导读:本文包含了模糊预测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:模糊,波导,充电站,模型,风洞,质子,加热器。
模糊预测控制论文文献综述
许娣,佃松宜,高钰凯[1]（2019）在《基于T-S模糊模型的CSTR系统广义预测控制》一文中研究指出模糊预测控制将模糊与预测2种思想相结合,已经成功应用于工控领域。连续搅拌反应釜是化工生产过程中典型的非线性系统,传统控制方法难以满足其控制精度要求。本文提出一种模糊广义预测控制方法。采用改进的模糊划分聚类算法对T-S模糊模型的前件参数进行辨识,仿真证明该算法的辨识效果优于原始模糊聚类算法;结合带有遗忘因子的递推最小二乘法对模糊模型的后件参数进行辨识。采用广义预测控制算法与PID算法分别对连续搅拌反应釜系统进行仿真验证,仿真结果证明了本文方法的有效性。(本文来源于《自动化与仪表》期刊2019年11期）
伏娜,张晞[2]（2019）在《质子交换炉温控系统的模糊解耦预测控制》一文中研究指出针对质子交换炉多变量、非线性、强耦合、大滞后等特点,提出一种模糊解耦与预测控制相结合的温度控制策略,以降低系统耦合并提高系统抗干扰能力。首先通过传热机理分析,基于热平衡机理推导出了质子交换炉的简化线性模型,然后基于模糊策略设计模糊解耦控制器,将多变量系统的控制变为多个单变量系统的控制,并对解耦后的系统采用闭环预测控制。仿真结果表明,较传统PID控制和单纯模糊解耦控制,模糊解耦与预测控制相结合的控制方法不仅能够降低系统耦合程度,而且减小了干扰引起的温度波动。由此表明,该方法在多变量非线性系统中是有效的。(本文来源于《仪表技术与传感器》期刊2019年09期）
李澄非,潘海欣,吉登清[3]（2019）在《基于模糊控制的风光互补发电系统功率预测的研究》一文中研究指出利用传统能源进行发电带来的问题已成为全球关注的焦点,而风能和太阳能是目前世界上主要的用来发电的清洁能源。文章根据风能和太阳能的互补特性,设计了风光互补发电系统,实现了基于扰动观察法的最大功率点追踪(Maximum Power Point Tracking, MPPT)控制,使用一种双输入的升压斩波电路来进行模型的仿真,并且采用模糊控制对输出功率进行预测。仿真结果表示该设计可行,在不同环境下系统能够实时做出调整,使系统输出最大功率,而且预测的误差为5.07%,可以得到良好的预测结果。(本文来源于《第30届中国过程控制会议（CPCC 2019）摘要集》期刊2019-07-31）
吴佳,苏成利,施惠元[4]（2019）在《基于TSA的多变量模糊预测控制》一文中研究指出针对多变量非线性系统,提出了一种基于TSA的多变量模糊预测控制。该算法将非线性系统的过程模型建模为T-S模糊模型,并作为预测模型。采用树和种子算法(TSA)在线搜索非线性预测控制系统的最优控制律,避免了直接递推控制律时复杂的多项式难以求解的问题。PH中和过程的仿真对比结果表明该方法是有效的和可行的。(本文来源于《第30届中国过程控制会议（CPCC 2019）摘要集》期刊2019-07-31）
王金刚[5]（2019）在《模糊预测控制在地铁舒适度方面的研究与仿真》一文中研究指出针对地铁列车自行运行系统(Automatic Train Operation, ATO)舒适度方面进行研究,基于模糊预测控制理论设计了模糊预测控制器,在MATLAB平台上通过仿真模型建立,对模糊预测控制在ATO舒适度方面深入研究并进行仿真验证,表明ATO系统采用模糊预测控制算法在地铁舒适度方面有明显的改善,为地铁舒适度方面提供可行方案。(本文来源于《铁路通信信号工程技术》期刊2019年06期）
魏玉莉[6]（2019）在《基于模糊预测控制的地铁自动控制研究》一文中研究指出介绍了模糊预测控制的构成与应用,对地铁自动控制系统、预测控制部分的算法进行了设计,并经过系统仿真验证了模糊预测控制系统的可行性。(本文来源于《机电信息》期刊2019年17期）
王哲,张国营,王瑞,代兵琪[7]（2019）在《基于模糊控制与RBF-NN的电动汽车充电站短期负荷预测模型研究》一文中研究指出电动汽车大量的充电负荷会冲击当地电网,为提高电动汽车充电站的负荷预测精度,提出了基于模糊控制在线修正RBF-NN短期负荷预测模型。该预测模型采用模糊控制原理对RBF-NN短期负荷预测模型的结果进行在线修正,与单一RBF-NN短期负荷预测模型相比,精度有了进一步的提高,证明了该预测模型的优越性。(本文来源于《黑龙江电力》期刊2019年03期）
王由之,王磊,李光耀,张勇,刘秀梅[8]（2020）在《采棉机体积流量灰色预测模糊PID控制方法》一文中研究指出由于采棉机行走机构的控制运行具有大延迟、大惯性等非线性特点,给采棉机高效快速采摘棉花带来很大困难,影响采棉机行进速度的稳定性与可靠性。为此,应用灰色预测方法,基于模糊理论设计了能够对采棉机行走速度进行控制调节的灰色预测模糊PID控制器,建立了采棉机行走控制系统仿真模型。通过仿真试验得出:灰色预测模糊PID控制器相比常规PID控制器具有良好的控制效果,且具有超调量小、响应时间短及鲁棒性好的特点。(本文来源于《农机化研究》期刊2020年04期）
陈晨曦[9]（2019）在《基于模糊预测的加热器模拟参数控制策略研究》一文中研究指出高温风洞多通过燃烧加热器得到一定总温、总压、氧摩尔比的高焓气体,以开展高超声速系统的推进、材料、结构等的真实温度性能试验。现阶段国内各高温风洞均采用固定马赫数试验模式,而发展变马赫数运行能力,能够显着提升高温风洞的试验成熟度。为实现高温风洞变马赫数运行,必须解决燃烧加热器变模拟参数控制问题,使总温、总压、氧摩尔比等模拟参数均能跟踪预设的目标轨迹。由于高温风洞燃烧加热器(以下简称加热器)的模拟参数控制较为复杂,具有显着的非线性、多变量耦合、时变时滞等控制特性,目前常用的高温风洞控制策略难以实现良好的控制性能,因此开展加热器多变量变参数控制策略研究显得十分重要。本文以0.6m高温高超声速风洞的加热器系统为研究对象,针对该系统的结构组成与运行特点,合理划分模块部件,基于流体力学叁大守恒方程建立了加热器模拟参数的动态数学模型,并进一步基于MATLAB/Simulink图形化编程语言建立了加热器系统仿真模型。对该模型设计了初步仿真实验,输出结果显示该控制对象具有非线性,且各变量间相互耦合。在0.6m高温高超声速风洞上设计并开展了验证性试验,风洞试验结果与仿真结果吻合较好,证明该仿真模型能够有效模拟加热器系统的运行控制过程,可以用于加热器模拟参数控制策略研究。针对加热器变参数控制的特点难点,将模糊预测控制算法用于加热器模拟参数控制。研究了预测控制方法和T-S模糊模型在线辨识方法,以T-S模糊模型作为广义预测控制的预测模型,实现了模糊预测控制,并设计推导了具体算法。针对加热器系统的输入约束问题,引入控制量柔化系数与设定值柔化系数,简化了约束条件描述,同时通过动态性能模糊指标实时调整柔化系数,提高了优化控制效率,并使该控制算法更加可行。仿真结果显示,基于T-S模糊模型的预测控制可以满足加热器模拟参数连续可变的控制要求,为相关风洞设备的建设提供了有价值的控制策略方案。(本文来源于《军事科学院》期刊2019-06-02）
郁建国[10]（2019）在《模糊预测控制在水泥生产过程中的应用》一文中研究指出在本次研究中我们阐述了新型预测控制的算法,模糊预测控制在水泥回转窑分解炉出口温度的相关控制应用,通过结果我们发现当在具体生产过程中引入模糊预测控制技术时相比PID控制系统来说,其控制效果较好,同时相比简单模糊控制来说其稳定性也有显着提升。(本文来源于《江西建材》期刊2019年05期）
模糊预测控制论文开题报告
（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：
针对质子交换炉多变量、非线性、强耦合、大滞后等特点,提出一种模糊解耦与预测控制相结合的温度控制策略,以降低系统耦合并提高系统抗干扰能力。首先通过传热机理分析,基于热平衡机理推导出了质子交换炉的简化线性模型,然后基于模糊策略设计模糊解耦控制器,将多变量系统的控制变为多个单变量系统的控制,并对解耦后的系统采用闭环预测控制。仿真结果表明,较传统PID控制和单纯模糊解耦控制,模糊解耦与预测控制相结合的控制方法不仅能够降低系统耦合程度,而且减小了干扰引起的温度波动。由此表明,该方法在多变量非线性系统中是有效的。
（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。
模糊预测控制论文参考文献
[1].许娣,佃松宜,高钰凯.基于T-S模糊模型的CSTR系统广义预测控制[J].自动化与仪表.2019
[2].伏娜,张晞.质子交换炉温控系统的模糊解耦预测控制[J].仪表技术与传感器.2019
[3].李澄非,潘海欣,吉登清.基于模糊控制的风光互补发电系统功率预测的研究[C].第30届中国过程控制会议（CPCC2019）摘要集.2019
[4].吴佳,苏成利,施惠元.基于TSA的多变量模糊预测控制[C].第30届中国过程控制会议（CPCC2019）摘要集.2019
[5].王金刚.模糊预测控制在地铁舒适度方面的研究与仿真[J].铁路通信信号工程技术.2019
[6].魏玉莉.基于模糊预测控制的地铁自动控制研究[J].机电信息.2019
[7].王哲,张国营,王瑞,代兵琪.基于模糊控制与RBF-NN的电动汽车充电站短期负荷预测模型研究[J].黑龙江电力.2019
[8].王由之,王磊,李光耀,张勇,刘秀梅.采棉机体积流量灰色预测模糊PID控制方法[J].农机化研究.2020
[9].陈晨曦.基于模糊预测的加热器模拟参数控制策略研究[D].军事科学院.2019
[10].郁建国.模糊预测控制在水泥生产过程中的应用[J].江西建材.2019
论文知识图
