导读:本文包含了模糊神经元论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:神经元,模糊,直流电机,比例,指标体系,制动器,扭矩。
模糊神经元论文文献综述写法
裘晓莲[1]（2018）在《模糊神经元网络评价体系实证研究》一文中研究指出可持续发展已经成为人类发展的行动纲领,这一概念转为具有深刻实践意义的行动,融入规划设计评价过程中,结合关键问题来研究。运用最简单的神经元网络概念和多种数理统计方法,融入模糊思想,建立绿色住居综合评价目标体系,确立定性与定量的评价指标,通过理论与实证检验相结合的方法建立综合评价绿色住居系统的操作程序与方法,并进行实证分析研究。(本文来源于《建筑与文化》期刊2018年10期）
周晓华,张银,王荔芳,李振强[2]（2017）在《无刷直流电机调速系统模糊神经元PID控制》一文中研究指出针对传统PID控制应用于无刷直流电机调速系统存在调节时间长、动态调节特性差及抗干扰能力弱等问题,提出一种基于模糊神经元PID控制的无刷直流电机调速系统设计方法。首先采用神经元控制、比例控制和模糊控制设计了一种可在线调整参数的模糊神经元PID控制器,然后再用其设计无刷直流电机调速系统的转速调节器。仿真结果表明,基于模糊神经元PID控制的无刷直流电机调速系统具有响应速度快、动态和静态调节性能好、自适应能力和抗干扰能力强等优点。(本文来源于《现代电子技术》期刊2017年23期）
金昊,白国振,朱灵康,杨雷[3]（2017）在《磁粉制动器的模糊神经元PID控制》一文中研究指出针对磁粉制动器扭矩加载系统的非线性和不确定性问题,提出了一种模糊单神经元复合智能控制的方法。通过单神经元学习算法进行参数自整定,实现单神经元控制器输出增益的实时调节。结合仿真及扭矩加载实验进行验证和比较,结果表明,基于模糊单神经元PID控制器能有效地改善磁粉制动器加载控制性能。(本文来源于《电子科技》期刊2017年07期）
魏威,柯沪琦,胡燕海[4]（2017）在《模糊神经元PID在培养箱温控系统中的应用》一文中研究指出针对传统PID控制算法难以实现对非线性、慢时变以及大惯性的婴儿培养箱温度控制系统的高精度控制问题,设计了一种模糊神经元PID控制算法.采用模糊算法在线调整神经元PID控制算法的比例系数、比例学习效率、积分学习效率和微分学习效率,并结合机理分析和阶跃响应法构建婴儿培养箱温度控制系统数学模型,运用MATLAB进行控制仿真.实验表明,该控制算法具有控制精度高、稳定性好以及响应速度快的特点.(本文来源于《宁波大学学报(理工版)》期刊2017年02期）
周晓华,刘胜永,王荔芳,李振强,张银[5]（2016）在《静止无功补偿器的模糊神经元PID电压控制》一文中研究指出针对传统PID控制应用于静止无功补偿器电压控制系统所体现出的快速性与稳定性之间的矛盾,以及较差的自适应能力和鲁棒性的缺陷,采用神经元控制和比例控制设计了1种变结构PID控制器,并采用模糊控制实现该变结构PID控制器参数Kp、Kd和Ki的在线调整。仿真结果表明,将所设计的模糊神经元PID控制器应用于SVC电压控制系统,能有效、快速地补偿系统的无功功率,可更好地实现电力系统电压的稳定控制作用,且控制系统具有较快的响应速度、较好的动态和静态稳定性、较强的鲁棒性及自适应能力。(本文来源于《电力电容器与无功补偿》期刊2016年05期）
包艳,王辉[6]（2012）在《基于模糊神经元解耦的直流输电系统控制》一文中研究指出针对一种新型电压源换流器的高压直流输电系统(VSC-HVDC),论文研究了模糊神经元解耦控制器。该解耦控制器是模糊控制器与神经元PID的融合,论文分析了控制器的结构与学习算法。仿真研究表明:该解耦控制器有效改善了VSC-HVDC系统的动态性能。(本文来源于《制造业自动化》期刊2012年20期）
曾光华[7]（2012）在《无刷直流电机模糊神经元PID算法研究》一文中研究指出无刷直流电动机运行过程中往往具有非线性和不确定性，难以建立精确的数学模型，采用常规PID控制器难以达到理想的控制效果。人工神经网络中的神经元具有良好的非线性映射、自学习和自适应能力，能够有效减小系统参数时变性带来的影响，而模糊控制不依赖于被控对象的精确数学模型，能够克服非线性因素的影响。基于神经元和模糊控制的这些特点，本文将在分别研究模糊算法、神经元与PID算法的基础上，结合叁者优点研究结合算法。借助模糊控制和神经元控制理论，分析了PID算法的基本结构，将模糊控制、神经元和PID控制算法相结合，用模糊控制策略在线优化神经元PID算法中神经元的比例系数，构造了模糊神经元PID控制模型。对阶跃函数位置跟踪的仿真结果表明，与增量PID算法、基于二次型性能指标学习的神经元自适应PID算法比较，模糊神经元PID算法具有响应速度快、无超调和抗干扰能力强的特点。研究了无刷直流电机的数学模型，建立无刷直流电机的动态方程。利用速度环和电流环的双闭环控制策略，将模糊神经元PID算法与无刷直流电机的动态方程相结合，组成无刷直流电机控制算法。通过对无刷直流电机转速控制的仿真结果表明，与增量PID算法、基于二次型性能指标学习的神经元PID算法比较，模糊神经元PID算法具有调节时间短、无超调和鲁棒性好的特点。设计基于STM32微处理器的无刷直流电机硬件电路，编写软件将无刷直流电机模糊神经元PID算法应用到无刷直流电机控制系统中。实验结果表明，无刷直流电机模糊神经元PID控制器具有良好的调速性能和稳定性。(本文来源于《湖南工业大学》期刊2012-06-04）
孟志达[8]（2011）在《PID控制和模糊、神经元PID控制比较研究与仿真》一文中研究指出工业控制过程中存在很多复杂的非线性过程、难以建立精确的数学模型,传统控制方法很难实现精度要求。本文将传统PID控制、模糊PID控制和神经元PID控制方法进行比较分析,进行了仿真结果比较,可以看出智能PID控制具有较大的优势。(本文来源于《中小企业管理与科技(上旬刊)》期刊2011年10期）
孔祥臻,赵敬伟,蒋守勇[9]（2011）在《液压阀控马达速度系统模糊神经元控制与仿真》一文中研究指出将模糊控制技术与神经元网络技术结合并引入液压阀控马达系统中,提出了一种基于模糊神经元网络控制策略的阀控马达速度控制方案。仿真结果证明:该控制策略提高了阀控马达控制系统的自适应能力,改善了控制系统的性能。(本文来源于《机床与液压》期刊2011年17期）
石文孝,范绍帅,王楠,赵嵩[10]（2011）在《基于PSO模糊神经元的异构无线网络接入选择》一文中研究指出采用模糊逻辑和神经网络技术进行异构无线网络接入选择的方法未合理考虑网络负载状况,为此提出一种对网络负载具有很好动态适应性的基于粒子群优化(PSO)模糊神经元的接入选择方法.该方法将可接入网络的接入阻塞率相等作为模糊神经元参数学习的目标,并结合具有全局寻优能力的PSO算法设定参数初值,提高了参数学习精度.仿真结果表明,该方法能有效实现网络间负载均衡,相对于最大负载均衡算法可降低网络的接入阻塞率.(本文来源于《北京邮电大学学报》期刊2011年02期）
模糊神经元论文开题报告范文
（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：
针对传统PID控制应用于无刷直流电机调速系统存在调节时间长、动态调节特性差及抗干扰能力弱等问题,提出一种基于模糊神经元PID控制的无刷直流电机调速系统设计方法。首先采用神经元控制、比例控制和模糊控制设计了一种可在线调整参数的模糊神经元PID控制器,然后再用其设计无刷直流电机调速系统的转速调节器。仿真结果表明,基于模糊神经元PID控制的无刷直流电机调速系统具有响应速度快、动态和静态调节性能好、自适应能力和抗干扰能力强等优点。
（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。
模糊神经元论文参考文献
[1].裘晓莲.模糊神经元网络评价体系实证研究[J].建筑与文化.2018
[2].周晓华,张银,王荔芳,李振强.无刷直流电机调速系统模糊神经元PID控制[J].现代电子技术.2017
[3].金昊,白国振,朱灵康,杨雷.磁粉制动器的模糊神经元PID控制[J].电子科技.2017
[4].魏威,柯沪琦,胡燕海.模糊神经元PID在培养箱温控系统中的应用[J].宁波大学学报(理工版).2017
[5].周晓华,刘胜永,王荔芳,李振强,张银.静止无功补偿器的模糊神经元PID电压控制[J].电力电容器与无功补偿.2016
[6].包艳,王辉.基于模糊神经元解耦的直流输电系统控制[J].制造业自动化.2012
[7].曾光华.无刷直流电机模糊神经元PID算法研究[D].湖南工业大学.2012
[8].孟志达.PID控制和模糊、神经元PID控制比较研究与仿真[J].中小企业管理与科技(上旬刊).2011
[9].孔祥臻,赵敬伟,蒋守勇.液压阀控马达速度系统模糊神经元控制与仿真[J].机床与液压.2011
[10].石文孝,范绍帅,王楠,赵嵩.基于PSO模糊神经元的异构无线网络接入选择[J].北京邮电大学学报.2011