预测PID控制器的设计与实现研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-22页 |
| ·引言 | 第11-12页 |
| ·预测控制的基本原理 | 第12-15页 |
| ·预测模型 | 第12-13页 |
| ·滚动优化 | 第13页 |
| ·反馈校正 | 第13-15页 |
| ·预测控制的种类及其应用 | 第15-16页 |
| ·模型预测控制 | 第15页 |
| ·广义预测控制 | 第15-16页 |
| ·具有内模结构的预测控制 | 第16页 |
| ·预测控制的研究进展和成果 | 第16-20页 |
| ·论文主要工作及结构安排 | 第20-22页 |
| 第2章 PID 控制算法研究 | 第22-35页 |
| ·PID 控制器的发展历史 | 第22-23页 |
| ·PID 控制算法的特点 | 第23页 |
| ·传统PID 控制算法 | 第23-26页 |
| ·模拟PID 控制算法 | 第23-25页 |
| ·数字式PID 控制算法 | 第25-26页 |
| ·PID 控制算法的改进 | 第26-33页 |
| ·积分分离PID 控制算法 | 第27-28页 |
| ·遇限消弱积分PID 控制算法 | 第28-30页 |
| ·不完全微分PID 控制算法 | 第30-31页 |
| ·微分先行PID 控制算法 | 第31-33页 |
| ·控制规律的选择 | 第33页 |
| ·PID 控制器研究面临的主要问题 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 基于神经网络的PID 控制器的研究 | 第35-49页 |
| ·神经网络概述 | 第35-39页 |
| ·人工神经网络的发展与现状 | 第35-36页 |
| ·神经网络与系统建模 | 第36-37页 |
| ·神经网络控制 | 第37页 |
| ·人工神经网络的特点 | 第37-39页 |
| ·基于BP 神经网络的PID 控制算法 | 第39-44页 |
| ·BP 神经网络 | 第39-41页 |
| ·基于BP 神经网络的PID 控制算法 | 第41-44页 |
| ·神经网络PID 控制特性仿真实验 | 第44-48页 |
| ·实验过程 | 第44-47页 |
| ·实验结论 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 预测PID 串级控制系统研究 | 第49-62页 |
| ·串级控制的原理和结构 | 第49-50页 |
| ·串级控制系统 | 第49页 |
| ·串级控制系统和简单控制系统的区别 | 第49-50页 |
| ·串级控制的工作过程及其优点 | 第50-51页 |
| ·串级控制系统设计原则 | 第51-54页 |
| ·主副回路的设计 | 第51-52页 |
| ·串级控制系统中主、副控制器的选择 | 第52-53页 |
| ·主、副控制器正、负作用的选择 | 第53页 |
| ·串级控制系统控制器参数的整定 | 第53-54页 |
| ·DMC-PID 串级控制 | 第54-61页 |
| ·DMC 算法 | 第54-56页 |
| ·参数选择 | 第56页 |
| ·数字仿真 | 第56-61页 |
| ·实验结论 | 第61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 控制算法的实现研究 | 第62-79页 |
| ·实验平台的硬件系统介绍 | 第62-65页 |
| ·现场控制模型装置 | 第62-64页 |
| ·以太网控制系统 | 第64-65页 |
| ·实验平台的软件技术介绍 | 第65-70页 |
| ·虚拟仪器技术 | 第65-67页 |
| ·图形化编程软件平台LabVIEW | 第67-70页 |
| ·控制算法实现研究 | 第70-78页 |
| ·实验模型 | 第70-72页 |
| ·液位控制原理 | 第72-73页 |
| ·程序编程与实现 | 第73-77页 |
| ·实验结论 | 第77-78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 结论 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-85页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 作者简介 | 第87页 |
