1. 题目来源
控制系统作为现代工业生产和自动化领域的核心，其性能优劣直接关系到整个系统的稳定性、效率和安全性。
控制器作为控制系统的核心部件，其性能的评估和监测对于保障控制系统的高效运行至关重要。
传统的控制器性能评价和监测方法往往依赖于人工经验和理论分析，存在着主观性强、实时性差、难以适应复杂工况等局限性。
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2. 应完成的主要内容
本论文的主要研究内容包括以下几个方面：
1.构建基于机器学习的控制器性能评价指标体系。
针对传统性能指标存在的不足，结合机器学习的特点，研究构建一套更全面、更客观、更适用于复杂工况的控制器性能评价指标体系，为后续性能评价提供依据。
2.研究基于机器学习的控制器性能评价方法。
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3. 基本要求及完成的成果形式
1.基本要求完成开题报告、中期检查和论文答辩等环节。
论文写作规范，格式符合学校要求。
研究过程中保证数据来源可靠，实验结果真实有效。
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4. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
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5. 参考文献（20个中文5个英文）
1.丁世飞,齐欢,牛瑞卿,等.基于深度学习的控制算法综述[J].控制理论与应用,2020,37(06):1183-1196.
2.刘飞,丁宝苍.工业过程数据驱动的故障检测方法综述[J].控制与决策,2017,32(01):1-15.
3.奚丽娜,王宏,柴天佑.基于数据驱动的复杂工业过程运行性能评估方法综述[J].自动化学报,2019,45(07):1229-1244.
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