导读:本文包含了智能预测控制论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:智能,控制系统,向量,模型,模糊,主动,蓄热。
智能预测控制论文文献综述写法
鲍义东,李江龙[1]（2019）在《基于灰色预测的温室温湿度智能控制系统研究》一文中研究指出针对传统的温室温湿度智能控制系统控制效果差的问题,将灰色预测模型应用到了温室温湿度智能控制系统设计中,以达到更好的温室温湿度控制效果。通过信号采样电路对温室温湿度数据进行采集,并设计通信节点,在此基础上,设计人机交互界面,为用户提供方便的控制平台。最后将信号采样电路采集到的数据进行处理,通过通信节点发出发送命令,以此实现对温室温湿度智能控制。实验对比结果表明,此次设计的基于灰色预测的温室温湿度智能控制系统(本文来源于《电子世界》期刊2019年20期）
桂静宜[2]（2019）在《险情预测中智能家居远程安全登录控制仿真》一文中研究指出为了提高智能家居在使用过程中的安全性能,需要对智能家居的远程安全登录控制方法进行研究。采用当前方法对智能家居远程安全登录进行控制时,存在控制时延高和控制精度低的问题。提出一种险情预测中智能家居远程安全登录控制方法。通过网络编码信息线性组合方法构建全局编码向量,采用全局编码向量翻译网络节点中存储的智能家居信息码字,得到智能家居的信息数据。运用自适应算法计算控制输出与实际输出之间存在的误差,利用PID控制算法对误差信号进行调节,使误差为零,智能家居实际输出与控制输出保持一致,完成险情预测中智能家居的远程安全登录控制。仿真结果表明,所提方法的控制时延低、控制精度高,说明该方法应用性较强。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年08期）
陈厚合,李泽宁,姜涛,李雪,张儒峰[3]（2019）在《基于模型预测控制的智能楼宇用能灵活性调控策略》一文中研究指出提出一种基于模型预测控制的智能楼宇用能灵活性调控策略。首先,根据楼宇蓄热特性,构建考虑楼宇内部不同制热区域的智能楼宇能耗预测模型,并将楼宇系统作为灵活可控单元集成到配电网中;然后基于模型预测控制方法,通过楼宇内部暖通空调系统在温度舒适度范围内对室温进行优化调节,实现楼宇系统的能耗灵活管理,降低楼宇运行成本;最后,在冬季制热场景下,对不同暖通空调控制方法下的楼宇集群进行优化调度分析,并对比分析了楼宇集群优化调度对于配电网运行状态的影响。结果表明,所提方法在保证温度舒适度的前提下可充分发掘智能楼宇的需求响应潜力,降低楼宇运行成本,同时可有效解决由可再生能源出力预测数据误差而导致的楼宇日前调控方案与实际运行场景偏差较大的问题,在预测不确定性环境下具有较强的鲁棒性。(本文来源于《电力系统自动化》期刊2019年16期）
甘文智[4]（2019）在《基于刀具磨损预测的加工参数智能控制系统研究及开发》一文中研究指出国家创新驱动战略中提出了发展智能绿色制造技术的内容,而在精密加工智能制造中,建立使加工质量保持的智能制造系统是推动制造业向自动化、智能化转变的有效途径。因此,有必要开发一套加工参数智能控制系统,使生产线保持最佳工作状态来获得产品质量的稳定。本文对加工参数智能控制流程进行了详尽的阐述,并构建了智能控制系统总体框架的理论模型。在框架内对基于刀具磨损预测的产品质量控制方法展开研究,开发出加工信号管理模块、刀具磨损管理模块、加工参数管理模块以及产品质量管理模块。然后使用UML建模语言对基于刀具磨损预测方法的系统框架进行具体设计,借助用例图从用户的角度对系统的功能需求进行分析,利用顺序图从系统的角度分析各个功能的实际操作逻辑和流程,阐述不同对象之间的交互过程,并根据功能需求以及交互过程中会涉及到的数据设计数据表的逻辑结构,利用Microsoft SQL Server构建相应的数据库物理结构。最后基于MATLAB GUI设计了系统的用户界面,通过代码实现所需要的各个功能,并进行了相应的论证式分析与测试,表明开发的系统和模块是成功的。在以上研究内容中,本文主要完成了以下工作:(1)探索了加工参数智能控制的总体流程,并根据流程需要建立了系统的总体框架;(2)详细描述了基于刀具磨损预测的加工参数控制方法,基于UML建模语言的系统开发方法,建立了基于刀具磨损预测方法的系统模型和框架;(3)基于MATLAB GUI和Microsoft SQL Sever实现了系统的实际开发任务。(本文来源于《广西大学》期刊2019-06-01）
李莉,师鹏,赵建利,杨丽[5]（2019）在《智能变电站控制系统多尺度失效性预测研究》一文中研究指出通过系统失效度计算、难度指数与方差关系的计算、难度对信度与效度的影响分析、多尺度区域划分,构建了智能变电站控制系统多尺度失效性预测模型。以某220 kV智能变电站为例,对智能变电站的系统失效因素合集,进行多尺度几何分析方法正变换,对变换后系数采用不同的融合策略进行处理。实验结果表明,当被测器件出现较严重的故障,被控系统很可能出现严重故障,与实际相符。(本文来源于《实验技术与管理》期刊2019年05期）
刘赓,马德华,魏楫[6]（2019）在《基于智能预测控制的水泥粉磨机控制系统优化》一文中研究指出本文基于笔者的实际工作经验和相关研究调查,首先对智能预测控制技术进行了概述,然后基于智能预测控制对水泥粉磨机的控制系统进行了优化。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年09期）
职占新[7]（2019）在《基于统计学习的磨削加工尺寸精度智能预测控制》一文中研究指出磨削作为高精密零件的重要加工环节,其精度直接影响零件的质量和性能,因此研究如何提升磨削加工精度是非常必要的。加工过程的测量与控制是提升加工精度的核心要素之一,主动测量(Active Measurement)技术是在加工过程中实时对工件尺寸在线测量并对加工状态进行监测,该技术在现代磨削加工过程中应用广泛。磨加工主动量仪是运用主动测量技术的研究成果,它通过对磨削过程数据的实时监控进而指导磨床改变磨削参数(砂轮转速、砂轮进给速度等),实现了加工过程中完整的闭环反馈控制。当前,国内生产的磨加工主动量仪还无法实现加工中预测的功能,在磨削加工时参数的调整滞后于磨削进程。如果能够在加工过程中预测工件尺寸的变化趋势,主动量仪就能提前做出对应的措施并及时将加工过程中的加工信息反馈,指导机床改变磨削参数与补调值等信息,提升磨削加工的质量和智能化程度。本文以满足工程上的实际需求为前提,对磨加工主动测量技术、统计学习预测方法及预测模型的构建与优化做了理论上的探讨与分析,进而研究基于统计学习的磨加工尺寸智能预测与控制方法,并且对尺寸预测模型开展了实际工程的应用性研究,并验证基于支持向量机的智能断续表面处理、基于灰色关联支持向量机的补调值预测和远程磨加工监控报警系统的可行性。论文主要研究内容及研究成果如下:(1)基于主动测量模式的磨削加工尺寸误差分析。分析主动量仪配合磨床的加工模式在测量以及加工上的尺寸误差的来源以及产生的原因,并针对分析的结果提出相应的措施,为磨削加工尺寸的预测和控制提供了分析的基础。(2)磨加工尺寸预测与控制方法研究。针对磨加工主动量仪配合磨床的加工模式中存在磨削参数调整滞后影响加工尺寸精度的问题,提出了基于统计学习理论的磨加工尺寸的预测与控制方法,根据磨削尺寸变化的趋势在线调整磨削参数,进而实现提升磨削工件的尺寸精度的目标。为了实现磨削工件尺寸预测与控制的需求,在主动测量控制器中构建了预测模块,对磨削尺寸的变化趋势进行探讨和分析,从而优化了基于主动量仪的磨削加工方式。(3)磨加工尺寸预测模型的研究与优化。通过分析影响磨加工尺寸精度的因素,在统计学理论的基础上提出灰色关联支持向量机磨加工尺寸预测模型,该模型融合了灰色关联系统与支持向量机的结构,通过筛选模型的输入量,降低建模的复杂程度。并通过凸壳算法、KKT条件优化预测模型的训练集,为在线增量学习的磨加工尺寸预测模型的构建提供了理论基础。将混合函数理论、交叉验证参数优化方法应用于磨加工尺寸预测模型中,进一步提升了预测模型的预测精度,且根据预测尺寸的变化趋势调整磨削参数,提升了磨加工的尺寸精度。(4)开展磨加工尺寸预测与控制的应用性研究及实验分析。在实验室现有的基础上开展实验,验证了本文提出的基于支持向量机的智能断续表面处理方法、基于灰色关联支持向量机的磨削补调值的预测以及基于组态软件的远程磨加工报警系统的正确性和可行性。实验证明该研究丰富了主动量仪系统预测模块的功能,提升了磨削加工的精度同时也促进了加工的智能化程度。本文针对在现有主动测量磨加工模式中存在的影响加工尺寸精度的问题,提出了基于统计学习的磨加工尺寸预测与控制的方法。通过对磨加工尺寸影响因素与统计学习理论的研究对预测模型进行优化,使得优化后的预测模型的预测精度更高。通过开展磨加工尺寸预测与控制的应用性研究及实验,验证了该磨加工尺寸预测与控制的方法的可行性,证明了该方法可以有效的提升磨削的智能化水平以及产品的加工精度,具有推广应用价值。(本文来源于《郑州大学》期刊2019-05-01）
冯梅[8]（2019）在《矿用输送带智能预测调速控制方法研究》一文中研究指出带式输送机作为国内外工业领域大型散装物料主要的运输设备,因其输送高效率、维护低成本、运输长距离等优势而被广泛应用于煤矿、海港、交通、石油等领域。随着信息化的到来及工业生产规模的不断扩大,输送带在煤矿企业的运输系统中起到了举足轻重的作用,其运输过程中的电力消耗也在不断增加。在国家积极倡导的减排的号召下,通过提升矿用带式输送机的运行效率进而减少电量消耗与企业成本势在必行。输送机在煤矿企业中通常以恒定的带速单一运行,因采煤综合面的随机性及一些人为因素,皮带机上物料量是随机性的,这就造成了输送机经常在半载甚至空载情况下运行,带式输送机往往达不到它的最佳工况点,造成资源的极大浪费。本文从预测短时煤流量的趋势与调节带速两个角度为切入点,研究了矿用输送机系统的基本结构组成、阻力模型、功率消耗以及国际静态设计标准,提出新型的带式输送机动态能耗模型,阐述了调节皮带机带速实现节能的可行性。具体提出了基于SVM的煤流量回归预测模型,用于预测皮带机上短时间内物料量走势图,模糊信息粒化来进一步把波动较大的曲线图分割为不同时间序列,使得原始曲线与预测曲线的相关性程度得以提升。模糊控制调速模型中,进行了模糊控制器的软件设计以及相应隶属函数参数的设定,根据实验对象的结构参数设定合适的模糊规则。在分析研究了具体算法模型的基础之上,进行本课题总体方案的设计以及仿真优化研究。仿真结果图表明,支持向量机回归预测算法能够较好地预测短时内的煤流量,均方误差MSE为0.000152563,说明预测数据与真实值之间的偏差很小,相关系数R为99.7848%,进一步表明原始曲线与预测曲线之间有高度的显现正相关关系,即两者拟合程度良好。各项实验数据均表明利用支持向量机(SVM)回归预测进行煤流量的短时间预测具有一定可行性,且有很好的应用前景。模糊规则曲面观察图中显示输入,输出变量和模糊规则之间的关系,可以反映出模糊规则时适用于矿用带式输送机的。设计了Simulink原理框图,通过DSPACE实时仿真系统,将Simulink原理图转换为程序代码与实验对象进行无缝连接,搭建了矿用带式输送机智能预测调速系统实验平台。利用Control desk设计人机交互界面,监控实时带速与物料量的曲线图,进行实时记录与分析调节。针对不同实时变化的煤流量情况进行模糊调速,实验中系统工作于安全工况内,运行稳定,说明模糊控制较好的能够处理运转中带式输送机的带速问题。(本文来源于《太原理工大学》期刊2019-05-01）
余浩[9]（2019）在《智能电网中无线传感器网络发射功率自适应模型预测优化控制研究》一文中研究指出双向的电力流和信息流是实现未来智能电网的重要基础。无线传感器网络(WSN)凭借其低复杂度、低功耗、强自组织性、易于扩展等优点,在智能电网电力数据采集、电力运行监测、电力故障诊断等领域具有广阔的应用前景。通信可靠性是智能电网中WSN的关键技术指标,提高WSN节点发射功率可以增加通信可靠性,但同时会导致节点间相互影响,降低网络整体通信效率。针对这一矛盾问题,本文基于自适应模型预测控制的方法,研究智能电网中WSN发射功率优化问题。本文主要工作如下:(1)在分析智能电网WSN无线通信信噪比随机特性的基础上,针对WSN节点发射功率控制与通信可靠性需求这一矛盾问题,以智能电网通信标准的可靠性需求为约束,制定WSN无线信号信噪比置信区间的控制目标。(2)基于对数正态阴影路径损耗传播模型,选取适当可靠性评价指标,构建了智能电网WSN无线通信系统状态空间模型,并基于该模型,研究改进的自适应卡尔曼滤波,以减少无线通信信噪比采集数据随机性对控制算法的影响。(3)研究适用于智能电网中WSN的发射功率自适应模型预测控制算法,通过实时估计信噪比随机波动置信区间下界,对系统期望信噪比给定进行补偿,研究自适应模型预测控制算法,优化求解节点的最优发射功率,并通过实验,验证了提出的算法。实验结果表明,本文提出的算法在满足通信可靠性需求的基础上,实现智能电网中WSN节点发射功率的优化控制。(本文来源于《合肥工业大学》期刊2019-05-01）
任玥,郑玲,张巍,杨威,熊周兵[10]（2019）在《基于模型预测控制的智能车辆主动避撞控制研究》一文中研究指出针对自主驾驶车辆的转向避撞问题,提出了一种分层避撞控制方法。上层路径规划控制器基于车辆运动学模型,引入人工势场函数,采用障碍物与车辆的相对状态描述车辆碰撞风险。基于模型预测控制理论,构建优化目标函数,规划最优避撞路线,并采用五次多项式拟合局部避撞路径。对于下层路径跟踪控制器,则建立车辆非线性动力学模型,构建基于最优转向盘转角输入的路径跟踪优化函数,实现局部避撞路径跟踪。最后搭建了Carsim/Matlab联合仿真平台,对被控车辆在不同路面、不同车速情况下的避障路径规划和跟踪效果进行了仿真。结果表明:上层控制器能根据障碍物信息实时规划局部避撞路径,下层控制器能控制车辆平滑、稳定地跟踪参考路径,从而实现车辆的主动避撞功能。(本文来源于《汽车工程》期刊2019年04期）
智能预测控制论文开题报告范文
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为了提高智能家居在使用过程中的安全性能,需要对智能家居的远程安全登录控制方法进行研究。采用当前方法对智能家居远程安全登录进行控制时,存在控制时延高和控制精度低的问题。提出一种险情预测中智能家居远程安全登录控制方法。通过网络编码信息线性组合方法构建全局编码向量,采用全局编码向量翻译网络节点中存储的智能家居信息码字,得到智能家居的信息数据。运用自适应算法计算控制输出与实际输出之间存在的误差,利用PID控制算法对误差信号进行调节,使误差为零,智能家居实际输出与控制输出保持一致,完成险情预测中智能家居的远程安全登录控制。仿真结果表明,所提方法的控制时延低、控制精度高,说明该方法应用性较强。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
智能预测控制论文参考文献
[1].鲍义东,李江龙.基于灰色预测的温室温湿度智能控制系统研究[J].电子世界.2019
[2].桂静宜.险情预测中智能家居远程安全登录控制仿真[J].计算机仿真.2019
[3].陈厚合,李泽宁,姜涛,李雪,张儒峰.基于模型预测控制的智能楼宇用能灵活性调控策略[J].电力系统自动化.2019
[4].甘文智.基于刀具磨损预测的加工参数智能控制系统研究及开发[D].广西大学.2019
[5].李莉,师鹏,赵建利,杨丽.智能变电站控制系统多尺度失效性预测研究[J].实验技术与管理.2019
[6].刘赓,马德华,魏楫.基于智能预测控制的水泥粉磨机控制系统优化[J].电子技术与软件工程.2019
[7].职占新.基于统计学习的磨削加工尺寸精度智能预测控制[D].郑州大学.2019
[8].冯梅.矿用输送带智能预测调速控制方法研究[D].太原理工大学.2019
[9].余浩.智能电网中无线传感器网络发射功率自适应模型预测优化控制研究[D].合肥工业大学.2019
[10].任玥,郑玲,张巍,杨威,熊周兵.基于模型预测控制的智能车辆主动避撞控制研究[J].汽车工程.2019