407DSP 芯片简介 | 第56-60页 |
| ·DSP 概述及其应用 | 第56-57页 |
| ·TMS320LF2407 概述 | 第57页 |
| ·TMS320LF2407 芯片的特点 | 第57-58页 |
| ·DSP 的模数转换模块（ADC） | 第58-59页 |
| ·DSP 的输入/输出模块（I/O） | 第59页 |
| ·TMS320LF2407 内部PWM 波的产生 | 第59-60页 |
| ·系统的整体设计思想 | 第60-62页 |
| ·电源模块 | 第62页 |
| ·温度电压测量模块 | 第62-64页 |
| ·人机交互模块 | 第64-67页 |
| ·键盘 | 第65页 |
| ·LCD 显示器 | 第65-66页 |
| ·PC 机与DSP 下位机的串行通信 | 第66-67页 |
| ·温度控制模块 | 第67-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 5 温度控制系统的软件设计 | 第69-80页 |
| ·TMS320LF2407 开发软件简介 | 第69-71页 |
| ·本系统主程序设计 | 第71页 |
| ·系统键盘子程序 | 第71-73页 |
| ·A/D 转换子程序 | 第73-76页 |
| ·显示子程序 | 第76-78页 |
| ·控制子程序 | 第78-79页 |
| ·本章小结 | 第79-80页 |
| 6 总结与展望 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-84页 |
| 附录 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 | 第86-87页 |
