导读:本文包含了模糊优化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,平地机,隧道,球磨机,神经网络,耗电量,微分。
模糊优化控制论文文献综述写法
徐伟锋,刘山,蔡晓霞,朱丹,盛庆元[1]（2019）在《基于模糊PID控制的智能起重机大车同步纠偏优化控制研究》一文中研究指出为了实现智能起重机大车平移机构同步控制,对智能起重机大车平移机构和大车同步控制系统以及多级模糊PID控制进行分析和研究,提出了基于多级模糊PID控制策略,确保系统速度响应性能要求的基础上对同步偏差进行动态优化控制,解决大车同步控制系统因时变性和非线性所产生的同步偏差和定位误差。结果表明,相比于常规PID控制,多级模糊PID控制具有响应快、鲁棒性好、超调量小等优点,能很好的适用于智能起重机大车同步纠偏控制。(本文来源于《起重运输机械》期刊2019年17期）
穆海芳,韩君,何康,李明[2]（2019）在《模糊径向基神经网络球磨机优化控制》一文中研究指出球磨机是一个非线性、强耦合、时变性的复杂对象,针对其实现自动控制的难点问题,在基于神经网络PID控制的方法基础上,提出模糊径向基神经网络PID的思想用于其生产过程的控制。采用粒子群优化与BP算法优化调整网络权值,模糊径向基神经网络的输出即是PID算法的参数,实现PID算法参数的自适应整定。通过对某球磨机制粉系统的控制仿真表明,该方法控制的响应快、超调量小、抗干扰性强,具有良好的跟踪性和鲁棒性,控制品质优于常规的神经网络PID控制方法。(本文来源于《黑龙江工业学院学报(综合版)》期刊2019年09期）
张婕,刘建和[3]（2019）在《基于“精确控制”与“模糊控制”的运动竞赛过程最优化控制理论》一文中研究指出对运动竞赛过程实施有效控制是实现运动成绩最优化的保障,而竞赛信息获取的局限性决定了需要采用"精准控制"与"模糊控制"两种模式。运动竞赛过程中的数据群为实施"精准控制"提供了实践可能,而当前"精准"研究范式的发展为实施"精准控制"提供了方法学的支撑;对于运动竞赛过程中的不确定性,限于目前科学研究水平的有限,只能用模糊控制理论加以阐释。因此,关于运动竞赛过程的最优化控制问题,是建立在"精准控制"与"模糊控制"两种模式的集合上,依次确定与处理控制目标、系统分类、制胜信息提取、施控主体、系统辅助以及反馈问题。(本文来源于《成都体育学院学报》期刊2019年05期）
康忠健,张梓霖,李鑫,赵振东[4]（2019）在《MMC-HVDC系统的模糊PI优化控制》一文中研究指出MMC-HVDC(基于模块化多电平换流器的高压直流输电)是近几年我国电力系统的重点研究方向。为了优化MMC-HVDC系统控制策略,将模糊控制和PI(比例积分)控制相结合,设计了模糊PI控制器,实现对PI参数进行实时调节的功能。使用MATLAB/Simulink仿真软件搭建了双端有源31电平MMC-HVDC系统仿真模型,对比分析传统PI控制器和模糊PI控制器下的仿真波形。分析结果表明,所设计的模糊PI控制器能有效提高双端有源MMC-HVDC系统的稳态响应特性和鲁棒性,提高电能质量。(本文来源于《浙江电力》期刊2019年08期）
房罡[5]（2019）在《基于模糊控制的隧道通风节能优化控制》一文中研究指出在我国经济文化迅速崛起的背景下,公路的建设过程也进入了前所未有的快速增长阶段。公路隧道作为公路建设运营的特殊路段,在当今倡导建立交通信息化、智能化、节约化的形式下,最大程度的降低隧道运营过程中每天所消耗的电能已成为一项很重要的课题。由于隧道内各类废气的存在会对驾驶员的健康造成较为严重的损害。因此,为了让行驶在隧道中的车辆有一个良好的交通环境的同时,也可以尽可能的减少能源消耗。针对当下存在的能源紧缺问题,对公路隧道的通风智能化控制已是迫在眉睫,很有研究意义。(1)阐述了隧道通风方式和控制方法的发展历程。在此基础上论述了国外和国内的发展现状及应用。结合着设计规范的标准以及隧道自身的特性,给出了污染物的设计值。在计算车辆在隧道内污染物排放的过程中引入了气体湍流扩散模型,更加准确的建立了隧道需风量的计算模型。(2)建立了灰色预测短时交通量预测模型。为克服传统控制缺少预测能力,系统的滞后性问题,分别在叁种不同趋势交通流环境下建立灰色预测模型,交通量的预测精准度最高可达到98%,可以较好的预测出交通量的变化趋势。(3)研究了模糊控制器输入参数寻优。针对传统模糊控制器控制规则的固定性,采用粒子群算法(PSO)通过论域变换来提高输入量论域的利用率,在此基础上建立了相互独立的CO/VI模糊控制器。(4)建立了基于隧道通风控制的Simulink仿真模型。在Matlab中对各个隧道通风各个模块进行S函数编写,利用PSO优化算法对隧道通风进行仿真分析,将优化后的模糊控制方法和直接分档法进行了仿真对比,综合分析了两种方法的能耗对比情况,证明了本研究的可行性。(本文来源于《江西理工大学》期刊2019-05-01）
熊中刚,刘小雍,贺娟,邹江,许宁[6]（2018）在《基于不完全微分的模糊自适应PID算法速度优化控制系统设计》一文中研究指出为提高平地机行走作业速度的控制性能,协调解决外界干扰信号对系统造成的影响以及行走作业速度精度滞后和不稳定性问题、将一阶惯性环节加入模糊自适应PID控制器的微分环节中,采用单片机作为行走作业速度的控制中心,提出了基于不完全微分的模糊自适应PID算法速度优化控制系统.最后通过Matlab的Simulink仿真软件,分别将不带PID控制、PID控制和不完全微分模糊自适应PID控制3种方式用于对人为给定速度干扰信号的控制仿真测试,验证了不完全微分模糊自适应PID算法的有效性和可靠性.(本文来源于《西南大学学报(自然科学版)》期刊2018年12期）
白强,李海阔,康芸玮[7]（2018）在《基于模糊T-S模型的中央空调优化控制策略》一文中研究指出本文基于模糊T-S模型分析冷却负载、系统效率、耗电量与变量之间复杂的不确定性关系,同时基于实际数据检验了模型的合理性。针对实际空调系统,基于模糊T-S模型建立优化模型得到空调的控制策略,结果表明空调耗电量明显降低,系统效率提高。(本文来源于《科技视界》期刊2018年20期）
张强,侯涛[8]（2018）在《基于T-S模糊加权的风电机组变桨距的双模切换优化控制》一文中研究指出传统的PID变桨距控制策略存在转速波动较大、变桨的跟随性差等不足。以风速在额定风速以上时,使风力发电机的输出功率稳定在额定功率为研究目标。针对变桨系统的惯性与延迟导致控制过程动态调节时间长、超调量大等问题,提出了基于T-S模糊加权的模糊与PID双模切换优化变桨距控制策略。以Simulink为试验平台,搭建了永磁直驱风力发电机组的变桨控制模型。通过仿真验证表明,所提方法具有模糊控制与PID控制两者的优点,控制输出的桨距角精度更高、响应速度更快、功率更加靠近发电机输出的额定功率。(本文来源于《电机与控制应用》期刊2018年07期）
封进,杜常清[9]（2018）在《混合动力汽车冷却风扇的模糊逻辑优化控制》一文中研究指出围绕混合动力汽车发动机冷却系统精确控制和节能问题,研究分析了混合动力汽车发动机和电机的冷却需求以及混合动力汽车工作模式与动力装置冷却方式的关系,提出一种结合工作模式设计的模糊逻辑优化控制策略。应用模糊逻辑和基于规则的方法,建立以最小温差和最低油耗为目标的冷却风扇控制模型,并与整车模型进行联合仿真。结果显示,结合工作模式设计的模糊逻辑控制策略相比常规控制策略能使混合动力汽车在纯电动工作模式下发动机冷却液温度下降更慢,同时对发动机冷却系统温度控制更加精确,并提升了燃油经济性。(本文来源于《制造业自动化》期刊2018年06期）
廖龙[10]（2018）在《基于模糊控制的烘丝机温度优化控制》一文中研究指出烘丝机温度是烟味成型的关键因素,本文引入模糊控制的方法对其进行改进优化,主要研究内容包含以下几个方面:1)针对进口研究烘丝机的原理,对温度控制方法进行解读,结合什邡卷烟厂现有的烘丝机温度控制模式,探究实际生产中影响烘丝效果的因素以及各因素的影响大小。2)基于模糊控制的烘丝机温度优化控制。通过对比分析,确定烘丝机控制过程中的输入输出变量,选择相应的模糊化、去模糊化方法,建立用于控制的模糊控制规则库,搭建烘丝机温度控制模型;引入智能积分环节、仿人智能控制的方法对所构建的模糊控制器进行优化。3)利用MATLAB平台下的模糊控制工具箱和Simulink模块搭建系统并进行仿真实验,验证所建立的控制系统的有效性。仿真实验结果显示,传统PID的静态误差为0.76%,超调量为3%,到达稳定温度的时间为394秒,而模糊PID静态误差为0.38%,超调量为1.088%,到达稳定温度的时间为297秒,两种方法稳定温度相差0.19度,响应时间相差97秒。本文研究的基于模糊控制的烘丝机温度优化控制方法能有效提高烟草生产的智能化水平,提高温度控制的精度和准确性,提升产品品质,同时减少人工干预。(本文来源于《西南科技大学》期刊2018-05-15）
模糊优化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：
球磨机是一个非线性、强耦合、时变性的复杂对象,针对其实现自动控制的难点问题,在基于神经网络PID控制的方法基础上,提出模糊径向基神经网络PID的思想用于其生产过程的控制。采用粒子群优化与BP算法优化调整网络权值,模糊径向基神经网络的输出即是PID算法的参数,实现PID算法参数的自适应整定。通过对某球磨机制粉系统的控制仿真表明,该方法控制的响应快、超调量小、抗干扰性强,具有良好的跟踪性和鲁棒性,控制品质优于常规的神经网络PID控制方法。
（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。
模糊优化控制论文参考文献
[1].徐伟锋,刘山,蔡晓霞,朱丹,盛庆元.基于模糊PID控制的智能起重机大车同步纠偏优化控制研究[J].起重运输机械.2019
[2].穆海芳,韩君,何康,李明.模糊径向基神经网络球磨机优化控制[J].黑龙江工业学院学报(综合版).2019
[3].张婕,刘建和.基于“精确控制”与“模糊控制”的运动竞赛过程最优化控制理论[J].成都体育学院学报.2019
[4].康忠健,张梓霖,李鑫,赵振东.MMC-HVDC系统的模糊PI优化控制[J].浙江电力.2019
[5].房罡.基于模糊控制的隧道通风节能优化控制[D].江西理工大学.2019
[6].熊中刚,刘小雍,贺娟,邹江,许宁.基于不完全微分的模糊自适应PID算法速度优化控制系统设计[J].西南大学学报(自然科学版).2018
[7].白强,李海阔,康芸玮.基于模糊T-S模型的中央空调优化控制策略[J].科技视界.2018
[8].张强,侯涛.基于T-S模糊加权的风电机组变桨距的双模切换优化控制[J].电机与控制应用.2018
[9].封进,杜常清.混合动力汽车冷却风扇的模糊逻辑优化控制[J].制造业自动化.2018
[10].廖龙.基于模糊控制的烘丝机温度优化控制[D].西南科技大学.2018