导读:本文包含了混合型控制算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:Savitzky-Golay滤波法,功率型储能系统,能量型储能系统,模糊控制算法
混合型控制算法论文文献综述
曲春辉,孙文文,陶思钰,徐青山[1]（2019）在《基于模糊控制算法和布谷鸟搜索算法的混合储能系统优化配置》一文中研究指出重点研究将混合储能系统应用于平滑可再生能源系统输出波动场景下的优化配置问题。首先,建立可再生能源输出波动的平滑目标并选取Savitzky-Golay滤波算法以平抑多种新能源的出力。继而,分析功率型储能和能量型储能各自的特点,论证混合储能的互补性。然后,建立混合(本文来源于《电气应用》期刊2019年01期）
刘君,曾华荣,陈沛龙,曾鹏,杨斌[2]（2018）在《一种混合变压器的检测与控制算法研究》一文中研究指出提出了一种基于背靠背变换器的混合变压器拓扑。分析了拓扑具体连接方式,通过简化的原理图说明了设备的工作原理;分别对背靠背变换器的前后级工作模式及补偿模式进行阐述。详细介绍了前后级变换器的检测和控制方法。提出了一种基于全通滤波器的单相电压跌落检测方法。在此基础上通过仿真与试验验证了拓扑及所提出检测和控制方法的正确性。所提出的混合变压器同时兼具功率传输和电能质量治理的功能。(本文来源于《电器与能效管理技术》期刊2018年13期）
段洁[3]（2018）在《基于协同进化混合蛙跳算法的优化迭代学习控制算法研究》一文中研究指出迭代学习控制(Iterative Learning Control,ILC)是智能控制的一个关键分支,也是一种新型的学习控制策略。其最大的特点就是可以通过重复应用先前的控制经验求取控制输入信号,该控制输入信号可以使系统的输出趋近于期望输出,以此来改善控制的质量。相比较其他控制方法,ILC拥有诸多优势,它可以用很简单的方式应用于存在较高不确定性的非线性系统,计算量也较为简单;ILC具有很高的适应性,并且在实际工业控制中很容易实现;ILC最突出的优势便是不依赖于精确的数学模型。因此,迭代学习控制的研究有着十分重要的现实意义。为了提高非线性优化迭代学习控制算法的收敛性能,获得更好的跟踪性能,本文采用协同进化混合蛙跳算法实现迭代学习控制的性能优化,提出了一种基于协同进化混合蛙跳算法的优化迭代学习控制算法。利用协同进化混合蛙跳算法来处理迭代学习控制中的非线性问题和输入有约束的问题,使得算法的参数选择简单,搜索空间小,收敛速率得到提高。此外,通过对协同进化混合蛙跳算法搜索到的控制输入施加滤波器,在不影响跟踪效果和误差的前提下,可以有效地滤除由于蛙跳算法的随机性而产生的输入的高频部分,使其曲线更为光滑。仿真结果表明基于协同进化混合蛙跳算法的优化迭代学习控制算法收敛性优于基于克隆选择算法的优化迭代学习控制算法和基于遗传算法的优化迭代学习控制算法。迭代学习控制算法中的学习参数的选取对于迭代学习控制的收敛性以及收敛速度的影响很大。传统的PID型迭代学习控制中,学习参数的设置需要凭借经验选取,具有一定的盲目型,算法分析给出的收敛条件并不能用于学习参数的选取。本文针对此问题采用协同进化混合蛙跳算法优化PID控制器的学习参数,提出了一种基于协同进化混合蛙跳算法的PID型迭代学习控制算法,通过该算法可得到能保证系统单调收敛的PID学习参数。最后,将基于协同进化混合蛙跳算法的优化迭代学习控制算法应用于吊车-双摆系统中,通过仿真验证了算法的有效性和可行性。(本文来源于《兰州理工大学》期刊2018-05-29）
何前军[4]（2018）在《串联式混合动力汽车用IPMSM控制算法研究与实现》一文中研究指出在能源耗费和环境污染日益严重的情况下,新能源领域有了新的发展势头,例如节能以及环保的电动汽车正在飞快的发展。然而,在这个领域快速发展的过程中还有着很多需要攻克的问题,最明显的就是在电机驱动控制系统这一方面。同时又因为我国有着丰富的永磁材料以及本身的性能优点,进而使得我国的电动汽车对于驱动电机的选择基本都是以永磁同步电机为主要的应用研究方向。所以,本文将内置式永磁同步电机作为研究对象,对串联式混合动力电动汽车用IPMSM驱动控制进行了深入的研究。首先,详细的阐述了本课题的研究背景及其意义,介绍了目前国内国外的电动汽车如今的发展状况及其前景,将不同的驱动电机的特点进行了具体的分析和比较,最后结合相关的一些因素和如今的国内国外电动汽车的驱动电机大致的使用情况,选用了内置式永磁同步电机来作为本文的研究对象,将其行业内的一些驱动控制方法作了详细的对比及分析,给后续的电动汽车驱动电机的控制研究作了很好的铺垫。其次,针对这种类型的电机在低速恒转矩区域工作时候的控制方案进行了彻底的研究,然后依据电机的电磁转矩公式再结合电机的数学模型,推导出MTPA控制的一些相关的公式。考虑到现有MTPA控制的一些弊端,提出了经过改进的MTPA控制方法,推导出了有功电流和无功电流之间存在的一种关系式,这样可以解决转矩和电流之间的非线性问题。同时还对改进过的控制策略通过泰勒展开然后化简,这种新的控制算法在工程中特别的适用。最后将改进过的MTPA控制策略跟id=0控制策略各自进行相同工况仿真并作了对比分析。再次,针对内置式永磁同步电机的高速运行工况,对它在恒功率区域的弱磁运行策略展开了深入的研究。对内置式永磁同步电机的高速弱磁原理进行了深度的分析,并且提出了基于电压反馈的MTPA弱磁控制方案,电机参数依赖性不大,运行起来比较稳定,能提高电机以及控制器的效率。最后通过MATLAB仿真对该策略展开了分析验证。最后,对电动汽车驱动系统的硬件电路设计和软件算法控制流程图作了详细的说明,搭建了实际的实验平台,控制核心芯片选用TMS320F28335,然后对电机以及其控制器进行了一系列相应工况下的实验。实验的结果有力的证实了本文所提到的控制方法的可靠性。(本文来源于《湖南大学》期刊2018-04-16）
邹浙湘,黄宝山,王倩[5]（2018）在《基于电机控制算法的功率分流混合动力汽车引擎优化研究》一文中研究指出针对功率分流混合动力汽车的引擎优化问题,文中提出了一种基础电机的控制算法。首先提出了功率分流传动的一般状态方程,并且使用动力学方程确定发动机与电机的转矩和速度之间的关系。控制算法被设计为使得其可以控制MG1和MG2的转矩,以使得发动机能够在最佳工作线上操作。在验证中,使用两个行星齿轮、离合器和制动器来设计双模式动力分流HEV实验台。使用MG1、MG2、用于模拟发动机的电机和电池的PWM转换器进行实验。结果证实,发动机可以在使用本研究中提出的MG1和MG2转矩控制算法的最佳工作线附近运行。(本文来源于《电子设计工程》期刊2018年07期）
许万,曹松,罗西,王琪,杨维[6]（2018）在《双轮差速移动机器人轨迹跟踪混合控制算法研究》一文中研究指出针对双轮差速移动机器人轨迹跟踪问题,提出一种基于前馈运动学和带有干扰观测器的解耦动力学的混合控制算法。首先,对双轮差速移动机器人的运动学、动力学以及位姿误差进行数学建模。其次,为保证移动机器人轨迹跟踪的快速收敛,采用前馈控制并结合位姿误差设计出运动学控制器;为保证移动机器人在速度上的跟踪性能,采用前馈解耦补偿器,加入干扰观测器,运用具有积分链式结构的微分器,设计出动力学控制器;将动力学控制器加入到运动学控制器中,设计了前馈运动学和带有干扰观测器的解耦动力学的混合控制器,并用Lyapunov函数直接法证明了系统的收敛性和稳定性。最后,通过仿真和样机验证,机器人稳定运行时左右摆差可达±9mm,证明了该混合控制算法的有效性和可行性。(本文来源于《组合机床与自动化加工技术》期刊2018年03期）
张樊[7]（2018）在《物联网密文数据访问中可撤销的混合加密控制算法设计》一文中研究指出针对物联网密文数据访问中用户隐私数据的安全性与数据应用操作效率要求之间的矛盾问题,提出一种新的可撤销的混合加密控制算法。介绍了对称加密算法,根据物联网密文数据访问中用户录入的指纹,通过数据特征提取过程、模板生成过程以及密钥生成过程生成可撤销密匙。介绍了公钥加密算法,给出物联网密文数据访问中公钥加密算法加密过程。对对称加密算法和公钥加密算法的性能进行对比,将二者结合在一起形成可撤销的混合加密控制算法。将椭圆加密算法和AES加密算法作为对比进行测试,结果表明所提算法效率高,对明文和密钥有较高的敏感性。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2018年05期）
陆一潇[8]（2018）在《基于贝叶斯的混合测量精度下批间控制算法的研究及其实现》一文中研究指出在智能制造,尤其是半导体制造过程中,批间控制(Run to Run控制)是一种广泛使用的控制方法。其控制原理是通过之前一个生产批次完成之后的测量信息来决定下一个生产批次中设备的参数设定。本文结合多种实际生产场景,提出了混合测量模式下的批间控制算法。混合测量模式是指测量结果不精准和测量结果不及时并存的测量模式。经典的批间控制算法在混合测量模式下将失效。本文结合贝叶斯概率分析的思想,提出混合精度模式下的批间控制器设计方案。并基于对已有数据分析,引入了KL(Kullback-Leibler)散度的相似度度量方法对过程模型参数的波动进行检测,大大提高了原有控制器的控制效果。但是,混合测量模式下的控制模型又带来了计算问题,造成时间复杂度过高,不适合高频次的批间控制。为提升整体计算的性能,本文设计了基于Hadoop和Spark的计算平台架构,并进行了原型软件设计,将数据汇聚在云端进行分析计算,结果传回本地进行控制,大大提升批间控制器的实时计算性能。本文的研究可解决半导体实际生产过程中混合测量信息的使用问题,设计的云端平台可进行高频率控制,保障半导体器件的良品率,提高企业效益。(本文来源于《上海交通大学》期刊2018-01-01）
朱正佳[9]（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）
薛珂[10]（2017）在《燃料电池混合能源系统交错并联技术和滑模变结构控制算法研究》一文中研究指出随着环境污染日益严重和石油能源日渐短缺,迫切需要可再生的绿色能源来代替石油从而缓解环境污染的压力。质子交换膜燃料电池(PEMFC)是一种无污染可再生绿色能源,具有运行温度低,运行压力小,排放少和高能量转化率等等优点。但是动态响应慢等的缺点影响了推广,需要辅助能源来弥补。在燃料电池系统中加入超级电容,可以利用燃料电池高能量比和超级电容高功率比的双重优点。对于燃料电池混合动力系统,直流变换器(DC/DC)是其核心的部件,对于整个燃料电池混合能源管理系统有着至关重要的作用。本文以质子交换膜燃料电池混合能源系统作为研究对象,开展了以下叁项研究:1)基于燃料电池和超级电容混合能源系统的原理设计了仿真平台,建立了燃料电池、超级电容、基于叁相交错并联技术单向的Buck变换器和双向的Buck-Boost的Simulink仿真模型;2)论文将交错并联技术应用到了直流变换器上。通过剖析叁相交错并联双向变换器,采用交错并联技术减小双向直流变换器的切换速度,加快系统的响应速度的特点。利用交错并联技术得到的叁相交错并联Boost变换器,其电流和输出电压的纹波减小了。Matlab/Simulink仿真模型的仿真结果证明了交错并联技术有利于减小DC/DC变换器输出电压电流纹波,提高了系统的响应速度;3)采用滑模变结构控制方法对能量管理控制器进行改进,设计了消除抖振的Boost滑模控制器。滑模控制器的采用加快系统响应速度,减小了总线电压的纹波。通过对Buck变换器的分析,得到Buck变换器的滑模控制器。仿真结果表明,使用滑模控制器可使系统输出电压更快的跟随其设定值,保持总线电压的稳定性,减小纹波,加快系统的响应速度。提高系统鲁棒性。(本文来源于《天津理工大学》期刊2017-05-01）
混合型控制算法论文开题报告
（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：
提出了一种基于背靠背变换器的混合变压器拓扑。分析了拓扑具体连接方式,通过简化的原理图说明了设备的工作原理;分别对背靠背变换器的前后级工作模式及补偿模式进行阐述。详细介绍了前后级变换器的检测和控制方法。提出了一种基于全通滤波器的单相电压跌落检测方法。在此基础上通过仿真与试验验证了拓扑及所提出检测和控制方法的正确性。所提出的混合变压器同时兼具功率传输和电能质量治理的功能。
（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。
混合型控制算法论文参考文献
[1].曲春辉,孙文文,陶思钰,徐青山.基于模糊控制算法和布谷鸟搜索算法的混合储能系统优化配置[J].电气应用.2019
[2].刘君,曾华荣,陈沛龙,曾鹏,杨斌.一种混合变压器的检测与控制算法研究[J].电器与能效管理技术.2018
[3].段洁.基于协同进化混合蛙跳算法的优化迭代学习控制算法研究[D].兰州理工大学.2018
[4].何前军.串联式混合动力汽车用IPMSM控制算法研究与实现[D].湖南大学.2018
[5].邹浙湘,黄宝山,王倩.基于电机控制算法的功率分流混合动力汽车引擎优化研究[J].电子设计工程.2018
[6].许万,曹松,罗西,王琪,杨维.双轮差速移动机器人轨迹跟踪混合控制算法研究[J].组合机床与自动化加工技术.2018
[7].张樊.物联网密文数据访问中可撤销的混合加密控制算法设计[J].科学技术与工程.2018
[8].陆一潇.基于贝叶斯的混合测量精度下批间控制算法的研究及其实现[D].上海交通大学.2018
[9].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
[10].薛珂.燃料电池混合能源系统交错并联技术和滑模变结构控制算法研究[D].天津理工大学.2017
标签：Savitzky-Golay滤波法; 功率型储能系统; 能量型储能系统; 模糊控制算法;