导读:本文包含了云模型控制器论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:两轮自平衡机器人,云模型控制器,平衡系统,姿态检测
云模型控制器论文文献综述
徐子为,李众[1]（2019）在《云模型控制器在两轮自平衡机器人中的应用》一文中研究指出两轮自平衡机器人控制系统具有高阶次、多变量、非线性且强耦合的特性,因此难以建立精准的数学模型。针对两轮自平衡机器人系统的复杂性,对其平衡控制系统进行了研究,提出了一维云模型控制器的设计方法。运用该方法,成功地实现了两轮自平衡机器人的平衡控制,并比较了一维云模型控制器在叁规则和五规则下对系统性能的影响。试验结果表明:一维云模型控制器在两轮自平衡机器人平衡控制系统中具有良好的控制性能和强抗干扰性,五规则控制器具有更加优越的控制效果。云模型控制器成功应用在两轮自平衡机器人平衡系统中,并在试验样机平台体现了良好的平衡性能,为今后云模型控制器的设计提供参考,也推进了云模型控制器在硬件平台实现的进程。(本文来源于《自动化仪表》期刊2019年05期）
刘昱,刘昌龙,吕文洋,彭锋,季忆[2]（2018）在《无模型控制器在气缸压力控制系统中的应用研究》一文中研究指出气动伺服系统存在纯时延、非线性、时变等特点,传统的控制策略(如PID控制)在解决非线性系统时效果不理想,因此提出一种无模型控制算法。此方法在被控对象结构复杂、参数时变时控制效果较好。首先对气动伺服系统进行建模,建模过程包括阀口流量、比例流量阀及缸内压力建立一个二阶模型;其次设计无模型自适应控制器(Model-Free Adaptive Controller,MFAC)用于气动伺服系统压力控制;最后利用LabWindows/CVI平台进行试验验证。结果表明,针对气动伺服系统设计的无模型控制器是有效的,相比于传统PID控制有更快的响应速度和更高的控制精度。(本文来源于《液压与气动》期刊2018年10期）
付誉,李众[3]（2018）在《机械臂轨迹跟踪云模型控制器设计》一文中研究指出针对云模型理论的研究现状以及传统的PID控制器存在的控制参数适应性差、处理复杂非线性问题手段单一等缺陷,本文首先对二自由的机械臂进行了运动学和动力学分析,给出了机械臂数学模型;然后在考虑实际操作中机械臂存在的死区、未知负载等非线性因素的前提下,设计出了一维云模型控制器;最后在Matlab的仿真平台下对所建立的模型进行仿真,得到高精度的关节位置、位置误差等状态变量的轨迹跟踪曲线。实验结果表明此控制器对参数变化具有很强的适应性,解决了传统的PID控制存在的问题,使机械臂能够快速、精确地沿着目标轨迹运行。(本文来源于《电子设计工程》期刊2018年16期）
刘祥盛[4]（2018）在《基于小脑模型控制器的永磁同步电机无位置传感器矢量控制系统的研究》一文中研究指出永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM)依靠其体积小、功率密度大等优点被广泛应用于各个领域。近年来,由于资源紧缺以及环境问题,使得永磁同步电机逐渐成为广受关注的电动车驱动设备。这些也导致了永磁同步电机的设计与控制成为了一个重要的研究内容与研究热点。矢量控制是一种常用的电机控制策略,矢量控制实现的基本原理是通过测量和控制同步电动机定子电流矢量,根据磁场定向原理分别对同步电动机的励磁电流和转矩电流进行控制,从而达到控制同步电动机转矩的目的。为了更好地发挥永磁同步电机的性能,本文对矢量控制进行了深入的研究。通过分析传统PI控制的缺陷,本文采用了智能PI控制取代了传统的PI控制。智能控制中比较常用的有专家控制、模糊控制以及神经网络控制。各种智能控制都有其优点与缺点,在对上述叁种智能控制进行分析后,本文设计了基于小脑模型与PID复合控制的永磁同步电机的控制器。通过在MATLAB Simulink仿真平台下进行实验,验证了本文提出的控制器的优越性。矢量控制中使用速度传感器来获取相应的参数。使用速度传感器不利于电机的维护,并且电机的寿命也会受到限制。因此本文针对矢量控制存在的不足之处,研究了电机的无速度传感器控制。通过分析,本文最终选择了模型参考自适应(MRAS)方法来对电机的转子位置和速度信号进行辨识,从而实现系统的闭环控制。如果只使用MRAS方法,电机控制中的转速环依旧使用的是PI控制,因此本文将传统PI控制变成了基于小脑模型与PID复合控制,设计基于小脑模型控制器的永磁同步电机无位置传感器矢量控制系统,通过仿真验证了控制系统的优越性。最后本文基于TMS320F28335控制器搭建了硬件平台,对矢量控制算法进行了验证。实验结果验证了矢量控制算法的正确性与可行性。(本文来源于《上海应用技术大学》期刊2018-05-24）
李雪园[5]（2018）在《无模型控制器参数在线自整定研究》一文中研究指出随着时代的进步,科技的发展,实际生产过程变得越来越复杂,日益呈现出多输入多输出、强耦合、强非线性、多工况、变负荷、时变等复杂性特征,使得被控对象的精确数学模型难以获取,给传统的基于数学模型的控制方法带来了前所未有的挑战。无模型控制算法是一种新型的基于数据驱动的控制方法,仅依赖于受控系统实时量测的输入输出数据进行控制器的分析和设计,不依赖受控系统的任何数学模型信息,避免了未建模动态的影响,具有良好的应用前景。然而,无模型控制器参数的确定主要依赖经验知识,同时调节过程比较耗时,限制了无模型控制器在复杂工业过程的进一步推广应用。目前,无模型控制器参数整定领域相关的研究还鲜有报道,没有形成系统的参数整定方法。为了推进无模型控制器在工业过程的实际应用,本文深入分析了无模型控制器参数对控制效果的影响,选取控制输入估计算法中的惩罚因子和步长因子作为待整定参数,结合BP神经网络强大的学习能力,提出并实现了控制器参数在线自整定的叁类新方法,形成了无模型控制器参数在线自整定的系统理论与方法:(1)针对SISO系统,提出并实现了 SISO无模型控制器参数在线自整定新方法,通过典型时变非线性SISO系统的仿真实验,验证了所提新方法能够显着提高控制精度和稳定性。(2)针对MIMO系统,提出并实现了 MIMO无模型控制器参数在线自整定新方法,通过典型时变非线性MIMO系统的仿真实验,验证了所提新方法能够显着提高控制精度和稳定性。(3)针对MIMO系统,提出并实现了 MIMO基于SISO无模型控制器的解耦控制方法,首先根据MIMO系统的耦合性特征与倾向性特征分解成多个相互耦合的SISO系统,然后同步实现多个SISO系统之间的在线解耦与各SISO系统无模型控制器参数的在线自整定,典型时变非线性MIMO系统的仿真实验表明,所提新方法进一步显着提高了控制精度和稳定性。(本文来源于《浙江大学》期刊2018-03-01）
张杨,吴文海,胡云安,高丽[6]（2018）在《舰载机着舰纵向非仿射模型控制器设计》一文中研究指出针对舰载机着舰的纵向非仿射模型,考虑舰尾流扰动的影响,提出基于非仿射模型的预设性能的控制律方法。与传统反演方法通过设置假设条件将舰载机模型转换成仿射形式不同,将舰载机模型转换为更一般的非仿射形式,放宽了假设条件,并在此模型基础上设计控制律方法,使高度、迎角、俯仰角和俯仰角速率等误差满足预先设定的范围。该方法减少了计算量,控制器结构更加简单,同时对舰尾流扰动具有较强的鲁棒性,提高了着舰航迹精度。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2018年03期）
李飞,李众[7]（2017）在《PID型云模型控制器在电子节气门中的应用》一文中研究指出针对汽车电子节气门具有很强的参数不确定性、时变性和非线性,难以建立准确的数学模型等特点,采用了一维云模型和常规PID相结合的控制方法建立了节气门控制器,分别运用PID型云模型控制器和常规PID控制器对节气门模型进行仿真;最后,通过Matlab/Simulink仿真实验,结果表明与常规PID控制器相比较,PID型云模型控制器能够显着提高节气门的快速性、稳定性和鲁棒性。(本文来源于《电子设计工程》期刊2017年22期）
郭丙君[8]（2016）在《基于广义通用模型控制器的倒立摆串级控制系统设计》一文中研究指出在保证倒立摆摆杆不倒的条件下,使小车位置可控,应用串级控制设计方法 ,首先推导出相应的模型,应用广义通用模型控制器的设计方法对于内环及外环进行设计,将被控对象的模型嵌入到控制器中,应用主导极点的思想对于控制器参数进行选择,仿真结果验证了控制系统具有良好的性能。(本文来源于《科技视界》期刊2016年22期）
马程川[9]（2016）在《基于PCS7的无模型控制器的设计与应用》一文中研究指出在工业生产中,大滞后环节普遍存在,影响了工业生产的高效性。为解决这个问题,研究人员提出了多种解决滞后问题的方法,这些方法往往需要被控系统的模型。流程工业中建模问题一直是难点,模型的建立需要在诸多理想的假设条件下进行,对于复杂、庞大的系统来说通常难以建立模型。针对上述问题,本论文做了以下工作：1、本文在详细分析了无模型控制理论的基础上通过仿真验证了泛模型的可行性,以滞后特性为切入点,讨论了PID控制,Smith预估控制,内模控制以及无模型控制在二阶滞后对象上的应用,比较不同控制器的控制效果。通过对被控对象的研究,总结了无模型控制器各参数的作用,参数整定的方法。2、以工业锅炉系统中的减温器为例,在西门子公司的PCS7控制系统中开发了无模型控制器模块。把过热蒸汽出口温度的大时间滞后作为研究对象,实现了对具有滞后特性对象的换热器出口温度的控制。(本文来源于《北京化工大学》期刊2016-06-01）
刘昱,赵国新[10]（2016）在《无模型控制器的无摩擦气缸控制仿真》一文中研究指出无摩擦气缸伺服系统作为一种特殊的气动系统,具有成本低、节能,清洁等优点,运用较为广泛。其驱动负载的输出力由气体压力而产生,由于气体的可压缩性,要得到精确的数学模型十分困难,而且气动系统易受周围环境因素的影响,当采用传统PID控制时,很难使系统长时间保持良好的控制效果。针对比例流量阀驱动无摩擦气缸的气动伺服系统,对其进行建模分析,并将无模型控制算法引入到伺服系统的控制器设计中,利用仿真软件构建控制系统并进行仿真,仿真结果表明,相比于常规的肿控制器,无模型控制具有更优的控制性能,在保证系统稳定性的前提下提高了输出响应速度。(本文来源于《计算机仿真》期刊2016年03期）
云模型控制器论文开题报告
（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：
气动伺服系统存在纯时延、非线性、时变等特点,传统的控制策略(如PID控制)在解决非线性系统时效果不理想,因此提出一种无模型控制算法。此方法在被控对象结构复杂、参数时变时控制效果较好。首先对气动伺服系统进行建模,建模过程包括阀口流量、比例流量阀及缸内压力建立一个二阶模型;其次设计无模型自适应控制器(Model-Free Adaptive Controller,MFAC)用于气动伺服系统压力控制;最后利用LabWindows/CVI平台进行试验验证。结果表明,针对气动伺服系统设计的无模型控制器是有效的,相比于传统PID控制有更快的响应速度和更高的控制精度。
（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。
云模型控制器论文参考文献
[1].徐子为,李众.云模型控制器在两轮自平衡机器人中的应用[J].自动化仪表.2019
[2].刘昱,刘昌龙,吕文洋,彭锋,季忆.无模型控制器在气缸压力控制系统中的应用研究[J].液压与气动.2018
[3].付誉,李众.机械臂轨迹跟踪云模型控制器设计[J].电子设计工程.2018
[4].刘祥盛.基于小脑模型控制器的永磁同步电机无位置传感器矢量控制系统的研究[D].上海应用技术大学.2018
[5].李雪园.无模型控制器参数在线自整定研究[D].浙江大学.2018
[6].张杨,吴文海,胡云安,高丽.舰载机着舰纵向非仿射模型控制器设计[J].系统工程与电子技术.2018
[7].李飞,李众.PID型云模型控制器在电子节气门中的应用[J].电子设计工程.2017
[8].郭丙君.基于广义通用模型控制器的倒立摆串级控制系统设计[J].科技视界.2016
[9].马程川.基于PCS7的无模型控制器的设计与应用[D].北京化工大学.2016
[10].刘昱,赵国新.无模型控制器的无摩擦气缸控制仿真[J].计算机仿真.2016