导读:本文包含了参数在线整定论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:神经网络,在线,参数,卡尔,惯量,模型,模糊。
参数在线整定论文文献综述写法
肖宏启[1]（2019）在《基于DRNN的多回路参数在线自整定控制解耦算法》一文中研究指出提出了一种基于DRNN解耦的控制参数在线自整定控制算法。分析了关联耦合回路控制中存在的问题,推导了基于DRNN解耦的控制参数在线自整定算法。以某军用弹药仓库库房的温、湿度高精度控制为例,借助仿真验证了采用前馈补偿的DRNN解耦可消除关联控制通道间影响,通过解耦后的各个控制通道间几乎互不影响,在解耦的同时完成控制参数的自整定。研究结果表明,对于关联耦合回路,采用基于DRNN的解耦控制算法是合理、可行和有效的。(本文来源于《兵器装备工程学报》期刊2019年12期）
李吉涛,解丽华[2]（2019）在《基于类脑计算的过程控制PID参数在线整定》一文中研究指出针对流程工业中静态PID参数不能跟随被控装置的动态过程在线优化的问题,提出基于类脑计算的过程控制PID参数在线整定方法。该方法在先验知识的基础上利用BP神经网络对PID参数循环计算最优解,并通过PNN神经网络对最优解进行贝叶斯决策,从而产生最佳组合的PID参数,使被控装置稳定运行在设定工况下。该方法克服了时变工况下PID参数与被控对象的不相容性,在考虑未知扰动的情况下,实现了参数最优解的输出。最后,通过仿真实验与工程投运证明了该方法对非线性误差函数的最优解最终可收敛,验证了该整定方法的有效性。(本文来源于《电工技术》期刊2019年02期）
周德召,刘晓东,李佳庆,王合龙[3]（2019）在《基于在线学习的机载光电系统扩张状态观测器参数整定研究》一文中研究指出针对非线性动态系统的扩张状态观测器(ESO)参数整定问题,建立了基于BP神经网络的参数整定模型。采用在线梯度下降法进行网络训练以保证对动态系统的学习能力,并引入了IDBD算法,利用输入数据的信息和学习过程中的经验实现学习速率的自适应调整,以改进在线梯度下降法的适应性。数字仿真表明,该参数整定模型较传统的参数整定模型具有动态性能好、精度高等优点,能够提高非线性系统扩张状态观测器参数的动态整定精度,进而在一定程度上改善自抗扰控制器的系统控制性能。(本文来源于《电光与控制》期刊2019年08期）
陈亚峰[4]（2018）在《基于闪烁萤火虫算法和参数模糊整定的矿山排土场位移在线预测研究》一文中研究指出矿山排土场的安全稳定一直是关乎到企业“安全生产”的一个重要课题。相较与其他行业,对于矿山排土场的监测以及预警研究仍然处于起步阶段,但是频繁出现的排土场滑坡、塌方、泥石流等灾害带来的人员财产损失和恶劣社会影响不断地给企业敲响警钟。随着以物联网为基础的监测技术的发展,矿山排土场的多指标可视化实时监测系统已经在我国一些较为先进的矿山企业开展。然而这种基于“实时监测-反馈”的报警机制并不能够满足企业防患于未然的要求。因此,在实时监测系统的基础之上实现矿山排土场安全状况短时预测报警机制对进一步提升企业在处理灾害事故的主动性,减少甚至杜绝人员伤亡和财产损失有十分重要的研究价值。本文针对矿山排土场的安全预警现状展开研究,在排土场监测实时数据的基础之上分析并建立了以排土场地表位移矢量为主,其他监测指标为辅的支持向量回归机预测模型。与此同时,为了进一步提升预测效率满足企业实际需求,在模型的基础上通过引入混沌闪烁因子ξ的概念泛化了萤火虫算法在复杂的多极值非线性支持向量机模型中进行参数寻优的能力,并且结合经典函数测试集和具体的排土场实测数据集进行了收敛性能分析。同时,针对长时间段内矿山排土场监测数据激增,支持向量回归机处理效率低下,不能满足实时预测需求的情况,提出了一种基于特征样本缩减和不敏感损失函数模糊自整定的在线学习方法,有效地解决了大规模数据集的快速模型训练和准确预测问题。本文的最后,尝试使用分布式策略来解决支持向量回归机底层的并行交叉训练问题,构建了基于Hadoop分布式集群的批量数据集分布式离线模型训练方法,为实时预测提供了更为有效的底层解决方案。(本文来源于《北京化工大学》期刊2018-05-30）
李雪园[5]（2018）在《无模型控制器参数在线自整定研究》一文中研究指出随着时代的进步,科技的发展,实际生产过程变得越来越复杂,日益呈现出多输入多输出、强耦合、强非线性、多工况、变负荷、时变等复杂性特征,使得被控对象的精确数学模型难以获取,给传统的基于数学模型的控制方法带来了前所未有的挑战。无模型控制算法是一种新型的基于数据驱动的控制方法,仅依赖于受控系统实时量测的输入输出数据进行控制器的分析和设计,不依赖受控系统的任何数学模型信息,避免了未建模动态的影响,具有良好的应用前景。然而,无模型控制器参数的确定主要依赖经验知识,同时调节过程比较耗时,限制了无模型控制器在复杂工业过程的进一步推广应用。目前,无模型控制器参数整定领域相关的研究还鲜有报道,没有形成系统的参数整定方法。为了推进无模型控制器在工业过程的实际应用,本文深入分析了无模型控制器参数对控制效果的影响,选取控制输入估计算法中的惩罚因子和步长因子作为待整定参数,结合BP神经网络强大的学习能力,提出并实现了控制器参数在线自整定的叁类新方法,形成了无模型控制器参数在线自整定的系统理论与方法:(1)针对SISO系统,提出并实现了 SISO无模型控制器参数在线自整定新方法,通过典型时变非线性SISO系统的仿真实验,验证了所提新方法能够显着提高控制精度和稳定性。(2)针对MIMO系统,提出并实现了 MIMO无模型控制器参数在线自整定新方法,通过典型时变非线性MIMO系统的仿真实验,验证了所提新方法能够显着提高控制精度和稳定性。(3)针对MIMO系统,提出并实现了 MIMO基于SISO无模型控制器的解耦控制方法,首先根据MIMO系统的耦合性特征与倾向性特征分解成多个相互耦合的SISO系统,然后同步实现多个SISO系统之间的在线解耦与各SISO系统无模型控制器参数的在线自整定,典型时变非线性MIMO系统的仿真实验表明,所提新方法进一步显着提高了控制精度和稳定性。(本文来源于《浙江大学》期刊2018-03-01）
徐勇[6]（2017）在《交流伺服系统控制器在线参数自整定方法》一文中研究指出伺服系统转动惯量的变化会影响伺服控制性能。为提高伺服性能需要对转动惯量进行在线辨识,实现伺服控制器参数的在线自整定。详细介绍了基于模型参考自适应的转动惯量在线辨识方法,提出了动态调整自适应增益和滤波器时间的方法,有效解决了自适应算法辨识速度和辨识精度的矛盾。根据转动惯量的辨识结果,利用对称优化法则,实时调整伺服控制器参数,以保证控制器动态性能的一致性和鲁棒性。仿真和试验验证了方法的有效性。(本文来源于《电机与控制应用》期刊2017年06期）
黄靖宇[7]（2017）在《负载扰动下空间机械臂关节伺服系统参数在线整定方法研究》一文中研究指出随着载人航天技术、探月技术的不断发展,空间任务场景朝着多样化、复杂化方向发展,空间机械臂在这些任务中发挥了重要作用。在执行典型空间任务时,机械臂末端的负载状态变化,会导致空间机械臂单关节伺服系统驱动关节转动惯量、负载转矩、转速等发生变化,为获得良好的动态和静态控制性能,需要有针对性的对控制器参数进行整定和优化。针对负载扰动情况下,伺服系统控制稳定性下降这一问题,本文在系统参数辨识和控制器参数在线整定优化等方面开展了研究,主要工作如下:(1)建立了关节伺服系统等效控制模型。分析了关节伺服系统的模型特性,确定关节伺服系统的矢量控制方式,基于等效大惯量的关节模型,建立了等效电机叁环矢量控制模型。针对负载扰动情况,通过数值仿真实验分析和验证了负载转矩突变对控制器控制性能的影响。(2)提出了基于协方差匹配算法的UKF电机参数辨识方法。在负载扰动情况下,该算法在滤波过程中,通过对滤波发散趋势进行预测,利用协方差匹配方法对滤波发散情况进行判断和抑制,有效提升了滤波数值稳定性,减小了参数估计误差。(3)研究了基于模糊逻辑的控制器参数在线整定优化方法。基于模糊控制的基本思想,设计和建立了永磁同步电机速度环PI参数模糊控制策略,完成了速度环PI参数的增量式整定优化。建立了仿真实验平台,仿真结果显示算法在负载扰动情况下具有较好的动态特性。(4)搭建了实物验证研究平台。利用dsPIC33F/E硬件电路平台和软件平台,对基于无迹卡尔曼滤波算法的电机参数辨识方法和基于模糊控制的PI参数整定优化方法进行了实验验证,在记录和分析相关的实验数据的基础上,验证了上述方法的可行性和准确性。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2017-03-14）
刘昌[8]（2017）在《虚拟同步机的储能物理约束及参数在线整定方法研究》一文中研究指出为解决日益严峻的环境和能源问题,近些年分布式发电取得了快速发展。分布式电源除了其固有的间歇性外,还无法向系统提供足够的惯量和阻尼以维持系统的频率稳定性。传统电力系统中,惯量和阻尼来自汽轮机和发电机。为解决分布式发电的低惯量、欠阻尼问题,有学者提出了虚拟同步机的方法,通过逆变器直流侧储能系统的充放电来模拟传统发电机的惯量特性和阻尼特性,实现了虚拟同步机与同步机在部分频段的等效。论文首先在国内外现有文献的研究基础之上,对虚拟同步机技术的发展现状进行了综述、评论和总结,并对论文的工作做了概括性的阐述。为解决虚拟同步机储能物理约束对参数配置的影响问题,论文首先建立了虚拟同步机的数学模型,考虑到储能单元的配置受到资金、环境等各类因素的影响,一旦储能单元固定,虚拟同步机所能向系统提供的惯量和阻尼即确定,为获得储能物理约束下虚拟同步机参数选取的范围,论文由理论分析获得储能约束与惯量、阻尼、稳态工作点之间的数学关系式,并对约束下参数的选取范围展开研究,进一步确定了虚拟同步机的运行边界,并对超出物理约束时虚拟同步机的动态响应情况进行了仿真。由于储能系统的功率和能量时刻变化,为使得虚拟同步机的惯量和阻尼在储能约束的允许范围内,论文提出了基于储能物理约束的虚拟同步机参数在线整定方法,编写了在线整定模块程序,通过仿真验证了该方法的有效性。此外,为解决不同一次调频模型的选取问题,论文在总结文献的基础上,对不同类型的一次调频模型展开理论分析和仿真验证,为虚拟同步机一次调频模型的选取奠定了一定的理论基础。最后,文章总结了论文的主要研究内容及创新点,并对下一步工作做了展望。(本文来源于《华北电力大学(北京)》期刊2017-03-01）
黎殿来,董士崔,宋向华[9]（2016）在《PID控制参数在线自整定方法综述》一文中研究指出本文介绍了几种常见的PID控制参数在线自整定方法,分析其各自特点,并对PID控制参数在线自整定方法的发展趋势进行介绍。(本文来源于《电子世界》期刊2016年22期）
焦圣喜,胡东婷,王中胜[10]（2016）在《协调控制系统模糊PID参数在线整定的仿真研究》一文中研究指出为解决超临界直流锅炉协调控制系统被控对象特性复杂、控制难度较大的问题,通过采用模糊控制技术实现控制器参数在线整定将被控参数控制在理想范围之内。仿真研究采用Matlab作为第叁方数据处理平台,用于模糊控制器设计,采用EDPF-NT+组态软件搭建了协调控制系统对象模型,并采用Modbus通讯协议实现两侧数据通信,仿真结果实现了协调控制系统中锅炉主控制器积分参数的在线模糊整定,将机组主蒸汽压力控制在理想范围内,验证了模糊控制器设计的合理性和正确性。(本文来源于《电力科学与工程》期刊2016年09期）
参数在线整定论文开题报告范文
（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：
针对流程工业中静态PID参数不能跟随被控装置的动态过程在线优化的问题,提出基于类脑计算的过程控制PID参数在线整定方法。该方法在先验知识的基础上利用BP神经网络对PID参数循环计算最优解,并通过PNN神经网络对最优解进行贝叶斯决策,从而产生最佳组合的PID参数,使被控装置稳定运行在设定工况下。该方法克服了时变工况下PID参数与被控对象的不相容性,在考虑未知扰动的情况下,实现了参数最优解的输出。最后,通过仿真实验与工程投运证明了该方法对非线性误差函数的最优解最终可收敛,验证了该整定方法的有效性。
（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。
参数在线整定论文参考文献
[1].肖宏启.基于DRNN的多回路参数在线自整定控制解耦算法[J].兵器装备工程学报.2019
[2].李吉涛,解丽华.基于类脑计算的过程控制PID参数在线整定[J].电工技术.2019
[3].周德召,刘晓东,李佳庆,王合龙.基于在线学习的机载光电系统扩张状态观测器参数整定研究[J].电光与控制.2019
[4].陈亚峰.基于闪烁萤火虫算法和参数模糊整定的矿山排土场位移在线预测研究[D].北京化工大学.2018
[5].李雪园.无模型控制器参数在线自整定研究[D].浙江大学.2018
[6].徐勇.交流伺服系统控制器在线参数自整定方法[J].电机与控制应用.2017
[7].黄靖宇.负载扰动下空间机械臂关节伺服系统参数在线整定方法研究[D].北京邮电大学.2017
[8].刘昌.虚拟同步机的储能物理约束及参数在线整定方法研究[D].华北电力大学(北京).2017
[9].黎殿来,董士崔,宋向华.PID控制参数在线自整定方法综述[J].电子世界.2016
[10].焦圣喜,胡东婷,王中胜.协调控制系统模糊PID参数在线整定的仿真研究[J].电力科学与工程.2016