仿人智能控制算法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 仿人智能控制的的发展与现状 | 第8-9页 |
| 1.2 本文所做的工作 | 第9-10页 |
| 1.3 本文的内容安排 | 第10-11页 |
| 第2章 仿人智能控制理论 | 第11-22页 |
| 2.1 仿人智能控制基本思想 | 第11-12页 |
| 2.2 仿人智能控制基本概念 | 第12-13页 |
| 2.3 仿人智能控制系统 | 第13-17页 |
| 2.3.1 特征辨识和特征记忆 | 第13-14页 |
| 2.3.2 多模态控制与多目标决策 | 第14-16页 |
| 2.3.3 启发式搜索与直觉推理 | 第16-17页 |
| 2.4 仿人智能控制的体系结构 | 第17-20页 |
| 2.5 仿人智能控制的优势 | 第20-22页 |
| 第3章 非线性 PID仿人智能控制算法 | 第22-30页 |
| 3.1 引言 | 第22-23页 |
| 3.2 非线性PID仿人智能控制算法 | 第23-26页 |
| 3.2.1 非线性比例控制器 | 第23-24页 |
| 3.2.2 智能积分控制器 | 第24-25页 |
| 3.2.3 微分控制器 | 第25-26页 |
| 3.3 数值仿真 | 第26-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 基于遗传算法的仿人智能控制研究 | 第30-37页 |
| 4.1 遗传算法的基本原理及实现 | 第30-32页 |
| 4.1.1 遗传算法原理 | 第30-31页 |
| 4.1.2 基于遗传算法PID整定原理 | 第31-32页 |
| 4.2 仿人智能控制算法与遗传算法的结合 | 第32-33页 |
| 4.3 数值仿真 | 第33-36页 |
| 4.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第5章 一种改进的仿人智能控制算法 | 第37-48页 |
| 5.1 引言 | 第37页 |
| 5.2 非最小相位系统分析 | 第37-42页 |
| 5.2.1 非最小相位系统定义 | 第37页 |
| 5.2.2 非最小相位系统分类 | 第37-38页 |
| 5.2.3 非最小相位系统的分析 | 第38-42页 |
| 5.3 仿人智能控制器设计 | 第42-45页 |
| 5.3.1 仿人智能积分 | 第42页 |
| 5.3.2 反积分仿人智能积分 | 第42-43页 |
| 5.3.3 误差区域的区分 | 第43-44页 |
| 5.3.4 负调的控制 | 第44页 |
| 5.3.5 非最小相位系统的仿人智能控制算法 | 第44-45页 |
| 5.4 数值仿真 | 第45-46页 |
| 5.5 本章小结 | 第46-48页 |
| 第6章 变论域模糊仿人智能控制 | 第48-58页 |
| 6.1 前言 | 第48页 |
| 6.2 模糊控制的基础理论 | 第48-50页 |
| 6.2.1 基本定义和术语 | 第48-49页 |
| 6.2.2 模糊控制器的结构 | 第49-50页 |
| 6.3 变论域模糊控制原理 | 第50-53页 |
| 6.3.1 变论域和伸缩因子 | 第50-51页 |
| 6.3.2 量化因子和比例因子与变论域的关系 | 第51页 |
| 6.3.3 伸缩因子的选择 | 第51-53页 |
| 6.4 变论域模糊仿人控制 | 第53-55页 |
| 6.4.1 比值切换 | 第53-54页 |
| 6.4.2 智能积分阈值开关 | 第54页 |
| 6.4.3 变论域模糊仿人智能控制框图 | 第54-55页 |
| 6.5 数值仿真 | 第55-57页 |
| 6.6 本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 附录 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第67-69页 |
