导读:本文包含了自学习模糊控制器论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:模糊,神经元,永磁,控制器,同步电动机,误差,算法。
自学习模糊控制器论文文献综述
曾清[1]（2008）在《一种自学习模糊控制器在烟厂的应用》一文中研究指出在卷烟工艺风力系统中,由于管道阻力不断变化引起压力波动,采用传统的PID控制方法难以获得满意的效果。因此设计了一种具有实时自学习能力的模糊控制器,实验结果表明该控制器较好地改善了控制系统的性能和适应能力。(本文来源于《科技创新导报》期刊2008年30期）
聂冰,李文[2]（2006）在《自学习模糊控制器在水箱液位控制系统中的应用》一文中研究指出本文介绍了实验室的水箱液位控制系统GK-02。介绍了GK-02过程控制系统的硬件组成,并着重讨论了自学习模糊控制器在过程控制系统中的应用。并通过实验给出了自学习模糊控制算法的修改前后的控制规则及过程控制系统的控制效果图,证明了此控制器的可行性。(本文来源于《仪器仪表用户》期刊2006年03期）
张剑,许镇琳,王天将[3]（2005）在《基于单神经元的参数自学习模糊控制器的研究》一文中研究指出为进一步改善永磁交流伺服系统的动静态性能,该文设计了一种基于单神经元的参数自学习模糊控制器,它在控制规则数与二维控制器相当的基础上,可实现叁维模糊控制的效果。引入的单神经元采用改进的BP算法来实现比例因子的在线自学习。控制器具有结构及算法简单、易于解析实现的特点。为验证其有效性,该文通过仿真试验,将其与采用常规的PI调节器的控制系统进行比较,结果表明,这种模糊控制器具有较好的控制效果。(本文来源于《计算机仿真》期刊2005年06期）
张剑,许镇琳[4]（2005）在《永磁交流伺服系统参数自学习模糊控制器设计与实现》一文中研究指出为进一步改善永磁交流伺服系统的动静态性能,设计了一种基于单神经元的参数自学习模糊控制器,它在控制规则数与二维控制器相当的基础上,可实现叁维模糊控制的效果。模糊推理方法基于相平面,直接输入连续量进行推理,计算量小。引入的单神经元采用改进的BP算法来实现比例因子的在线自学习。该控制器结构及算法简单,易于解析实现,具有通用性。将其用于永磁交流伺服系统,实验结果验证其控制性能较PI算法更佳,提高了系统的性能。(本文来源于《电机与控制学报》期刊2005年02期）
张剑,许镇琳,王天将[5]（2005）在《基于单神经元的参数自学习模糊控制器的研究》一文中研究指出为进一步改善永磁交流伺服系统的动静态性能,本文设计了一种基于单神经元的参数自学习模糊控制器,它在控制规则数与二维控制器相当的基础上,可实现叁维模糊控制的效果。引入的单神经元采用改进的BP算法来实现比例因子的在线自学习。控制器具有结构及算法简单、易于解析实现的特点。为验证其有效性,本文通过仿真试验,将其与采用常规的PI调节器的控制系统进行比较,结果表明,这种模糊控制器具有较好的控制效果。(本文来源于《中小型电机》期刊2005年02期）
聂冰[6]（2003）在《自学习模糊控制器在吸附剂下料系统中的应用》一文中研究指出本文以石化行业润滑油生产过程中的吸附剂下料系统为研究对象，深入探讨了自学习模糊算法在该系统中的应用。 模糊控制理论是自动控制理论中的一个重要分支，继经典控制理论、现代控制理论之后，成为控制领域优秀的控制方法。尤其对复杂非线性、大滞后系统的控制效果显着。本文对模糊数学、模糊控制理论、模糊控制的一般设计方法做了比较详细的描述。在线自学习模糊控制算法能根据现场控制参数及反馈数据，以原有控制规则为基础，生成新的控制规则，使控制对象快速达到预期的稳定工作状态。基于上述特点，本文重点研究了吸附剂下料系统及自学习模糊控制算法在该系统中的设计与实现，为深入了解下料系统变化规律，优化工艺参数，实现工艺过程自动化，加快推广应用奠定基础。 为了使自学习模糊控制器更有效的工作，本文还对模糊控制理论中模糊控制规则和清晰控制规则对自学习模糊控制算法的影响进行了分析，进而得出一种从传统模糊控制规则到自学习模糊控制算法的清晰控制规则的转换方法，简化了传统模糊控制算法的编码实现方式，这样可以提高运算效率。 本文还将自学习模糊控制器与着名工控软件WebAccess结合，尝试了模糊控制器与WebAccess的混合编程，实现对控制对象进行控制及监控。其中着重阐述了吸附剂下料系统与WebAccess网际组态软件接口程序的设计方法及利用局域网进行数据通讯的方法，并利用WebAccess组态软件的基于网络浏览器等优秀特性实现了吸附剂下料系统响应曲线的动态监控，使系统具有网络互联的功能，提高了吸附剂下料系统的可操作性。 本文中的自学习模糊控制算法经软件及硬件设计实际应用于润滑油生产吸附剂下料系统中，取得了明显的控制效果。与原有的白土精制装置的控制比较，解决了白土使用量过大、残油率高等缺点，以较高的控制精度实现了吸附剂与基础油的配比控制。经使用，系统的稳定性、控制精度均符合生产要求，证明此算法是可行的，有很大的推广价值。(本文来源于《大连铁道学院》期刊2003-11-10）
田国光[7]（2003）在《模糊控制器规则的在线自学习》一文中研究指出模糊控制理论作为智能控制理论的一个重要分支,不仅适用于小规模线性单变量系统,而且逐渐向大规模、非线性复杂系统扩展。从已经实现的控制系统来看,它具有易于熟悉、输出量连续、可靠性高、能发挥熟练专家操作的良好自动化效果等优点。模糊控制理论研究的核心问题在于如何解决模糊控制中关于稳定性和鲁棒性分析、系统的设计方法(包括规则的获取和优化、隶属函数的选取等)、控制系统的性能(稳态精度、抖动及积分饱和度等)的提高等问题,这己成为模糊控制研究中的几个公认的基本问题。本文在开始的章节里详尽的介绍了模糊控制理论和相关的数学知识。围绕上述几个基本问题,本文研究实现了多种模糊控制器:模糊-PID复合控制器、参数自整定模糊控制器、自适应模糊控制器、规则自学习模糊控制器,在了解熟悉近年来模糊控制研究现状和发展动向的基础上对模糊控制器进行了探索研究。本文针对常压塔塔底液位非线性控制问题,提出了一种自适应模糊控制器,来保证既容许塔底液位在一定的高、低限范围波动,又尽可能减少对下游工序的影响。本文还对模糊规则的自学习进行了探索。(本文来源于《北京化工大学》期刊2003-02-28）
付明玉,夏国清,陈德娟[8]（2002）在《神经网络自学习模糊控制器在直流蒸汽发生器控制中的应用》一文中研究指出针对直流蒸发器的动态过程中 ,各段长度均发生变化 ,干扰因素多 ,具有不确定性和非线性等特性 ,利用神经网络具有并行处理、分布式信息存贮、自学习自适应特点等 ,设计了基于神经网络的自学习模糊控制器。仿真结果表明 ,所设计的控制器具有良好的控制效果。本文研究结果对直流蒸汽发生器的控制系统设计具有一定的指导意义。(本文来源于《船舶工程》期刊2002年03期）
王贵成,姜长洪,袁德成[9]（2001）在《用CPN网络实现的自学习模糊控制器》一文中研究指出采用计数传播网络 (CPN)作为框架 ,结合一种简单的模糊控制算法 (SFCA) ,实现模糊神经元控制 .这种方法有能力自组织、自学习控制过程所需的控制知识 ,控制规则库初始为空 ,逐渐地被自构造 ,来满足预先设定的性能要求 .方法能实现任意维控制规则库的自学习 .仿真研究体现了系统的适应能力、学习能力和推理能力(本文来源于《沈阳化工学院学报》期刊2001年02期）
杨启文,何衍,蒋静坪[10]（2001）在《一类无静差自学习模糊控制器设计》一文中研究指出本文证明了无静差控制的必要条件 ;提出了自衡对象位移无静差控制量的一步预估算法 ,并将其用于模糊控制中 ,得到了一类自学习模糊控制器。该控制器利用自学习算法对无静差控制量进行自寻优 ,动态优化模糊控制量表。优化过程计算量小 ,适合于实时控制。仿真结果表明 ,即使对象增益可变或者未知 ,该控制器均能实现对给定阶跃信号的无静差跟踪。(本文来源于《仪器仪表学报》期刊2001年02期）
自学习模糊控制器论文开题报告
（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：
本文介绍了实验室的水箱液位控制系统GK-02。介绍了GK-02过程控制系统的硬件组成,并着重讨论了自学习模糊控制器在过程控制系统中的应用。并通过实验给出了自学习模糊控制算法的修改前后的控制规则及过程控制系统的控制效果图,证明了此控制器的可行性。
（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。
自学习模糊控制器论文参考文献
[1].曾清.一种自学习模糊控制器在烟厂的应用[J].科技创新导报.2008
[2].聂冰,李文.自学习模糊控制器在水箱液位控制系统中的应用[J].仪器仪表用户.2006
[3].张剑,许镇琳,王天将.基于单神经元的参数自学习模糊控制器的研究[J].计算机仿真.2005
[4].张剑,许镇琳.永磁交流伺服系统参数自学习模糊控制器设计与实现[J].电机与控制学报.2005
[5].张剑,许镇琳,王天将.基于单神经元的参数自学习模糊控制器的研究[J].中小型电机.2005
[6].聂冰.自学习模糊控制器在吸附剂下料系统中的应用[D].大连铁道学院.2003
[7].田国光.模糊控制器规则的在线自学习[D].北京化工大学.2003
[8].付明玉,夏国清,陈德娟.神经网络自学习模糊控制器在直流蒸汽发生器控制中的应用[J].船舶工程.2002
[9].王贵成,姜长洪,袁德成.用CPN网络实现的自学习模糊控制器[J].沈阳化工学院学报.2001
[10].杨启文,何衍,蒋静坪.一类无静差自学习模糊控制器设计[J].仪器仪表学报.2001
论文知识图
