| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 课题研究的背景 | 第12页 |
| 1.2 油田加热炉的发展现状 | 第12-14页 |
| 1.3 课题研究的目的及意义 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的主要内容及逻辑结构 | 第15-16页 |
| 1.5 本章小结 | 第16-18页 |
| 第2章 储油罐油温控制系统的设计方案 | 第18-40页 |
| 2.1 系统的组成及工艺流程介绍 | 第18-24页 |
| 2.1.1 油田加热炉 | 第19-23页 |
| 2.1.2 油田储油罐 | 第23-24页 |
| 2.2 加热炉的特性以及控制难点分析 | 第24-26页 |
| 2.2.1 加热炉的特性分析 | 第24-25页 |
| 2.2.2 加热炉的控制难点分析 | 第25-26页 |
| 2.3 系统的软硬件设计以及现场温度控制实现 | 第26-37页 |
| 2.3.1 温度控制系统硬件部分设计 | 第27-34页 |
| 2.3.2 温度控制系统软件部分设计 | 第34-37页 |
| 2.3.3 现场油温控制系统的实现 | 第37页 |
| 2.4 系统的设计方案及控制策略 | 第37-39页 |
| 2.4.1 温控系统的设计方案 | 第37-38页 |
| 2.4.2 温控系统的控制策略 | 第38-39页 |
| 2.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第3章 智能优化算法—遗传算法 | 第40-54页 |
| 3.1 标准的遗传算法 | 第40-46页 |
| 3.1.1 遗传算法的起源 | 第40-42页 |
| 3.1.2 遗传算法的发展与现状 | 第42-43页 |
| 3.1.3 遗传算法的基本原理 | 第43-46页 |
| 3.2 遗传算法的优化设计 | 第46-52页 |
| 3.2.1 遗传算法的构成要素 | 第46-47页 |
| 3.2.2 遗传算法的应用步骤 | 第47-52页 |
| 3.3 改进的遗传算法 | 第52-53页 |
| 3.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第4章 基于遗传算法的系统辨识与最优PID控制 | 第54-64页 |
| 4.1 概述 | 第54-58页 |
| 4.1.1 遗传算法优化PID参数的理论基础 | 第54-56页 |
| 4.1.2 基于遗传算法的系统辨识 | 第56-58页 |
| 4.2 基于遗传算法优化PID参数 | 第58-62页 |
| 4.2.1 遗传算法优化PID参数的原理 | 第58-60页 |
| 4.2.2 基于实数编码的遗传算法的PID参数优化 | 第60-62页 |
| 4.3 本章小结 | 第62-64页 |
| 第5章 储油罐温度控制系统仿真 | 第64-72页 |
| 5.1 储油罐控制系统的结构及数学模型 | 第64-66页 |
| 5.2 基于遗传算法的模型参数辨识 | 第66-67页 |
| 5.3 基于遗传算法的最优PID温度控制系统仿真 | 第67-70页 |
| 5.3.1 基于系统参数辨识的最优PID系统仿真分析 | 第67-70页 |
| 5.4 本章小结 | 第70-72页 |
| 第6章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 6.1 研究总结 | 第72-73页 |
| 6.2 研究展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 致谢 | 第78页 |