导读:本文包含了混合模糊控制论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:模糊PID,隶属函数,温室,参数整定
混合模糊控制论文文献综述
段科俊,李明[1]（2019）在《基于混合隶属度的模糊PID温室控制》一文中研究指出根据模糊自适应PID的控制原理,分析不同的模糊化、清晰化隶属函数对温室控制的影响。首先根据模糊自适应PID控制的原理确定模糊控制的输入量及输出量;然后采用不同的隶属度函数,制定四种输入、输出模糊化方案,并确定模糊控制的控制规则;最后在MATLAB环境中进行仿真研究,对比四种不同输入、输出模糊化方案的控制效果。仿真结果表明,平缓型隶属函数能够提升系统响应速度,但会引起系统超调;陡峭型隶属函数能够提升系统的控制精度,但会降低系统的响应速度。(本文来源于《林业机械与木工设备》期刊2019年11期）
张金柱,韩玉敏,孙远涛,王云龙[2]（2019）在《基于模糊控制的混联式混合动力汽车能量管理策略》一文中研究指出混合动力汽车由于能够减少燃油消耗和降低排放而迅速发展。在各种混合动力汽车中,混联式混合动力汽车结合串联和并联混合的优点,其工作模式的优化取决于许多部件,如发动机、电机/发电机、电池和功率分流装置等部件。混联式混合动力汽车控制策略的开发比其他混合动力汽车更复杂。以丰田卡罗拉混合动力汽车为例研究混联式混合动力汽车的能量管理策略。基于对典型驾驶循环的效率分析,提出优化混联式混合动力汽车能量管理的模糊转矩控制策略。建立基于Matlab/simulink的车辆模型,仿真结果表明车辆油耗和性能明显提高。(本文来源于《交通科技与经济》期刊2019年05期）
谢超,张建文,李星[3]（2019）在《基于EEMD与模糊控制的混合储能控制策略》一文中研究指出为实现风电平滑并网,采用蓄电池和超级电容组成的混合储能系统平抑风电出力波动。提出了基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)与模糊控制的混合储能控制策略。利用EEMD对风电输出功率信号进行分解。根据低、高频固有模态函数(IMF)能量的明显差异确定EEMD滤波阶次。按照风电并网波动率的限制要求,对滤波阶次进行调整,将符合波动率要求的低频分量并网,高频分量分配给混合储能系统。对蓄电池和超级电容的实时荷电状态(State of Charge,SOC)进行判断,利用模糊控制对超级电容的功率指令进行优化,防止超级电容过充和过放。仿真实例表明,所提策略既能实现风电输出功率的合理分配,有效的抑制风电波动,又能使混合储能系统的SOC稳定在合理区间,提高储能系统的使用寿命。(本文来源于《电测与仪表》期刊2019年20期）
步子豪,李志俊,张雨萌,陶加贝[4]（2019）在《混合动力起重机系统模糊控制仿真》一文中研究指出近年来,随着超级电容以及控制策略的发展,混合动力起重机的实现成为了可能。本文首先论证包含超级电容在内起重机的系统结构,制定了利用模糊控制控制起重机的混合动力系统的策略。最终利用matlab仿真论证模糊控制超级电容实现节能的可行性。(本文来源于《中国科技信息》期刊2019年17期）
孙泽伦,陈洁,滕扬新,付菊霞,邓浩[5]（2019）在《基于混合储能平抑风电波动的负反馈分层模糊控制策略》一文中研究指出为平抑风电功率的波动,满足安全友好的并网要求,本文控制策略首先利用小波包分解算法将风电厂发出的一段原始有功功率按不同频率分解,分别分解为不同频率等级的功率曲线,改进了负反馈的模糊控制方法,利用分层模糊控制使得超级电容器、蓄电池以及燃氢燃料电池制氢系统之间联立和互补,充分发挥了不同储能器件各自的特性,扩展了储能容量,增强了平抑风电波动的效果。(本文来源于《电力电容器与无功补偿》期刊2019年04期）
韩北川[6]（2019）在《基于模糊控制的混合动力船舶能量管理策略研究》一文中研究指出以由燃料电池、超级电容和蓄电池组成的混合动力船舶为研究对象,根据各动力源的特性参数建立混合动力系统数学模型。根据燃料电池、蓄电池和超级电容的动力特性,提出了一种基于模糊逻辑的能量管理策略,借助模糊逻辑控制算法和隶属度函数概念,综合考虑各影响因素(如功率需求,SOC等),从而得到最佳优化方案。通过模糊控制器将蓄电池SOC、超级电容SOC、需求功率输入量模糊化,经过所设定的控制规则来完成能量分配与管理,得到燃料电池、蓄电池和超级电容的输出功率。最后在MATLAB/SIMULINK环境下建立了混合动力系统仿真模型,仿真结果表明:基于模糊逻辑的能量管理策略能实现对混合动力系统能量的优化管理与控制,使船舶安全可靠运行,为实现船舶纯绿色的发展提供技术支撑。(本文来源于《机电工程技术》期刊2019年07期）
尹忠东,谢呵呵[7]（2019）在《离散二进制粒子群算法与模糊控制混合运行的家庭能量管理算法》一文中研究指出能源互联网是解决未来电网大规模分布式电源接入,提高新能源渗透率、电网经济性及可靠性的重要手段。未来家庭能源网络作为能源互联网的一种子网,主要由分布式电源、储能系统、电动汽车、智能家电与传统电器组成。目前,家庭能量管理策略上主要采用以混合整数线性规划(MILP)为代表的最优化算法和以模糊控制为代表的控制算法,但两种方法都存在着一定的弊端。考虑到家庭能源网络内设备特性不一,仅采用一种控制方式有失偏颇。在分析家庭系统内不同能量设备的应用现状的基础上,提出采用最优化算法与控制算法混合运行的家庭能量管理策略,并针对不同策略之间的兼容性做出了优化。为验证算法的优化效果,利用真实历史数据分析了混合运行下的算法表现,并与单独控制时家庭运行成本做出比较,验证了算法的有效性。(本文来源于《华北电力大学学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
吴琦,詹宇,于家旋,任昊宇,任振辉[8]（2019）在《基于混合蚁群算法和变论域模糊控制的混肥系统设计》一文中研究指出为使水肥溶液更好满足果树养分需求,设计一个果园水肥一体化混肥系统。系统采用液位传感器、pH值传感器和EC值传感器检测水肥溶液参数,采用逻辑控制调节水、肥量和溶液EC值,通过基于混合蚁群算法的变论域模糊控制调节水肥溶液pH值。系统仿真及运行试验表明,该算法能够实时调节伸缩因子,将水肥溶液的pH值保持在7.0,实现水肥溶液pH值的精准调节,满足果树生长需要。(本文来源于《中国农机化学报》期刊2019年07期）
戚金凤[9]（2019）在《并联混合动力汽车动力源参数设计及模糊控制策略的建模仿真分析》一文中研究指出根据汽车道路行驶的数学模型计算并联混合动力汽车驱动电机和发动机的各项参数,设计模糊控制策略控制驱动电机和发动机协调工作,使用Matllab/Simulink软件和Advisor汽车仿真软件联合建模仿真。在建模过程中,将上述计算结果输入Advisor汽车模型中,设置汽车的行驶工况、最高车速、加速时间和爬坡能力4个计算任务,并运行计算任务。仿真结果表明:汽车驱动电机和发动机的参数能匹配汽车整车参数、性能要求,模糊控制策略能在保证汽车整车性能要求的前提下进一步减少燃油消耗和尾气排放物,表明本驱动电机和发动机参数匹配设计方法、模糊控制策略均可行。(本文来源于《北京工业职业技术学院学报》期刊2019年03期）
姚堤照,谢长君,曾甜,黄亮[10]（2019）在《基于多模糊控制的电电混合汽车能量管理策略》一文中研究指出针对目前锂电池-超级电容复合能源电动汽车在单一模糊控制策略上的不足,提出并设计了多模糊联合控制的能量管理策略。结合实验台架实际参数,在MATLAB环境下搭建整车模型,通过ECE和UDDS工况对模糊方波调节控制策略、功率分配因子模糊控制策略和改进的基于模糊方波调节的联合控制策略对比分析,最后选择效果最优的基于模糊方波调节的联合控制策略嵌入实验台架进行验证。实验结果表明,本文中提出的控制策略在两种测试工况下均可实现锂电池在不同SOC下充放电电流平滑控制在1C以内,有利于锂电池组安全运行并有效降低整车行驶成本。(本文来源于《汽车工程》期刊2019年06期）
混合模糊控制论文开题报告
（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：
混合动力汽车由于能够减少燃油消耗和降低排放而迅速发展。在各种混合动力汽车中,混联式混合动力汽车结合串联和并联混合的优点,其工作模式的优化取决于许多部件,如发动机、电机/发电机、电池和功率分流装置等部件。混联式混合动力汽车控制策略的开发比其他混合动力汽车更复杂。以丰田卡罗拉混合动力汽车为例研究混联式混合动力汽车的能量管理策略。基于对典型驾驶循环的效率分析,提出优化混联式混合动力汽车能量管理的模糊转矩控制策略。建立基于Matlab/simulink的车辆模型,仿真结果表明车辆油耗和性能明显提高。
（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。
混合模糊控制论文参考文献
[1].段科俊,李明.基于混合隶属度的模糊PID温室控制[J].林业机械与木工设备.2019
[2].张金柱,韩玉敏,孙远涛,王云龙.基于模糊控制的混联式混合动力汽车能量管理策略[J].交通科技与经济.2019
[3].谢超,张建文,李星.基于EEMD与模糊控制的混合储能控制策略[J].电测与仪表.2019
[4].步子豪,李志俊,张雨萌,陶加贝.混合动力起重机系统模糊控制仿真[J].中国科技信息.2019
[5].孙泽伦,陈洁,滕扬新,付菊霞,邓浩.基于混合储能平抑风电波动的负反馈分层模糊控制策略[J].电力电容器与无功补偿.2019
[6].韩北川.基于模糊控制的混合动力船舶能量管理策略研究[J].机电工程技术.2019
[7].尹忠东,谢呵呵.离散二进制粒子群算法与模糊控制混合运行的家庭能量管理算法[J].华北电力大学学报(自然科学版).2019
[8].吴琦,詹宇,于家旋,任昊宇,任振辉.基于混合蚁群算法和变论域模糊控制的混肥系统设计[J].中国农机化学报.2019
[9].戚金凤.并联混合动力汽车动力源参数设计及模糊控制策略的建模仿真分析[J].北京工业职业技术学院学报.2019
[10].姚堤照,谢长君,曾甜,黄亮.基于多模糊控制的电电混合汽车能量管理策略[J].汽车工程.2019