热工过程辨识及控制器参数优化
| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第2-6页 |
| 第一章 引言 | 第6-9页 |
| ·本文的选题背景及其意义 | 第6-7页 |
| ·本文研究的主要问题 | 第7-9页 |
| 第二章 热工过程辨识 | 第9-18页 |
| ·系统辨识的基本概念 | 第9页 |
| ·辨识算法的基本原理 | 第9-11页 |
| ·辨识算法的内容和步骤 | 第11-12页 |
| ·辨识算法的应用 | 第12-13页 |
| ·辨识算法在工业上的应用领域 | 第12页 |
| ·系统辨识的应用软件包 | 第12-13页 |
| ·辨识算法简介 | 第13-17页 |
| ·飞升曲线法 | 第14页 |
| ·遗传算法 | 第14-17页 |
| ·辨识算法的基本原理 | 第14-15页 |
| ·复制 | 第15页 |
| ·交叉 | 第15页 |
| ·变异 | 第15页 |
| ·遗传算法用于参数辨识 | 第15-17页 |
| ·结论 | 第17-18页 |
| 第三章 控制器参数优化 | 第18-28页 |
| ·概述 | 第18页 |
| ·目标函数的选择 | 第18-19页 |
| ·常规控制器优化方法 | 第19-20页 |
| ·单纯形法 | 第20-21页 |
| ·单纯形法的步骤 | 第20-21页 |
| ·单纯形法的特点 | 第21页 |
| ·基于遗传算法的优化方法 | 第21-24页 |
| ·遗传算法的特点 | 第21-22页 |
| ·基于遗传算法的PID参数寻优的设计 | 第22-24页 |
| ·参数的确定及表示 | 第22页 |
| ·选取初始种群并确定其大小N | 第22-23页 |
| ·适配函数的确定 | 第23页 |
| ·遗传算子的确定 | 第23页 |
| ·遗传算法的基本操作 | 第23-24页 |
| ·遗传算法与传统优化算法的比较 | 第24-27页 |
| ·传统的优化算法 | 第24-25页 |
| ·遗传算法与传统优化算法的比较 | 第25-27页 |
| ·遗传算法与单纯形法的比较 | 第25-26页 |
| ·遗传算法在过程控制中的优势 | 第26页 |
| ·遗传算法中存在的问题 | 第26-27页 |
| ·结论 | 第27-28页 |
| 第四章 热工过程辨识实例分析 | 第28-35页 |
| ·电厂热工对象研究 | 第28-29页 |
| ·有自平衡系统模型的描述 | 第28页 |
| ·无自平衡系统模型的描述 | 第28-29页 |
| ·电厂辨识的具体要求 | 第29页 |
| ·飞升曲线法和遗传算法在热工过程辨识中的应用 | 第29-33页 |
| ·飞升曲线法 | 第30页 |
| ·遗传算法 | 第30-33页 |
| ·目标函数 | 第31页 |
| ·编码方法 | 第31-32页 |
| ·适应度函数及选择算子 | 第32页 |
| ·交叉和变异 | 第32-33页 |
| ·仿真研究 | 第33-35页 |
| ·结论 | 第35页 |
| 第五章 控制器参数优化实例分析 | 第35-50页 |
| ·有关PID控制器参数调节的基础知识 | 第35-36页 |
| ·用单纯形法进行控制器参数优化实例分析 | 第36-39页 |
| ·不同目标函数的单纯形法优化 | 第36-37页 |
| ·单纯形法受初值的影响 | 第37-39页 |
| ·基于遗传算法的PID参数寻优实例分析 | 第39-48页 |
| ·单回路控制系统的PID参数寻优 | 第39-42页 |
| ·串级控制系统的PID参数寻优 | 第42-47页 |
| ·基于改进型PID控制器的参数寻优分析 | 第47-48页 |
| ·多变量控制系统的参数优化问题分析 | 第48页 |
| ·结论 | 第48-50页 |
| 第六章 结束语 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-53页 |
| 致 谢 | 第53页 |
