导读:本文包含了混合智能控制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:智能控制,混合动力,模糊,水分,神经网络,系统,废水处理。
混合智能控制论文文献综述
刘海明[1]（2019）在《混合料水分智能控制的实现方法》一文中研究指出阐述了混合料水分控制方法及智能控制的实现方法。结合工程案例,介绍了该方法的应用效果,通过对烧结生产中混合料的水分的自动控制,实现了烧结混合系统的智能化生产,最终实现提高烧结矿成品的质量和产量。(本文来源于《矿业工程》期刊2019年02期）
王振亚,代京[2]（2018）在《多模态人机混合交互智能控制技术》一文中研究指出人机融合智能操纵技术是人机混合智能的一个重要研究方向,旨在通过采集人体脑电信号、眼动轨迹等生理特征参量,建立人-机-环境一体化的协作通路,实现非常规物理操作通道下对外部产品的实时控制。本文创新性的提出一种脑控、眼控、增强现实等多种人机交互手段复合应用的新型人机融合智能操控技术框架,并建立相关的演示平台,提升针对单通道交互的人机融合控制精度与鲁棒性,实现人-机-环叁个方面的安全保障、性能提升和能力拓展。(本文来源于《科技视界》期刊2018年09期）
李志坚[3]（2017）在《混合动力电动汽车发动机转速智能控制系统设计》一文中研究指出发动机是混合动力电动汽车动力设备的心脏,为了保证混合动力电动汽车可以快速稳定地运行,需要对其转速智能控制系统进行设计;使用当前控制系统智能控制混合动力电动汽车发动机转速时,无法快速检测到发动机转速,难以达到最佳的智能控制结果;为此,基于软切换提出Bang Bang-神经网络PID的混合动力电动汽车发动机转速智能控制系统设计方法;混合动力电动汽车发动机转速智能控制系统以Mcs-51系列8751单片机为核心系统,检测混合动力电动汽车发动机转速的数字信号,同时控制D/A模拟信号的输出,并在LED显示器上显示发动机转速数字信号,以PWM调制器放大混合动力电动汽车启动时发动机产生的PWM波,将放大后的PWM波供给电力发动机,再以分频填充脉冲装置测量混合动力电动汽车发动机转速,通过Bang Bang-神经网络PID算法计算出混合动力电动汽车发动机转速误差,达到实时控制混合动力电动汽车发动机转速的效果;实验仿真证明,所提设计方法保证了发动机转速的快速性和平稳性。(本文来源于《计算机测量与控制》期刊2017年08期）
张云峰,胡国仁[4]（2017）在《遗传优化算法在船舶航向混合智能控制中的应用》一文中研究指出本文分别研究模糊控制和遗传算法等智能控制算法在船舶航向控制中的应用。基于模糊控制理论,重新设计高效模糊控制器,该控制器具有实时性强、计算量低、节约存储及高效等优点。并且基于遗传算法,设计一种优化航向模糊PID算法,极大提高了自动舵的控制精度。最后通过Matlab中Simulink对控制器及算法进行仿真实验。(本文来源于《舰船科学技术》期刊2017年16期）
朱正佳[5]（2017）在《基于智能控制算法的混合励磁同步电机驱动系统研究》一文中研究指出混合励磁同步电机(Hybrid Excitation Synchronous Machine,以下简称HESM)是在电励磁电机与永磁同步电机(Permanent magnet synchronous motor,以下简称PMSM)的结构、理论基础上,通过改变电机内部的拓扑结构让永磁体和励磁绕组共同产生主磁场,从而达到电机气隙磁场可调、调速范围变宽、低速转矩输出变大、电机效率与功率密度增大等目的的一类新型电机,其应用前景十分广阔。近年来,人们对HESM及其驱动系统的控制策略的研究主要以对PMSM的传统控制策略为依据,与传统PMSM相比,HESM增加了一个与电枢绕组相互耦合的励磁绕组,两个绕组形成的回路之间相互影响,导致电机内部的电磁关系和动态过程相对复杂,因此使用传统控制策略已不能取得良好的控制效果。基于此,学者们也开始致力于HESM及其驱动系统的现代控制策略与智能控制策略方面的探索与研究。本文以HESM为研究对象,将智能控制策略应用到HESM驱动系统,充分地利用了HESM在励磁与调速方面的优势和高效的潜能,并验证了引入智能控制策略后,HESM驱动系统的动、静态性能得到有效增强。主要研究内容如下:首先,介绍了HESM的背景、研究现状和应用前景,阐明了本课题的研究意义;分析了HESM的结构和工作原理,建立了HESM在定、转子坐标系下的数学模型,并介绍了HESM的矢量控制原理。其次,基于(1)HESM的数学模型具有很强的非线性、时变性等特点,传统的PID控制方法已很难取得良好的控制效果;(2)模糊控制与神经网络控制等智能控制技术的发展,为解决高度非线性和时变等系统的控制问题开拓了新的视野等前提,提出了两种智能控制策略-模糊PID控制与RBF神经网络整定PID控制。将模糊PID控制算法和RBF神经网络整定PID控制算法应用于HESM驱动系统转速环,在Matlab/Simulink工作环境下建立起HESM驱动系统的结构图,并对传统PID控制、模糊PID控制、RBF神经网络整定PID控制叁种控制算法下的转速响应做了理论仿真,初步验证了将智能控制算法引入HESM驱动系统是可行且较为理想的控制方案。接着,完成了基于模糊PID控制的HESM驱动系统的软件设计,详细阐述了转子位置角的确定、转速计算与模糊PID控制、SVPWM生成等模块的原理与实现方法。最后,利用开发的HESM驱动系统硬件平台,驱动一台叁相、15KW的HESM拖动负载做了系列实验。验证完各软硬件模块和整机运行功能后,对HESM进行了带载起动、动态性能测试等实验,同时分析了相关的实验数据;结果表明采用智能控制方法后,HESM驱动系统具有良好的动、静态性能。(本文来源于《广东工业大学》期刊2017-05-01）
冯冬青,许雪燕[6]（2017）在《玻璃窑炉气电混合智能控制系统》一文中研究指出针对液晶玻璃窑炉工作条件恶劣、工艺复杂,具有非线性、大滞后和难以精确建模的问题,设计了一种气电混合智能控制系统,改善了单一燃料加热方式对窑炉寿命的不利影响,实现了明显优于传统PID控制器的温度控制效果.提出了一种前馈模糊自适应PID控制策略,充分利用系统多个可测参数,实现了玻璃窑炉复杂工况下的智能控制,仿真结果表明该方案合理有效.(本文来源于《郑州大学学报(理学版)》期刊2017年01期）
唐道贵[7]（2017）在《基于智能控制算法的混合动力船舶能量管理策略研究》一文中研究指出随着能源与环境问题受到社会越来越多的关注,清洁能源混合动力船舶成为船舶行业实现节能减排的重要途径。其中,氢燃料电池混合发电系统具有效率高、无污染等特点,更具应用前景。相比单一能源动力结构,混合动力增加了系统的复杂性,如何协调不同动力源之间的特性,使其在不同工况下能够快速响应负载需求、最大化运行效率并且确保船舶安全,成为目前混合动力系统研究的关键技术之一。针对一艘蓄电池推进的原型船,设计其燃料电池、蓄电池和超级电容混合动力系统,并采用一种基于小波变换和模糊控制的智能控制策略对各个动力源的输出进行优化。其中小波变换可以根据各个动力系统的特性进行功率分配,模糊控制能够保证动力系统满足船舶的功率需求。该策略能够延长燃料电池和锂电池的使用期限,并满足船舶经济安全运行的需求。论文主要进行以下几方面的工作:首先,设计氢燃料电池混合动力系统。针对一艘内河客船,在分析不同动力源特性的基础上,设计氢燃料电池、蓄电池和超级电容混合动力系统;对比现有的混合动力系统结构,选择合适的动力系统拓扑;探讨影响氢燃料电池和蓄电池安全的因素,并从安全性角度对系统进行初步设计;设计船舶推进系统,对能量管理系统的信号采集系统以及交互界面进行初步设计;。其次,在MATLAB/Simulink平台中对系统进行建模。在总结各个动力源建模方法以及分析DC/DC变换器的原理和控制方法的基础上,建立系统仿真模型。设计基于智能控制算法的混合动力船舶能量管理策略,利用小波变换对功率信号进行分解,并对细节信号和近似信号分别重构,根据各个动力源的不同特性进行功率的分配;确定模糊控制的输入输出量,制定其隶属度函数,根据专家经验设计模糊规则,完成模糊控制器的总体设计,并在MATLAB/Simulink平台对能量管理策略进行编程与建模。最后,根据现有氢燃料电池船舶的实测工况,设计混合动力系统经典工况下的功率需求;针对蓄电池和超级电容不同的荷电状态初始值,对系统进行仿真分析。结果表明,在不同的荷电状态初始值下,所设计的能量管理策略能够合理分配各个动力源的功率,并且将储能系统的荷电状态保持在正常范围。(本文来源于《武汉理工大学》期刊2017-03-01）
殷欢[8]（2017）在《串联混合动力汽车能量智能控制与仿真算法研究》一文中研究指出混合动力汽车(HEV)是一种低油耗、低排放的新型汽车,其结合了传统汽车行驶里程长与纯电动汽车节能无污染的优点,代表了未来一段时间汽车的发展方向,因此研究HEV技术对我国汽车发展具有重要的现实意义。本文以石家庄某款公交车作为研究对象,根据整车参数对汽车动力系统进行参数匹配,利用Cruise软件构建整车模型,设定仿真任务,并对控制策略进行研究,实现降低汽车燃油与污染物排放的目标。首先,按照理论公式与仿真分析,以研究对象参数为依据,在满足汽车最大加速度、最大爬坡度、加速能力的情况下,计算出汽车动力系统的需求功率,完成对发动机、电动机、蓄电池等主要零器件的选型,实现汽车的参数匹配。其次,依据串联式混合动力汽车的工作模式建立Simulink控制策略,并利用NSGA-Ⅱ遗传算法对控制策略进行优化,以实现对整车模型动力性和燃油经济性的优化。下一步,利用Cruise软件搭建混合动力汽车模型。设置汽车各零器件参数,对各模块按照能量流顺序进行机械和信号连接,完成对汽车仿真模型的搭建,并将控制策略嵌入到整车模型中。最后通过仿真结果验证该仿真模型的动力性与经济性能够满足设计要求,控制策略能够实现对该串联式混合动力汽车的能源与污染物排放的优化。本文的研究对混合动力汽车的建模与能源优化具有一定的指导意义。(本文来源于《华北电力大学》期刊2017-03-01）
蔡洪岩[9]（2016）在《烧结混合料水分智能控制应用与自学习建模研究》一文中研究指出烧结矿是高炉炼铁的主要原料,烧结工艺中的混合料水分只有控制在最佳范围以内才能稳定烧结机工况,提高烧结生产效率。但是,目前大多数烧结厂还仍由人工加水,以至于混合料水分波动很大,烧结生产效率很难提高。主要原因是工艺设备的大滞后,在自动化系统中需采用前馈控制策略,按照进料流量确定加水量。可是各种物料的含水量又经常波动,前馈模型参数很难跟踪物料含水量的变化进行及时调整。为了解决这个难题,本文以物料平衡为理论基础建立加水模型,对各种物料的含水量采用智能辨识方法进行了自学习建模研究。首先,完成了对在线配料中的各种物料量、加水量和混合料水分含量等大量数据的采集工作。考虑现场各个配料称的位置到混合机入口的延迟时间和PLC与采集数据的工控机的通讯协议一致性问题,实现了数据的实时的收发,并以二进制文件存储到磁盘中。其次,获取大量数据后进行了相应处理,这包括删除停料时的断点数据以及采用莱达因法对剩余数据的坏点的剔除。搭建了 MATLAB图形用户界面仿真研究平台,在该平台上完成了各个物料含水参数辨识和前馈模型修正以及前馈加水控制的仿真研究。最后,当水分测量值超出设定值的±0.3%时,就自动对各种物料的含水量进行辨识,并修改前馈控制模型。仿真结果与对应时间内的人工加水记录数据进行对比,混合料水分波动范围明显减小。仿真实验的结果验证了自学习建模所获取的模型参数用于前馈加水控制的方案是可行的,能够使前馈模型参数及时跟踪物料含水量的变化,有效的抑制物料含水量和物料量波动对混合料水分的干扰,解决工艺过程的大滞后对水分控制造成的不利影响,从而能够使混合料水分控制到较小的波动范围内。该研究成果为烧结混合料水分前馈控制的建模问题提供了一种通过自学习建模及时随物料变化调整前馈参数的方法,为在线实际应用奠定了基础。(本文来源于《东北大学》期刊2016-12-01）
李春红,万先蓉[10]（2016）在《废水处理系统水质特征动态分析的混合智能控制》一文中研究指出随着我国经济的发展,相应的也就致使水的污染问题日益突出和明显,对其的治理和解决也就日渐繁重起来。为了能够更加高效和迅速的处理废水污染问题,专家们已经开始逐渐将自动化技术与计算机技术运用在了对污水处理的过程中,并建立起各种高性能的对废水处理方面的控制系统,从而达到确保其过程中的安全、可靠以及稳定等性能,增强出水的水质,降低药耗和能耗以及人工上的成本,最终实现污水处理的经济与良性操作。(本文来源于《化工管理》期刊2016年24期）
混合智能控制论文开题报告
（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：
人机融合智能操纵技术是人机混合智能的一个重要研究方向,旨在通过采集人体脑电信号、眼动轨迹等生理特征参量,建立人-机-环境一体化的协作通路,实现非常规物理操作通道下对外部产品的实时控制。本文创新性的提出一种脑控、眼控、增强现实等多种人机交互手段复合应用的新型人机融合智能操控技术框架,并建立相关的演示平台,提升针对单通道交互的人机融合控制精度与鲁棒性,实现人-机-环叁个方面的安全保障、性能提升和能力拓展。
（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。
混合智能控制论文参考文献
[1].刘海明.混合料水分智能控制的实现方法[J].矿业工程.2019
[2].王振亚,代京.多模态人机混合交互智能控制技术[J].科技视界.2018
[3].李志坚.混合动力电动汽车发动机转速智能控制系统设计[J].计算机测量与控制.2017
[4].张云峰,胡国仁.遗传优化算法在船舶航向混合智能控制中的应用[J].舰船科学技术.2017
[5].朱正佳.基于智能控制算法的混合励磁同步电机驱动系统研究[D].广东工业大学.2017
[6].冯冬青,许雪燕.玻璃窑炉气电混合智能控制系统[J].郑州大学学报(理学版).2017
[7].唐道贵.基于智能控制算法的混合动力船舶能量管理策略研究[D].武汉理工大学.2017
[8].殷欢.串联混合动力汽车能量智能控制与仿真算法研究[D].华北电力大学.2017
[9].蔡洪岩.烧结混合料水分智能控制应用与自学习建模研究[D].东北大学.2016
[10].李春红,万先蓉.废水处理系统水质特征动态分析的混合智能控制[J].化工管理.2016
论文知识图
