导读:本文包含了仿人智能模糊论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:模糊,智能控制,带钢,神经网络,参数,智能,厚度。
仿人智能模糊论文文献综述
王少杰,侯亮,黄鹤艇,祝青园[1]（2016）在《基于最优换挡控制目标的仿人智能模糊控制策略》一文中研究指出针对装载机控制系统的多输入、多输出、不确定性等复杂非线性特性,本文提出基于仿人智能模糊控制的自动换挡策略,将仿人智能控制与模糊控制相结合,以获取更好的自动换挡控制效果.首先提出最优换挡控制目标,以最佳动力换挡曲线设计规则库,通过模糊控制方法,实现最佳动力换挡的信息量输出;然后引入仿人智能控制,实现多态的仿人控制,最终达到最优换挡控制目标;最后以某企业典型的轮式装载机为目标样机,构建仿真模型并进行仿真分析,还在整机上进行性能验证,仿真结果与整机验证结果一致.实验表明仿人智能模糊控制具有比较好的控制效果,能够保证装载机工作过程的动力性,同时提高整机的作业效率.(本文来源于《厦门大学学报(自然科学版)》期刊2016年01期）
唐永川[2]（2014）在《平面倒立摆系统的模糊自校正仿人智能协调控制研究》一文中研究指出倒立摆被誉为自动控制领域中“皇冠上的珍珠”,是一种具有多变量、非线性、强耦合、不稳定等若干典型特征的被控对象,能够模拟研究火箭发射中的垂直度控制、火箭的飞行控制、步行机器人的稳定控制等若干尖端科学技术；所以,从某种意义上讲,实现倒立摆系统的稳定控制,就意味着在很大程度上解决了一类具有非线性、强耦合、多变量特性系统的稳定控制的关键问题之一。平面倒立摆系统,有时又被称作空间倒立摆系统,是自由度数最多的一类倒立摆系统,工程实践应用背景更逼真、更具广泛性和代表性,对其研究自然也更具挑战性；因而是本文的研究中心点。仿人智能控制理论是国内学者提出的控制理论与方法,体现人类的控制经验和逻辑,已经形成基本理论体系并在工业过程领域得到比较广泛的工程应用,经受住了时间的考验和实践的检验。针对多变量耦合系统的仿人智能协调解耦控制是仿人智能控制理论最重要的思想方法之一,已有较多出色的工程应用案例。但是,传统的仿人智能协调控制还不能很好地解决可能存在的控制量跳跃的问题,从而限制了其环境适应性,开始越来越制约其得到更广泛的应用；因此,对这个问题的研究探索将是本文的理论研究落脚点。本文充分分析平面倒立摆系统的物理结构与特性后,采用拉格朗日力学原理以更贴近控制系统物理实际和更简洁的步骤建立了平面倒立摆系统的动力学模型,而后将系统非线性模型在摆杆的倒立稳定平衡位置附近线性化,得到各坐标轴方向上线性化解耦后的系统数学模型。随后,针对仿人协调控制存在的控制量跳跃问题,本文通过引入模糊控制技术,提出一种仿人智能协调控制算法对控制器参数实施在线、实时、动态调整的模糊自校正仿人协调控制策略；所设计控制策略在对各个单回路的仿人智能控制器设计时,采用与仿人智能控制理论思想有异曲同工之妙的九点控制器方法。最后,本文作者成功地将本文提出的控制策略成功应用于平面倒立摆系统的模糊自校正仿人协调控制器的设计,随后的MATLAB仿真实验和实物对象系统的实时控制实验表明：本文所提出的模糊自校正仿人协调控制策略简便有效,并且具有良好的环境适应性和鲁棒性。本文的主要工作及其新颖之处阐述如下。首先,系统性地介绍了本文所研究课题的背景及意义、研究现状。特别地,以一系列表格、按照时间顺序系统性地呈现出本文所研究的平面倒立摆系统和仿人智能控制理论已经走过的研究历程。接着,为了更好地分析、认识被控对象,建立了平面倒立摆系统的动力学模型,并在倒立稳定平衡位置附近将其线性化,得到了系统在正交的X-Y方向上线性化解耦后的模型,为后续控制器设计找到了突破口。区别于其它文献中建模时将摆杆在空间上的任意转角表示为X与Y方向偏转角度合角的方式,本文在建模时摒弃了这一步骤,而是分别直接采用X、Y方向旋转编码器所测的角度值作为直接参数；本文认为,这样不仅简化了繁琐的数学公式推导,而且有助于人们从直观的物理角度认识、理解平面倒立摆系统稳定控制的真实物理过程。再者,通过文献综述阐释了仿人智能控制理论的基本理论体系,以及九点控制器与仿人智能控制思想的相似之处,提出了将九点控制器和仿人智能协调控制思想结合起来,并引入模糊控制方法,从而形成一种针对多变量耦合系统的新型模糊自校正仿人智能协调解耦控制策略,通过该方案解决传统仿人智能协调控制存在的控制量跳跃的问题。随后,本文正式提出针对平面倒立摆系统稳定控制的模糊自校正仿人协调控制策略,并详细描绘了所设计控制策略的各个环节。所设计的控制器具有控制参数在线、连续自校正功能,量化因子、比例因子、放大因子的设计也为优化控制器的关键参数,进而优化控制效果起了重要作用。通过MATLAB仿真实验和平面倒立摆系统实物对象实时控制实验,验证了所设计控制策略的有效性和控制器的鲁棒性。在MATLAB软件中Simulink仿真平台的仿真实验表明,较之于基于被控对象精确数学模型的LQR控制方法,本文所采用控制策略不依赖于被控对象数学模型、且摆杆的稳摆范围扩大了大约一倍,这表明本文所设计控制方案具有优秀的控制效果；而且,在仿真实验条件下摆脱了对被控对象数学模型的依赖,这能大大缩短控制器设计周期。通过平面倒立摆系统实时控制的对比实验,则更加证实了所设计控制策略的有效性及其良好的鲁棒性。最后,总结了全文工作内容,并勾勒出本文所研究课题的后续研究工作愿景。(本文来源于《西南大学》期刊2014-03-30）
张贯宇,田建艳,张维杰,邱华东,张婵爱[3]（2013）在《基于模糊神经网络参数整定的仿人智能控制》一文中研究指出针对目前带钢厚度控制精度低,不能满足生产要求的问题,将模糊神经网络与仿人智能控制有机结合,设计了一种基于模糊神经网络参数整定的热轧带钢厚度仿人智能控制策略,利用模糊神经网络对仿人智能控制器的参数进行了整定。Matlab仿真结果表明:基于模糊神经网络参数整定的仿人智能控制优于PID控制,为解决复杂工业过程的控制提供了一种新的、有效的方法。(本文来源于《传感器与微系统》期刊2013年10期）
张贯宇[4]（2013）在《基于模糊神经网络参数整定的热轧带钢厚度仿人智能控制》一文中研究指出由于带钢厚度受原材料的尺寸、形状、钢种,以及加热温差、化学成分准确度、轧制力等因素的影响,很难建立其精确的数学模型。带钢厚度控制中具有不确定性、时变性和非线性等特点,采用传统的控制方法难以满足客户对带钢厚度高精度的要求。因此,研究一种控制性能好的算法是非常必要的。仿人智能控制是一种以人的控制经验和直觉推理为基础,避开求解繁琐的对象模型的方法,因此它在过程控制中显示出独特的优势,为解决复杂工业控制提供了一种很好的解决方案,但仿人智能控制也存在着不足。因此,本文针对仿人智能控制在实际应用中存在控制器参数整定的问题,提出了一种基于模糊神经网络参数整定的热轧带钢厚度仿人智能控制策略。神经网络具有高度自学习能力和自适应能力以及很强的泛化能力,但传统的神经网络学习收敛速度慢,容易陷入局部极小,而模糊控制能够利用先验知识近似推理,可减少学习时间,但缺乏自学习和自适应能力,模糊神经网络就是充分吸取神经网络和模糊控制各自优点的控制策略。本文采用模糊神经网络对仿人控制器中的参数进行整定,由于它模拟了人脑的一些特性,因此具有更高的智能性。本论文在山西省自然科学基金项目(编号：2010011022-3)的资助下,以带钢生产过程中的厚度控制为研究对象,针对厚度控制中存在的问题,研究设计了热轧带钢厚度的模糊神经网络仿人智能控制策略。本论文研究的主要内容有：(1)阐述了课题研究的背景和意义,总结了热轧带钢生产技术的发展和热轧带钢厚度自动控制技术研究现状,论述了仿人智能控制的研究现状。(2)深入热连轧厂生产现场,了解了热连轧的生产流程,分析了影响热轧带钢产品质量的主要性能指标以及影响带钢厚度的主要因素,根据现场带钢厚度控制中存在的问题,研究热轧带钢厚度控制系统。(3)在研究仿人智能控制理论的基础上,着重研究仿人智能控制的设计步骤和方法,尤其是实现过程中的关键技术。并以热轧带钢厚度为控制对象,在MATLAB仿真平台上,进行了大量的仿真研究。通过仿真对比分析,得出在仿人智能控制参数不同的情况下,带钢厚度的输出会有很大区别。(4)深入研究模糊神经网络的结构及基本原理,利用模糊神经网络对仿人智能控制器的参数进行整定,以便进一步提高仿人智能控制的适应能力。(5)根据热轧带钢厚度控制精度的要求,设计了基于模糊神经网络参数整定的热轧带钢厚度仿人智能控制策略。在MATLAB仿真平台上,对基于模糊神经网络参数整定的热轧带钢厚度仿人智能控制进行不同带钢厚度期望值下以及在含有干扰的情况下进行仿真研究,研究结果表明,基于模糊神经网络参数整定的热轧带钢厚度仿人智能控制具有更强的适应性和鲁棒性。(本文来源于《太原理工大学》期刊2013-05-01）
吴锦[5]（2011）在《热轧带钢宽度的模糊仿人智能控制策略研究》一文中研究指出在众多行业中,存在着大量的复杂工业过程,它们具有很强的非线性、时变性和不确定性。这类系统很难建立精确的数学模型,导致传统的分析方法和控制策略对这类对象实施控制时的效果不好,控制品质差,系统鲁棒性差。仿人智能控制理论的发展为解决复杂工业过程的优化控制问题提供了一种新的、有效的途径。它不依赖于对象的精确数学模型,可以通过模拟人的经验来对复杂对象实施控制,但是仿人智能控制也存在自身的不足。因此,本论文针对目前仿人智能控制理论在参数校正中存在的问题,研究设计了一种基于模糊逻辑参数校正的仿人智能控制策略。模糊逻辑是一种数学方法,能把不确定的模糊信息转化为计算机可以处理的算法形式,它将人脑的模糊经验知识转化为程序化的规则,然后通过模拟人脑的推理进行模糊运算,最终得到符合人脑思维的控制器的输出。本论文在MATLAB仿真平台上,对基于模糊逻辑参数校正的仿人智能控制做了大量的仿真研究,结果表明,该控制算法具有良好的控制性能,能够适用于多种不同的对象,为复杂工业的过程控制提供了一种有效的方法。最后本文以某热连轧厂带钢生产过程中的宽度控制为研究对象,针对生产现场宽度控制过程中存在的问题,研究了带钢宽度的模糊仿人智能控制策略。本文所作的工作主要有：(1)阐述了课题的研究背景及选题意义,综述总结了目前已有的复杂工业过程控制方法的研究现状。(2)阐述了仿人智能控制理论的基本思想,分析总结了仿人智能控制理论在参数校正方面的不足。在此基础上,着重研究了基于模糊逻辑参数校正的仿人智能控制器的设计方法。(3)对基于模糊逻辑参数校正的仿人智能控制策略进行了大量的仿真研究,主要包括对基本仿人控制的不同参数,模糊仿人控制的不同阈值、不同对象、不同设定值等多种情况下的仿真。仿真结果表明基于模糊逻辑参数校正的仿人智能控制策略能够适用于很多不同的对象,是一种可行的、有效的控制策略。(4)深入某热连轧厂生产现场,熟悉掌握了热连轧生产工艺,并与现场技术人员一起,分析研究了目前生产实际中带钢宽度控制存在的主要问题。在此基础上,将基于模糊逻辑参数校正的仿人智能控制策略应用在宽度控制上,最后用MATLAB仿真,结果表明该控制策略具有良好的控制性能,能够应用于实际的复杂工业对象的控制。(本文来源于《太原理工大学》期刊2011-05-01）
任冰,李振宸,魏家芸[6]（2010）在《模糊仿人智能控制器的分析与应用》一文中研究指出提出将模糊控制与仿人智能控制相融合的模糊仿人智能控制技术,引入了模糊切换,给出了模糊仿人智能控制器的基本结构和控制算法。分析了二级倒立摆系统的运动特性,在MAT-LAB中进行了针对二级倒立摆的模糊仿人智能控制系统的建模与仿真。(本文来源于《工业仪表与自动化装置》期刊2010年06期）
张翠英,田建艳[7]（2010）在《仿人智能控制器参数的模糊在线整定》一文中研究指出为了解决仿人智能控制器参数难以整定,参数校正级通用性差的问题,提出了比例参数模糊在线整定的方法.根据模糊控制理论,将控制系统动态响应过程的偏差及偏差变化率进行模糊化处理,利用偏差及偏差变化率较小、较大等模糊信息,对参数校正级比例参数进行实时调节,实现了参数的在线整定.对一个二阶纯滞后系统进行了仿真实验,结果表明:该方法可以实现二阶系统在欠阻尼的情况下无超调地跟踪阶跃输入信号.(本文来源于《中北大学学报(自然科学版)》期刊2010年05期）
任冰,李振宸[8]（2010）在《基于倒立摆系统的模糊仿人智能控制》一文中研究指出倒立摆系统是一个绝对不稳定的系统,具有高阶次、非线性、强耦合等特性,很多控制方法的验证都是通过对倒立摆的控制来实现的。为了实现倒立摆系统的自摆起倒立平衡控制,提出了一种模糊仿人智能控制方法,在起摆控制阶段以仿人智能控制方法为主,平衡点附近切换至模糊控制方法,实现其稳定控制。仿真结果表明,模糊仿人智能控制对于典型非线性自不稳定系统有着很好的控制能力。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2010年15期）
任冰[9]（2010）在《模糊仿人智能控制在倒立摆系统中的应用研究》一文中研究指出仿人智能控制技术因具有独特的多模态切换、开闭环控制相结合等特点,已经形成了比较完善的理论体系和比较系统的设计方法,逐渐发展成为一个独立的研究分支。近年来,PID控制、遗传算法控制、神经网络控制等方法被应用于仿人智能控制系统的设计中,促进了仿人智能控制更加快速的发展。本文在系统地分析了仿人智能控制原理和模糊逻辑控制原理的基础上,结合两者多年的研究成果,提出一种新型的模糊仿人智能控制方法。这种新型的控制方法立足于仿人智能控制方法和模糊控制方法的交叉融合研究,将模糊控制应用于仿人智能控制系统的设计中,充分利用两种控制方式的优点来优化控制器的设计,既能有效解决控制系统稳定性、准确性和快速性之间的矛盾,又能使系统具有良好的抗随机干扰的能力。理论联系实际,将模糊仿人智能控制方法应用于控制领域的经典难题——直线一级、二级倒立摆系统的自摆起倒立稳定的控制中,验证方法的有效性。以“仿人”、“人-机结合”、“定性-定量结合”为指导思想,把直线一级、二级倒立摆系统的自摆起倒立稳定过程简化为复杂任务的分解、基于特征的对象模型的建立、由智能基元组成的多控制指标的实现等实现步骤,分阶段全面分析了其中的设计与实现方法,对总的控制模态和与之相对应的多模态控制策略分别进行总结,力图为倒立摆系统的自摆起倒立稳定控制建立更加具有广泛意义的模糊仿人智能控制体系。为了避免两控制器切换过程中产生不必要的扰动,提出能够进一步模拟人类智能的实现过程——“平滑”切换的理念,满足切换条件后仿人智能控制器自动切换为模糊控制器,实现倒立摆系统的稳定控制。通过在Matlab环境下利用Simulink仿真工具构造直线一级、二级倒立摆系统以及分别针对上述两系统的模糊仿人智能控制器的非线性模型,建立两个总体仿真系统图,测试控制效果。仿真结果表明,该方法行之有效,可以使直线一级、二级倒立摆系统实现自摆起倒立稳定,保证摆杆快速、稳定、准确的运动到平衡位置附近的同时,又抑制了控制器切换瞬间外界干扰对摆杆角度造成剧烈变化的现象。进一步证明了理论分析的正确性和设计方法的有效性,提高了模糊仿人智能控制的普适意义,为面向复杂控制任务的人类智能的模拟及其实际应用开辟了广阔前景。(本文来源于《兰州理工大学》期刊2010-05-10）
李晔,庞永杰,万磊,唐旭东[10]（2009）在《水下机器人的仿人智能模糊运动控制方法》一文中研究指出模糊规则调整的复杂度制约了模糊控制技术在水下机器人运动控制中的广泛应用。针对模糊规则调整问题,在6自由度解耦后,模糊控制基础上提出了水下机器人运动模糊控制的变规则算法,并结合仿人智能控制的思想设计了水下机器人运动控制器。综合S面控制和模糊控制的优点,压缩了模糊控制的论域,使模糊控制的语言变量的语言值即分挡数增加,提高了控制的灵敏度和精度。以"微龙-1"型水下机器人为对象进行了运动控制的水池试验和湖中试验,控制效果良好。(本文来源于《2009中国控制与决策会议论文集（1）》期刊2009-06-17）
仿人智能模糊论文开题报告
（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：
倒立摆被誉为自动控制领域中“皇冠上的珍珠”,是一种具有多变量、非线性、强耦合、不稳定等若干典型特征的被控对象,能够模拟研究火箭发射中的垂直度控制、火箭的飞行控制、步行机器人的稳定控制等若干尖端科学技术；所以,从某种意义上讲,实现倒立摆系统的稳定控制,就意味着在很大程度上解决了一类具有非线性、强耦合、多变量特性系统的稳定控制的关键问题之一。平面倒立摆系统,有时又被称作空间倒立摆系统,是自由度数最多的一类倒立摆系统,工程实践应用背景更逼真、更具广泛性和代表性,对其研究自然也更具挑战性；因而是本文的研究中心点。仿人智能控制理论是国内学者提出的控制理论与方法,体现人类的控制经验和逻辑,已经形成基本理论体系并在工业过程领域得到比较广泛的工程应用,经受住了时间的考验和实践的检验。针对多变量耦合系统的仿人智能协调解耦控制是仿人智能控制理论最重要的思想方法之一,已有较多出色的工程应用案例。但是,传统的仿人智能协调控制还不能很好地解决可能存在的控制量跳跃的问题,从而限制了其环境适应性,开始越来越制约其得到更广泛的应用；因此,对这个问题的研究探索将是本文的理论研究落脚点。本文充分分析平面倒立摆系统的物理结构与特性后,采用拉格朗日力学原理以更贴近控制系统物理实际和更简洁的步骤建立了平面倒立摆系统的动力学模型,而后将系统非线性模型在摆杆的倒立稳定平衡位置附近线性化,得到各坐标轴方向上线性化解耦后的系统数学模型。随后,针对仿人协调控制存在的控制量跳跃问题,本文通过引入模糊控制技术,提出一种仿人智能协调控制算法对控制器参数实施在线、实时、动态调整的模糊自校正仿人协调控制策略；所设计控制策略在对各个单回路的仿人智能控制器设计时,采用与仿人智能控制理论思想有异曲同工之妙的九点控制器方法。最后,本文作者成功地将本文提出的控制策略成功应用于平面倒立摆系统的模糊自校正仿人协调控制器的设计,随后的MATLAB仿真实验和实物对象系统的实时控制实验表明：本文所提出的模糊自校正仿人协调控制策略简便有效,并且具有良好的环境适应性和鲁棒性。本文的主要工作及其新颖之处阐述如下。首先,系统性地介绍了本文所研究课题的背景及意义、研究现状。特别地,以一系列表格、按照时间顺序系统性地呈现出本文所研究的平面倒立摆系统和仿人智能控制理论已经走过的研究历程。接着,为了更好地分析、认识被控对象,建立了平面倒立摆系统的动力学模型,并在倒立稳定平衡位置附近将其线性化,得到了系统在正交的X-Y方向上线性化解耦后的模型,为后续控制器设计找到了突破口。区别于其它文献中建模时将摆杆在空间上的任意转角表示为X与Y方向偏转角度合角的方式,本文在建模时摒弃了这一步骤,而是分别直接采用X、Y方向旋转编码器所测的角度值作为直接参数；本文认为,这样不仅简化了繁琐的数学公式推导,而且有助于人们从直观的物理角度认识、理解平面倒立摆系统稳定控制的真实物理过程。再者,通过文献综述阐释了仿人智能控制理论的基本理论体系,以及九点控制器与仿人智能控制思想的相似之处,提出了将九点控制器和仿人智能协调控制思想结合起来,并引入模糊控制方法,从而形成一种针对多变量耦合系统的新型模糊自校正仿人智能协调解耦控制策略,通过该方案解决传统仿人智能协调控制存在的控制量跳跃的问题。随后,本文正式提出针对平面倒立摆系统稳定控制的模糊自校正仿人协调控制策略,并详细描绘了所设计控制策略的各个环节。所设计的控制器具有控制参数在线、连续自校正功能,量化因子、比例因子、放大因子的设计也为优化控制器的关键参数,进而优化控制效果起了重要作用。通过MATLAB仿真实验和平面倒立摆系统实物对象实时控制实验,验证了所设计控制策略的有效性和控制器的鲁棒性。在MATLAB软件中Simulink仿真平台的仿真实验表明,较之于基于被控对象精确数学模型的LQR控制方法,本文所采用控制策略不依赖于被控对象数学模型、且摆杆的稳摆范围扩大了大约一倍,这表明本文所设计控制方案具有优秀的控制效果；而且,在仿真实验条件下摆脱了对被控对象数学模型的依赖,这能大大缩短控制器设计周期。通过平面倒立摆系统实时控制的对比实验,则更加证实了所设计控制策略的有效性及其良好的鲁棒性。最后,总结了全文工作内容,并勾勒出本文所研究课题的后续研究工作愿景。
（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。
仿人智能模糊论文参考文献
[1].王少杰,侯亮,黄鹤艇,祝青园.基于最优换挡控制目标的仿人智能模糊控制策略[J].厦门大学学报(自然科学版).2016
[2].唐永川.平面倒立摆系统的模糊自校正仿人智能协调控制研究[D].西南大学.2014
[3].张贯宇,田建艳,张维杰,邱华东,张婵爱.基于模糊神经网络参数整定的仿人智能控制[J].传感器与微系统.2013
[4].张贯宇.基于模糊神经网络参数整定的热轧带钢厚度仿人智能控制[D].太原理工大学.2013
[5].吴锦.热轧带钢宽度的模糊仿人智能控制策略研究[D].太原理工大学.2011
[6].任冰,李振宸,魏家芸.模糊仿人智能控制器的分析与应用[J].工业仪表与自动化装置.2010
[7].张翠英,田建艳.仿人智能控制器参数的模糊在线整定[J].中北大学学报(自然科学版).2010
[8].任冰,李振宸.基于倒立摆系统的模糊仿人智能控制[J].科学技术与工程.2010
[9].任冰.模糊仿人智能控制在倒立摆系统中的应用研究[D].兰州理工大学.2010
[10].李晔,庞永杰,万磊,唐旭东.水下机器人的仿人智能模糊运动控制方法[C].2009中国控制与决策会议论文集（1）.2009
论文知识图
