| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 课题国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 基于智能控制理论设计新的控制器与控制结构 | 第10-11页 |
| 1.2.2 结合智能优化算法优化 PID 控制器 | 第11-12页 |
| 1.3 现状分析 | 第12页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第12-14页 |
| 第2章 和声搜索算法及其改进 | 第14-22页 |
| 2.1 和声搜索算法 | 第14-16页 |
| 2.2 一种改进和声搜索算法 PSO-IHS | 第16-18页 |
| 2.3 经典测试函数 | 第18-19页 |
| 2.4 PSO-IHS 算法的性能验证 | 第19-21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 多次随机优化结果的二次优化改进 | 第22-28页 |
| 3.1 二次优化方法的提出背景及意义 | 第22-23页 |
| 3.2 随机优化结果的正态分布规律 | 第23-24页 |
| 3.3 二次优化的方案设计 | 第24-25页 |
| 3.4 二次优化方法的性能验证 | 第25-27页 |
| 3.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第4章 主汽温系统的模型辨识 | 第28-40页 |
| 4.1 主汽温系统的动态特性 | 第28-29页 |
| 4.2 主汽温系统的模型及其辨识方案 | 第29-31页 |
| 4.2.1 主汽温系统的传递函数模型 | 第29-30页 |
| 4.2.2 主汽温系统的辨识方案 | 第30-31页 |
| 4.3 主汽温系统辨识的数学模型 | 第31-32页 |
| 4.4 现场数据辨识的几个实际问题 | 第32-36页 |
| 4.4.1 现场数据的选择 | 第32-33页 |
| 4.4.2 基于经验模态分解的数据滤波处理 | 第33-34页 |
| 4.4.3 现场数据辨识的计算机数值实现 | 第34-36页 |
| 4.5 主汽温系统的现场数据辨识 | 第36-39页 |
| 4.5.1 基于和声搜索的主汽温系统辨识步骤 | 第36-37页 |
| 4.5.2 辨识结果 | 第37-39页 |
| 4.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 第5章 主汽温系统的控制结构与控制器参数优化 | 第40-55页 |
| 5.1 内模控制的原理与设计 | 第40-43页 |
| 5.1.1 内模控制的基本原理 | 第40-42页 |
| 5.1.2 内模控制器的设计 | 第42-43页 |
| 5.2 主汽温系统的控制结构 | 第43-45页 |
| 5.2.1 常规主汽温系统的控制结构 | 第43-44页 |
| 5.2.2 本文主汽温系统的控制结构 | 第44-45页 |
| 5.3 基于和声搜索算法的 IMC-PI 串级控制器参数的优化 | 第45-54页 |
| 5.3.1 主汽温 IMC-PI 串级控制参数的优化方案 | 第45-46页 |
| 5.3.2 控制器参数优化的数学模型 | 第46-49页 |
| 5.3.3 基于和声搜索算法的 IMC-PI 串级控制器参数的优化步骤 | 第49-51页 |
| 5.3.4 优化及仿真结果 | 第51-54页 |
| 5.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第6章 结论与展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
