首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--自动化基础理论论文--人工智能理论论文

改进粒子群算法在火电厂主汽温控制系统中的应用

摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第1章 绪论第9-13页
   ·选题背景及意义第9-10页
   ·国内外研究现状第10-12页
   ·论文的主要研究工作第12-13页
第2章 PID 控制器参数的优化方法第13-23页
   ·常规PID 控制器基本原理第13-14页
   ·数字PID 控制算法第14-16页
     ·位置式PlD 控制算法第14-15页
     ·增量式PlD 控制算法第15-16页
   ·PID 控制器参数整定优化方法第16-20页
     ·PID 控制器参数工程整定优化方法第16-19页
     ·单纯形法第19-20页
   ·控制系统性能评价指标第20-22页
     ·确定性指标第20-21页
     ·鲁棒性指标第21-22页
   ·本章小结第22-23页
第3章 粒子群优化算法第23-32页
   ·粒子群算法思想起源第23页
   ·基本粒子群算法第23-27页
     ·基本原理第23-25页
     ·算法流程第25-26页
     ·基本粒子群算法两种模型第26-27页
   ·标准粒子群算法第27-29页
     ·标准粒子群算法的提出第27页
     ·标准粒子群算法参数分析第27-29页
   ·粒子群算法与其他进化算法比较第29-30页
     ·PSO 算法和GA 算法的相同点第29页
     ·PSO 算法和GA 算法不同点第29-30页
   ·常见的改进粒子群算法第30-31页
     ·基于动态邻域的改进PSO 算法第30页
     ·基于选择的改进PSO 算法第30页
     ·协同PSO 算法第30-31页
     ·其它PSO 混合算法第31页
   ·本章小结第31-32页
第4章 基于改进粒子群算法的PID 控制器参数优化第32-41页
   ·粒子群算法的改进策略第32-34页
     ·具有量子行为的粒子群算法第32-33页
     ·自适应变异策略第33-34页
   ·改进的粒子群算法流程第34-35页
   ·改进的粒子群算法用于典型函数优化第35-37页
   ·改进粒子群算法对PID 参数优化第37-40页
     ·目标函数的选取第37-38页
     ·单回路系统控制器参数优化第38-39页
     ·鲁棒性测试第39-40页
   ·本章小结第40-41页
第5章 改进粒子群算法在主汽温系统中的应用第41-50页
   ·主汽温对象动态特性第41-43页
   ·主汽温对象控制的主要难点第43-44页
   ·主汽温控制系统的常规调节方法第44-46页
   ·基于改进PSO 算法的主汽温系统PID 参数优化第46-49页
     ·对象的选取第46页
     ·仿真研究第46-47页
     ·鲁棒性测试第47-49页
   ·本章小结第49-50页
第6章 结论与展望第50-52页
参考文献第52-55页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果第55-56页
致谢第56-57页
详细摘要第57-65页

论文共65页,点击 下载论文
上一篇:输变电建设项目安全综合评价方法研究
下一篇:唐山市古冶区电网线损管理系统的研究与开发