导读:本文包含了模糊跟踪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,自适应,轨迹,观测器,卡尔,智能,机械。
模糊跟踪论文文献综述写法
张传正,纪旭彬,张丙哲[1]（2019）在《基于模糊控制的智能小车轨迹跟踪控制》一文中研究指出文章针对一种非完整移动智能小车,以离散轨迹点的方式构建智能小车的预期运动轨迹,并运用模糊控制理论实现智能小车的轨迹跟踪控制,最后利用Matlab软件进行仿真验证。(本文来源于《汽车实用技术》期刊2019年23期）
牛城波,于建江,裔扬[2]（2019）在《基于T-S模糊模型的机械臂系统抗干扰跟踪控制》一文中研究指出为解决带有外部扰动的机械臂系统抗干扰跟踪控制问题,运用T-S模糊模型对外部干扰进行辨识,结合模糊干扰观测器实现对未知干扰的观测和补偿,进一步设计PID控制器实现对位移的动态跟踪.基于Lyapunov分析方法,计算PID增益和扰动观测器增益,保证机械臂系统稳定,使位移的动态跟踪误差趋于零.通过机器人系统的二阶模型进行仿真,验证了算法的可行性与有效性.(本文来源于《扬州大学学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
夏轩,王淑君,魏蛟龙,李天[3]（2019）在《针对BOC信号的低复杂度无模糊跟踪技术》一文中研究指出针对正弦相位二进制偏移载波(BOC)信号的伪码同步问题,提出了一种低复杂度的无模糊跟踪方法.该方法通过设计特殊的本地参考辅助信号,将其与接收到的BOC信号相关,得到的互相关函数与BOC信号的自相关函数相结合,从而构建出一种新的非相干码鉴别器函数.该鉴别器函数只有一个锁定点,可以实现稳定的无模糊跟踪.区别于传统的超前减滞后无模糊方法,该方法只需要即时支路相关器的输出,可以减少至少3/4的相关器,显着降低接收设备的复杂度.理论分析和仿真结果表明:本方法的跟踪精度介于类二进制相移键控(BPSK-LIKE)方法和峰跳(BJ)方法之间,同时也表现出较好的跟踪稳健性.(本文来源于《华中科技大学学报(自然科学版)》期刊2019年11期）
鲁彩丽,高宏力,宋兴国,王兆光[4]（2019）在《基于模糊滑模的机械臂鲁棒轨迹跟踪控制》一文中研究指出针对存在外部扰动及建模误差的机械臂轨迹跟踪控制问题,提出了一种基于模糊滑模的鲁棒轨迹跟踪控制策略。在传统鲁棒控制器的基础上引入模糊滑模控制器取代等效控制项,解决了由初始系统误差较大引起的速度跳变、抖振等问题。其中模糊滑模控制器采用自适应模糊逻辑修正指数滑模趋近律中的常数项,可以优化滑动模态的品质,有效消除抖振。利用Lyapunov理论证明了系统的稳定性。仿真实验结果表明,该控制算法轨迹跟踪误差小,误差收敛速度快,具有良好的实时性。(本文来源于《机械设计与制造》期刊2019年11期）
黄秋霖[5]（2019）在《基于模糊PI的超声电源频率跟踪系统研究》一文中研究指出传统的超声波电源频率跟踪系统多采用模拟锁相环式,但该种方式频率跟踪范围窄、响应慢、控制不灵活且无法对不同频率特性的超声波换能器实现跟踪。提出一种基于模糊PI控制的数字锁相环频率跟踪策略,对其设计方法、工作原理进行阐述,最后通过仿真和实验证明该种频率跟踪策略比传统频率跟踪策略速度快、精度高,能够实现对超声波电源的频率自动跟踪。(本文来源于《现代计算机》期刊2019年28期）
邓微[6]（2019）在《基于跟踪微分器的一级倒立摆模糊控制策略》一文中研究指出通过建立运动方程,推算出其传递函数,提出了基于跟踪微分器的模糊控制策略。通过设置两个跟踪微分控制器对倒立摆摆杆、摆角进行控制,运用模糊算法对系统误差和微分误差的非线性控制器参数进行在线调整。仿真和实验结果表明,一级倒立摆的摆杆能迅速稳定且只有微小的超调量。(本文来源于《机电信息》期刊2019年26期）
康旭超,何广军,陈峰,何其芳[7]（2019）在《密集杂波下的模糊数据关联多目标跟踪算法》一文中研究指出针对密集杂波环境下对多目标跟踪的精度低、实时性不强的问题,提出了密集杂波下模糊聚类数据关联多目标跟踪算法。该算法利用模糊聚类,得到不同观测量相对目标的隶属度作为模糊关联概率,通过分析公共观测对目标的影响,引入远近距下的公共观测影响因子重建模糊关联概率矩阵;然后结合模糊关联概率与卡尔曼滤波,对不同观测量得到的状态估计加权融合,从而对每个目标进行单独跟踪,实现目标的状态更新。仿真结果表明,杂波密集环境下该算法在能够保证多目标跟踪实时性的同时引入远近距下公共影响因子对不同观测量的状态估计进行加权,保证了目标跟踪的精确性。(本文来源于《探测与控制学报》期刊2019年04期）
张炳力,李子龙,沈干,方涛,曹聪聪[8]（2019）在《基于模糊神经网络的智能汽车轨迹跟踪研究》一文中研究指出在研究传统动力学模型和预瞄模型的基础上,基于神经网络和模糊控制的理论,设计了一种轨迹跟踪控制器。利用神经网络的自学习和自调整特性,并结合模糊控制,分别设计神经网络对自车车速进行预测,并将其输出和侧向偏差等参数作为模糊神经网络的输入,控制转向盘转角。最后基于CarSim和Matlab/Simulink软件进行联合仿真,并进行实车试验,验证了所设计控制器的有效性和精确性。(本文来源于《汽车工程》期刊2019年08期）
喻阳俭,茹锋,王萍,张妮[9]（2019）在《自适应模糊算法优化的足球机器人轨迹跟踪》一文中研究指出为了提高足球机器人在运动控制过程中的轨迹跟踪性能和稳定性,将自适应模糊PID算法用于机器人运动控制环节中,对PID参数进行实时调整。建立足球机器人在场地上的控制系统模型,分析机器人在轨迹跟踪中由驱动方向、角度等时变因素导致的实际轨迹发生偏移的问题,分别在MATLAB-Simulink和SimRobot仿真平台对优化算法的性能进行仿真,同时与传统的PID控制进行对比。实验结果表明,自适应模糊PID算法相比传统的PID控制器在最大跟踪误差和平均跟踪误差方面分别减少20.18%和29.34%,同时提升了系统的稳定性。该控制算法提升了足球机器人的轨迹跟踪性能,满足机器人在运动过程中的动力学和控制要求,易于在工程中应用。(本文来源于《机械与电子》期刊2019年07期）
龚红,杨发顺,丁召[10]（2019）在《基于模糊背景加权的Mean Shift目标跟踪算法》一文中研究指出针对Mean Shift跟踪算法在复杂背景下跟踪效果不佳的问题,该文提出了基于模糊背景加权的Mean Shift算法。引入基于差分的模糊隶属函数,利用目标模型和背景模型的差分,更加细化地表示各个像素对目标准确描述的贡献度,提高了目标描述的准确性。同时利用背景信息对原始的尺度增减法进行改进,更好地适应了目标尺度变化。实验验证该算法在一定程度上解决了尺寸增减法的小尺度游荡和跟踪滞后问题,提高了Mean Shift算法在复杂背景干扰下的鲁棒性。(本文来源于《电子科技大学学报》期刊2019年03期）
模糊跟踪论文开题报告范文
（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：
为解决带有外部扰动的机械臂系统抗干扰跟踪控制问题,运用T-S模糊模型对外部干扰进行辨识,结合模糊干扰观测器实现对未知干扰的观测和补偿,进一步设计PID控制器实现对位移的动态跟踪.基于Lyapunov分析方法,计算PID增益和扰动观测器增益,保证机械臂系统稳定,使位移的动态跟踪误差趋于零.通过机器人系统的二阶模型进行仿真,验证了算法的可行性与有效性.
（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。
模糊跟踪论文参考文献
[1].张传正,纪旭彬,张丙哲.基于模糊控制的智能小车轨迹跟踪控制[J].汽车实用技术.2019
[2].牛城波,于建江,裔扬.基于T-S模糊模型的机械臂系统抗干扰跟踪控制[J].扬州大学学报(自然科学版).2019
[3].夏轩,王淑君,魏蛟龙,李天.针对BOC信号的低复杂度无模糊跟踪技术[J].华中科技大学学报(自然科学版).2019
[4].鲁彩丽,高宏力,宋兴国,王兆光.基于模糊滑模的机械臂鲁棒轨迹跟踪控制[J].机械设计与制造.2019
[5].黄秋霖.基于模糊PI的超声电源频率跟踪系统研究[J].现代计算机.2019
[6].邓微.基于跟踪微分器的一级倒立摆模糊控制策略[J].机电信息.2019
[7].康旭超,何广军,陈峰,何其芳.密集杂波下的模糊数据关联多目标跟踪算法[J].探测与控制学报.2019
[8].张炳力,李子龙,沈干,方涛,曹聪聪.基于模糊神经网络的智能汽车轨迹跟踪研究[J].汽车工程.2019
[9].喻阳俭,茹锋,王萍,张妮.自适应模糊算法优化的足球机器人轨迹跟踪[J].机械与电子.2019
[10].龚红,杨发顺,丁召.基于模糊背景加权的MeanShift目标跟踪算法[J].电子科技大学学报.2019