导读:本文包含了模糊解耦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:模糊,温湿度,矩阵,永磁,波导,焦炉,质子。
模糊解耦控制论文文献综述写法
刘昕明,吕亮,罗伟[1]（2019）在《基于动态模糊神经网络逆系统的焦炉集气管压力解耦控制》一文中研究指出焦炉集气管压力系统具有多变量、强耦合、非线性和纯滞后等特点,难以建立准确的数学模型。文章采用基于动态模糊神经网络的逆系统方法对集气管压力系统进行解耦,建立逆系统解耦器,并且设计了集气管压力单神经元PID控制器。该方法有效地实现了多焦炉集气管压力解耦控制,能较好地满足多焦炉集气管压力控制的工艺要求。(本文来源于《无线互联科技》期刊2019年21期）
周小云,蔡改贫,汤文聪,于习文[2]（2019）在《振动慢剪破碎机模糊解耦PID控制》一文中研究指出针对振动慢剪破碎机碎矿过程多变量、强耦合、大时滞的特点,提出了一种基于自适应粒子群算法优化的模糊解耦PID控制方法。在对振动慢剪破碎机动态模型进行对角矩阵解耦的基础上,分别对给料量和振动电动机频率进行模糊PID控制,并引入自适应粒子群优化算法对模糊PID控制的隶属函数参数进行动态优化,从而实现主电动机工作电流及合格矿料产率精确、稳定、快速控制。仿真及试验结果表明,该方法具有响应速度快、调节时间短、超调量小的特点。(本文来源于《工矿自动化》期刊2019年11期）
伏娜,张晞[3]（2019）在《质子交换炉温控系统的模糊解耦预测控制》一文中研究指出针对质子交换炉多变量、非线性、强耦合、大滞后等特点,提出一种模糊解耦与预测控制相结合的温度控制策略,以降低系统耦合并提高系统抗干扰能力。首先通过传热机理分析,基于热平衡机理推导出了质子交换炉的简化线性模型,然后基于模糊策略设计模糊解耦控制器,将多变量系统的控制变为多个单变量系统的控制,并对解耦后的系统采用闭环预测控制。仿真结果表明,较传统PID控制和单纯模糊解耦控制,模糊解耦与预测控制相结合的控制方法不仅能够降低系统耦合程度,而且减小了干扰引起的温度波动。由此表明,该方法在多变量非线性系统中是有效的。(本文来源于《仪表技术与传感器》期刊2019年09期）
穆海芳,韩君,李明[4]（2019）在《球磨机制粉系统的模糊解耦控制研究》一文中研究指出针对某火电厂球磨机制粉系统的数学模型,其多输入和多输出参数之间存在严重的耦合现象,提出采用模糊解耦控制策略来进行控制,以模糊控制为核心,结合对角矩阵解耦法实现模糊解耦控制。以某火电厂球磨机制粉系统的数学模型为研究对象,经过仿真与常规PID控制、模糊控制相比较,结果发现模糊解耦控制具有更好的控制性能及优越性。(本文来源于《宜春学院学报》期刊2019年06期）
龙洋,王猛[5]（2019）在《动力定位船舶模糊解耦定速航行控制算法》一文中研究指出[目的]在海洋石油开采、湖泊水质监测等领域,为了实现船舶自主定位及自主航行,需对动力定位船舶的航速予以控制。[方法]建立船舶叁自由度(3-DOF)运动模型,提出基于模糊解耦控制的船舶定速航行控制算法。针对被控对象的建模误差,分别设计纵荡、横荡和艏摇回路模糊控制器。针对横荡与艏摇回路变量之间的耦合问题,采用前馈补偿解耦环节来消除控制量之间的相互影响。[结果]定速航行控制仿真平台的实验结果表明,该模糊解耦控制算法的动态性能好、稳态精度高,且具有一定的鲁棒性。[结论]研究成果可为船舶定速航行的精确控制提供参考。(本文来源于《中国舰船研究》期刊2019年03期）
樊文建,夏昕[6]（2019）在《基于模糊解耦PID控制的微型植物工厂温湿度控制系统》一文中研究指出针对微型植物工厂控制系统内部温湿度之间存在强耦合作用,在传统PID控制基础上,本文提出了模糊解耦,通过仿真分析表明,模糊解耦PID控制有效地解决了温湿度在控制过程中存在的强耦合作用,为微型植物工厂控制系统的研究提供一些指导。(本文来源于《中国设备工程》期刊2019年02期）
石书培,褚建新,周贤文[7]（2018）在《基于神经网络补偿的温湿度试验箱模糊解耦控制》一文中研究指出该文分析温湿度试验箱内部的温湿度耦合关系,提出采用模糊控制方法作为温湿度试验箱温度和湿度的控制方法,并采用模糊补偿方法和神经网络补偿方法对温湿度试验箱内部的温湿度耦合关系进行补偿。结果表明,该文所提出的方法可以对温湿度试验箱的温湿度进行解耦控制,使控制精度大大提高。(本文来源于《工业仪表与自动化装置》期刊2018年05期）
徐江红,王志伟[8]（2018）在《基于模糊PID控制器的永磁同步电机逆系统解耦控制研究》一文中研究指出传统PID控制器的永磁同步电机(PMSM)逆系统解耦控制策略依然存在着响应速度不快、鲁棒性较差的缺陷。针对这一问题,利用模糊智能算法具有强自适应、强抗干扰能力的优点,设计模糊PID控制器作为闭环控制器和逆系统串接在PMSM系统之前,构成复合控制系统,实现了非线性解耦控制,并利用MATLAB/simulink软件构建了PMSM仿真系统。仿真结果表明,该系统具有良好的动静态特性及系统鲁棒性。(本文来源于《科技与创新》期刊2018年19期）
李志勇[9]（2018）在《基于对角矩阵的温湿度模糊解耦控制系统的研究》一文中研究指出温湿度控制系统是广泛应用于工业中的一种复杂系统,温度与湿度是主要的控制参数,为了保证生产质量往往必须对温湿度参数进行精准有效的控制。PID调节被广泛应用于单变量线性定常系统中,然而应用到具有大滞后、强耦合和时变特点的温湿度系统时的效果却不尽人意。为了使温湿度系统能够实现最优控制和稳定运行,对温湿度进行解耦是一个行之有效的方法。在实际工业生产中通常很难得到一个温湿度控制系统的精确模型,所以对于需要已知模型参数的PID控制和Smith预估控制的方法就难以直接应用到温湿度控制中;而模糊控制算法不仅可以在线学习数学模型,还可以利用专家知识进行调节,从而提供了一种较好的解决办法。但模糊控制的缺点是消除静态误差能力较弱,对具有滞后特性的系统在稳定运行状态下的精准控制性能较差。根据温湿度控制系统的特点,通过建模分析和仿真研究,结合对角矩阵法能有效解耦、模糊控制鲁棒性强和PID控制稳态精度高这叁者的优点,利用基于对角矩阵的模糊解耦控制方法对温湿度控制系统的控制性能进行了优化和改善。即通过对角矩阵法解耦后,再利用模糊自适应PID方法对温度和湿度分别独立控制,MATLAB仿真结果验证了该方法可以有效地解决温湿度控制系统耦合和精准控制的问题。将相关分析法应用于温湿度耦合程度和解耦效果的分析评价,仿真结果表明运用该方法对耦合程度进行分析评价的可行性和实用性。(本文来源于《石家庄铁道大学》期刊2018-06-01）
董子健,毛求福[10]（2018）在《基于模糊和解耦的超临界机组协调控制研究》一文中研究指出在超临界参数下,针对机组协调控制系统具有多变量、强耦合、非线性等特点,提出一种基于前馈补偿解耦和模糊自整定PID控制相结合的控制策略。首先对超临界机组协调控制系统被控对象的系统结构、动态特性以及建立简化数学模型等进行分析。然后根据机组特性和前馈补偿解耦理论,对被控对象进行动态解耦,消除各支路通道间的耦合作用。针对解耦补偿后的被控对象,采用模糊控制算法设计了模糊自整定PID控制器。最后在600 MW超临界协调控制系统的线性模型基础上,利用MATLAB对其进行了仿真实验。结果表明该控制方案具有较好的解耦效果,并且与传统PID控制器相比较,超调量减小,调节速度变快,具有更好的控制品质。(本文来源于《电力科学与工程》期刊2018年04期）
模糊解耦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：
针对振动慢剪破碎机碎矿过程多变量、强耦合、大时滞的特点,提出了一种基于自适应粒子群算法优化的模糊解耦PID控制方法。在对振动慢剪破碎机动态模型进行对角矩阵解耦的基础上,分别对给料量和振动电动机频率进行模糊PID控制,并引入自适应粒子群优化算法对模糊PID控制的隶属函数参数进行动态优化,从而实现主电动机工作电流及合格矿料产率精确、稳定、快速控制。仿真及试验结果表明,该方法具有响应速度快、调节时间短、超调量小的特点。
（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。
模糊解耦控制论文参考文献
[1].刘昕明,吕亮,罗伟.基于动态模糊神经网络逆系统的焦炉集气管压力解耦控制[J].无线互联科技.2019
[2].周小云,蔡改贫,汤文聪,于习文.振动慢剪破碎机模糊解耦PID控制[J].工矿自动化.2019
[3].伏娜,张晞.质子交换炉温控系统的模糊解耦预测控制[J].仪表技术与传感器.2019
[4].穆海芳,韩君,李明.球磨机制粉系统的模糊解耦控制研究[J].宜春学院学报.2019
[5].龙洋,王猛.动力定位船舶模糊解耦定速航行控制算法[J].中国舰船研究.2019
[6].樊文建,夏昕.基于模糊解耦PID控制的微型植物工厂温湿度控制系统[J].中国设备工程.2019
[7].石书培,褚建新,周贤文.基于神经网络补偿的温湿度试验箱模糊解耦控制[J].工业仪表与自动化装置.2018
[8].徐江红,王志伟.基于模糊PID控制器的永磁同步电机逆系统解耦控制研究[J].科技与创新.2018
[9].李志勇.基于对角矩阵的温湿度模糊解耦控制系统的研究[D].石家庄铁道大学.2018
[10].董子健,毛求福.基于模糊和解耦的超临界机组协调控制研究[J].电力科学与工程.2018