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不确定对象控制器参数自整定与优化设计研究
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不确定对象控制器参数自整定与优化设计研究
论文目录
 
前言第1-4 页
摘要第4-5 页
Abstract第5-6 页
目录第6-8 页
第一章 绪论第8-14 页
　　· 引言第8-9 页
　　· 神经网络控制第9-12 页
　　· 进化算法与智能控制的融合第12-13 页
　　· 本文的工作第13-14 页
第二章 神经元非模型控制及微粒群优化算法第14-24 页
　　· 神经元非模型控制基本理论第14-17 页
　　· 微粒群优化算法第17-22 页
　　　　· 原始微粒群算法原理第18-19 页
　　　　· 标准粒子群优化算法第19-20 页
　　　　· 粒子群优化算法参数选取第20-22 页
　　· PSO算法的设计步骤第22-23 页
　　　　· PSO算法设计步骤第22-23 页
　　　　· 标准PSO算法计算步骤第23 页
　　· 小结第23-24 页
第三章 神经元参数自整定PID控制第24-37 页
　　· 引言第24-25 页
　　· PID控制原理及参数整定第25-26 页
　　　　· PID控制器第25-26 页
　　　　· PID控制器参数整定第26 页
　　· 神经元的参数自整定PID控制第26-28 页
　　　　· 控制器结构第26-27 页
　　　　· 神经元在线调整PID控制器参数第27-28 页
　　　　· PID控制器算法第28 页
　　· 仿真试验及结果分析第28-33 页
　　　　· 多纸种造纸机动态特性描述第28-31 页
　　　　· 仿真实验与结果第31-33 页
　　· PSO-神经元参数自整定PID控制第33-36 页
　　· 小结第36-37 页
第四章 模糊参数自整定的神经元控制第37-52 页
　　· 引言第37-38 页
　　· 解析式表达的模糊推理第38-39 页
　　· 模糊增益自整定算法的神经元控制第39-41 页
　　　　· 神经元前馈PI控制器第39-40 页
　　　　· 模糊参数自整定神经元控制第40-41 页
　　· 仿真实验与结果第41-51 页
　　　　· 水轮发电机组的动态特性第41-46 页
　　　　· 仿真实验第46-51 页
　　· 小结第51-52 页
第五章 基于PSO算法的控制器优化设计第52-69 页
　　· 引言第52-53 页
　　· 控制器参数优化问题描述第53 页
　　· 基于PSO算法的控制器参数离线优化整定第53-57 页
　　　　· 神经元PID控制器第53-54 页
　　　　· 基于PSO算法的控制器参数整定第54-55 页
　　　　· 仿真实验与结果第55-57 页
　　· 基于PSO算法的控制器参数在线优化整定第57-64 页
　　　　· PSO算法在线参数整定原理第57-60 页
　　　　· 基于径向基函数(RBF)的系统辨识第60-61 页
　　　　· 仿真试验与结果第61-64 页
　　· 基于递进式PSO算法的控制器参数整定法第64-68 页
　　　　· 递进式PSO算法描述第64-65 页
　　　　· 算法的流程第65-66 页
　　　　· 仿真实验与结果第66-68 页
　　· 小结第68-69 页
结束语第69-70 页
参考文献第70-78 页
作者在攻读硕士学位期间完成和发表的论文及被EI收录的情况第78-79 页
作者在攻读硕士期间参加的科研工作第79-80 页
作者简介第80 页

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