间歇过程2D-PID自适应迭代学习控制研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 缩略语列表 | 第10-12页 |
| 符号说明 | 第12-15页 |
| 第1章 绪论 | 第15-25页 |
| 1.1 背景意义 | 第15-16页 |
| 1.2 过程设备与间歇操作 | 第16-17页 |
| 1.3 过程设备控制研究现状 | 第17-23页 |
| 1.3.1 过程设备单元控制 | 第17-19页 |
| 1.3.2 多批次过程的设备单元控制 | 第19-21页 |
| 1.3.3 过程设备智能控制 | 第21-23页 |
| 1.4 内容概要 | 第23-25页 |
| 第2章 间歇过程PID控制器参数优化 | 第25-39页 |
| 2.1 引言 | 第25页 |
| 2.2 粒子群优化算法 | 第25-30页 |
| 2.2.1 标准粒子群算法（PSO） | 第25-26页 |
| 2.2.2 被动聚集粒子群算法（PSOPC） | 第26-27页 |
| 2.2.3 平滑粒子群算法（UPSO） | 第27-28页 |
| 2.2.4 遗传粒子群算法（HGAPSO） | 第28-29页 |
| 2.2.5 综合学习粒子群算法（CLPSO） | 第29-30页 |
| 2.3 间歇过程批次内PID控制 | 第30-37页 |
| 2.3.1 间歇发酵过程 | 第30-31页 |
| 2.3.2 参数优化 | 第31-32页 |
| 2.3.3 仿真与讨论 | 第32-37页 |
| 2.4 本章小结 | 第37-39页 |
| 第3章 间歇过程批次内PSO-ANPID控制 | 第39-55页 |
| 3.1 引言 | 第39页 |
| 3.2 PSO-ANPID控制 | 第39-42页 |
| 3.2.1 ANPID方法 | 第39-41页 |
| 3.2.2 方案设计 | 第41-42页 |
| 3.3 调节参数分析 | 第42-44页 |
| 3.4 仿真与讨论 | 第44-53页 |
| 3.4.1 间歇发酵过程 | 第44-48页 |
| 3.4.2 间歇反应釜 | 第48-53页 |
| 3.5 本章小结 | 第53-55页 |
| 第4章 间歇过程二维PID控制方法 | 第55-73页 |
| 4.1 引言 | 第55页 |
| 4.2 基于粒子群算法的 2D-PID控制 | 第55-61页 |
| 4.2.1 控制结构设计 | 第55-56页 |
| 4.2.2 参数优化 | 第56-57页 |
| 4.2.3 仿真与讨论 | 第57-61页 |
| 4.3 间歇过程 2D-PID自适应控制 | 第61-71页 |
| 4.3.1 控制方案设计 | 第61-64页 |
| 4.3.2 方案分析 | 第64页 |
| 4.3.3 仿真与讨论 | 第64-71页 |
| 4.4 本章小结 | 第71-73页 |
| 第5章 结论与展望 | 第73-75页 |
| 5.1 结论 | 第73页 |
| 5.2 创新点 | 第73页 |
| 5.3 展望 | 第73-75页 |
| 附录A | 第75-76页 |
| 附录B | 第76-77页 |
| 附录C | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-85页 |
| 致谢 | 第85-87页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第87页 |
