导读:本文包含了自补偿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:磨矿分级过程,粒度,补偿模糊神经网络
自补偿模糊控制论文文献综述
李明旭,周颖,赵慧敏,陈阳[1]（2015）在《补偿模糊神经网络在磨矿控制中的应用研究》一文中研究指出针对典型两段式磨矿控制优化中系统机理复杂、影响因素多、难以建立精确的数学模型等诸多难点问题,采用补偿模糊神经网络对磨矿控制器进行设计,通过利用模糊控制对模糊信息的处理能力和神经网络强大的学习能力很好地解决了磨矿控制中非线性、难建模等问题。补偿模糊神经元的引入,能使网络从初始正确定义的模糊规则或者初始错误定义的模糊规则进行训练,使系统具有更高的容错性,系统更稳定。仿真结果表明,矿石粒度被很好地控制在了一个较理想的范围,证明了补偿模糊神经网络对磨矿控制的有效性和实用性。(本文来源于《计算机仿真》期刊2015年09期）
阮文捷,胡斌,王刚[2]（2013）在《清筛机挖掘链导槽的重力补偿模糊PD控制研究》一文中研究指出由于清筛机挖掘链条导槽系统的强非线性,采用的PD控制方法在参数发生变化时,很容易导致过大的超调甚至起震,系统的动静态性能变差很大。为了提高系统的控制效果,设计了一种结合了重力补偿PD控制和模糊控制这两种方法优点的重力补偿模糊PD控制器,并将其引入到RM80清筛机的挖掘链导槽系统中。在Matlab/Simulink环境下进行的仿真结果表明:设计的补偿重力模糊PD控制器与传统PD控制器相比,改善了系统的动态性能,具有较好的鲁棒性和抗干扰性。(本文来源于《机械科学与技术》期刊2013年06期）
孙鹤旭,谌海栋,陈海永,董砚[3]（2013）在《激光焊机保护气压力非线性补偿模糊PID控制》一文中研究指出在激光焊接过程中,保护气压力控制对焊接质量有着重要的影响。为了精确控制小流量时的保护气体压力,本文提出了保护气压力非线性补偿模糊PID控制的控制方法。该方法在PCS7平台基础上实现,通过SIMULINK仿真软件进行了控制器的参数整定和控制效果仿真。仿真试验结果证实,本控制方法可以使压力输出快速达到设定值,缩短调整时间,达到了较高的控制精度,实现了良好的压力控制效果。在实际焊接应用中得到了质量良好的焊缝。(本文来源于《焊接技术》期刊2013年04期）
顾德英,吴成赛,侯娇[4]（2013）在《基于补偿模糊神经网络的BLDCM伺服控制》一文中研究指出为了实现无刷直流电机(BLDCM)位置伺服系统的高精度位置跟踪控制,针对系统多变量、非线性、强耦合、时变的特点,提出了一种基于补偿模糊神经网络控制器(CFNNC)的设计方法.该控制器将补偿模糊逻辑和神经网络相结合,引入了模糊神经元,使网络既能适当调整输入、输出模糊隶属函数,又能借助于补偿逻辑算法动态地优化模糊推理,大大提高了网络的容错性、稳定性和训练速度.仿真和在DSP控制系统上的实验结果表明,采用补偿模糊神经网络控制器,系统响应快、精度高、鲁棒性强,动态特性明显优于传统PID控制.(本文来源于《东北大学学报(自然科学版)》期刊2013年01期）
严彤,易振国,张金朋,翟旭升[5]（2013）在《航空发动机大延迟系统Smith预估补偿模糊PID控制算法》一文中研究指出试车过程中某型涡扇发动机低压压气机进口导流叶片控制通道出现了参数摆幅较大的现象,经判读试车数据认定该通道存在较大的延迟,针对该问题为该通道设计了一种Smith预估补偿模糊PID控制算法,计算机仿真结果表明:与传统的Smith预估补偿算法相比,该算法对模型的不匹配具备较强的适应能力。(本文来源于《火力与指挥控制》期刊2013年01期）
高明明,刘吉臻,高明帅,杨世明,吴玉平[6]（2012）在《基于补偿模糊神经网络的灰循环系统控制研究》一文中研究指出针对循环系统回料量对循环流化床锅炉床温的影响,采用补偿模糊神经网络的建模方法,建立灰循环系统回料控制模型,选取锅炉床温变化及变化率作为输入、回料风量作为输出进行了仿真研究,并与常规控制进行比较.结果表明:补偿模糊神经网络控制器对参数变化的适应性明显优于常规控制器,补偿模糊神经网络方法对灰循环系统控制优化有实际意义.(本文来源于《动力工程学报》期刊2012年07期）
郑晓茜,李连荣,邵帅飞[7]（2012）在《基于补偿模糊神经网络的氧乐果合成控制研究》一文中研究指出针对氧乐果合成反应过程温度具有时变、延时等非线性特性,研究了补偿模糊神经网络控制系统。首先确定了补偿模糊神经网络的初始结构和初始参数,再通过动态调整补偿的改进BP算法来调整参数,实现温度的实时控制。仿真结果表明:补偿模糊神经网络控制系统收敛速度快、适应性强,在温度控制方面取得了比较满意的控制效果。(本文来源于《农机化研究》期刊2012年05期）
张秀玲,田力勇,李晓辉[8]（2012）在《基于PSO-SA的二级倒立摆前馈补偿模糊神经网络控制》一文中研究指出以模糊神经网络为基础,结合误差前馈补偿完成了二级倒立摆系统的稳定控制,并采用模拟退火粒子群算法对控制参数进行全局寻优。与基于状态变量合成的模糊神经网络控制器相比,该控制方法不仅解决了多变量系统模糊控制器的"规则爆炸"问题,并且,由于所有状态变量直接参与控制输出,控制精度亦有所提高。仿真结果表明,该控制方案所需规则数目少,响应速度快,有良好的鲁棒性和非线性适应能力。(本文来源于《山东科技大学学报(自然科学版)》期刊2012年02期）
徐相波,陈金辉,刘景峰[9]（2012）在《基于Labview的无功补偿模糊控制方法》一文中研究指出配电系统中由于负荷的不确定性,低压线路往往在高峰和低谷负荷时出现无功不足或无功过补偿的情况,从而导致线损增加。文章提出了一种无功补偿的模糊控制方法,考虑一天内当前负荷和未来2 h负荷的变化趋势,并把它们用时间信息来表示。模糊控制器的输入为时间信息和功率因数,而输出信号用来控制并联电容器组的投切。通过Labview实现该模糊控制器并将其应用于某低压配电区,分析结果说明该方法可以减少投切的次数并获得较好的补偿效果。(本文来源于《电力电容器与无功补偿》期刊2012年01期）
王道阔[10]（2011）在《锅炉控制系统的补偿模糊神经网络仿真》一文中研究指出针对锅炉这种多参数、非线性、时变、难以建立精确数学模型的复杂被控对象,结合模糊控制和神经网络技术,提出用补偿模糊神经网络算法构造锅炉控制系统的补偿模糊神经网络自适应控制器,引入模糊推理和补偿运算,使其在性能上优越于PID控制器和一般的模糊神经网络控制器,采用Matlab中的仿真工具对补偿模糊神经网络控制器的性能做出初步的仿真。(本文来源于《控制工程》期刊2011年S1期）
自补偿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：
由于清筛机挖掘链条导槽系统的强非线性,采用的PD控制方法在参数发生变化时,很容易导致过大的超调甚至起震,系统的动静态性能变差很大。为了提高系统的控制效果,设计了一种结合了重力补偿PD控制和模糊控制这两种方法优点的重力补偿模糊PD控制器,并将其引入到RM80清筛机的挖掘链导槽系统中。在Matlab/Simulink环境下进行的仿真结果表明:设计的补偿重力模糊PD控制器与传统PD控制器相比,改善了系统的动态性能,具有较好的鲁棒性和抗干扰性。
（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。
自补偿模糊控制论文参考文献
[1].李明旭,周颖,赵慧敏,陈阳.补偿模糊神经网络在磨矿控制中的应用研究[J].计算机仿真.2015
[2].阮文捷,胡斌,王刚.清筛机挖掘链导槽的重力补偿模糊PD控制研究[J].机械科学与技术.2013
[3].孙鹤旭,谌海栋,陈海永,董砚.激光焊机保护气压力非线性补偿模糊PID控制[J].焊接技术.2013
[4].顾德英,吴成赛,侯娇.基于补偿模糊神经网络的BLDCM伺服控制[J].东北大学学报(自然科学版).2013
[5].严彤,易振国,张金朋,翟旭升.航空发动机大延迟系统Smith预估补偿模糊PID控制算法[J].火力与指挥控制.2013
[6].高明明,刘吉臻,高明帅,杨世明,吴玉平.基于补偿模糊神经网络的灰循环系统控制研究[J].动力工程学报.2012
[7].郑晓茜,李连荣,邵帅飞.基于补偿模糊神经网络的氧乐果合成控制研究[J].农机化研究.2012
[8].张秀玲,田力勇,李晓辉.基于PSO-SA的二级倒立摆前馈补偿模糊神经网络控制[J].山东科技大学学报(自然科学版).2012
[9].徐相波,陈金辉,刘景峰.基于Labview的无功补偿模糊控制方法[J].电力电容器与无功补偿.2012
[10].王道阔.锅炉控制系统的补偿模糊神经网络仿真[J].控制工程.2011