| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 课题的背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 相关领域的研究现状 | 第14-18页 |
| 1.2.1 智能优化问题研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.2 生物地理学优化算法研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.3 系统辨识研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3 本课题研究的主要内容及创新点 | 第18-21页 |
| 第二章 生物地理学优化算法及改进 | 第21-33页 |
| 2.1 生物地理学优化算法 | 第21-26页 |
| 2.1.1 生物地理学简介 | 第21-22页 |
| 2.1.2 生物地理学优化算法原理 | 第22-26页 |
| 2.2 生物地理学优化算法的改进 | 第26-27页 |
| 2.3 I-BBO算法性能测试 | 第27-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 基于生物地理学优化算法的系统辨识 | 第33-47页 |
| 3.1 基于最小二乘的系统辨识方法 | 第33-37页 |
| 3.1.1 最小二乘法原理 | 第34-35页 |
| 3.1.2 最小二乘递推算法 | 第35页 |
| 3.1.3 最小二乘阶次递增算法 | 第35-36页 |
| 3.1.4 增广最小二乘算法 | 第36页 |
| 3.1.5 广义最小二乘算法 | 第36-37页 |
| 3.2 传统的模型近似方法 | 第37-40页 |
| 3.2.1 Pade近似原理 | 第38页 |
| 3.2.2 次最优近似算法 | 第38-40页 |
| 3.3 传统两阶段闭环辨识方法 | 第40-44页 |
| 3.3.1 闭环辨识的意义 | 第40页 |
| 3.3.2 两阶段系统辨识方法 | 第40-44页 |
| 3.4 基于I-BBO算法的系统辨识方法研究 | 第44-46页 |
| 3.4.1 I-BBO在模型近似中的应用 | 第44-45页 |
| 3.4.2 I-BBO算法在闭环辨识中的应用 | 第45-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 基于生物地理学优化算法的PID参数优化 | 第47-53页 |
| 4.1 PID控制概述 | 第47-49页 |
| 4.1.1 PID控制器参数整定的意义 | 第47页 |
| 4.1.2 PID参数整定方法综述 | 第47-48页 |
| 4.1.3 PID控制器的原理 | 第48-49页 |
| 4.1.4 PID控制性能评价指标 | 第49页 |
| 4.2 基于I-BBO算法的PID参数整定优化方法 | 第49-52页 |
| 4.2.1 伺服系统控制器参数优化 | 第49-51页 |
| 4.2.2 一阶时滞系统控制器参数优化 | 第51-52页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 正丁烷异构化学反应动力学模型辨识及操作条件优化 | 第53-73页 |
| 5.1 正丁烷异构反应概述 | 第53-55页 |
| 5.1.1 正丁烷异构化反应动力学模型参数辨识及优化的意义 | 第53-54页 |
| 5.1.2 化学动力学模型建模方法的研究现状 | 第54-55页 |
| 5.2 基于I-BBO算法的动力学建模 | 第55-68页 |
| 5.2.1 正丁烷异构化学反应动力学网络 | 第55-56页 |
| 5.2.2 基于I-BBO算法的正丁烷异构动力学模型参数优化 | 第56-63页 |
| 5.2.3 动力学方程的统计检验 | 第63-64页 |
| 5.2.4 动力学模型的泛化 | 第64-68页 |
| 5.3 基于I-BBO算法的操作条件优化 | 第68-71页 |
| 5.4 本章小结 | 第71-73页 |
| 第六章 结论和展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 致谢 | 第79-81页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第81-83页 |
| 作者和导师简介 | 第83-85页 |
| 附件 | 第85-86页 |
