一、基于MATLAB遗传算法工具箱的控制系统设计仿真（论文文献综述）
庞伟[1]（2021）在《轮毂电机轮对式运动平台的多个轮对协同控制系统研究》文中研究指明随着电力电子技术和电池储能技术的快速发展,电动汽车发展越来越迅速,而传统电动车的转向依旧依托复杂的转向机构,而本文中设计的轮对结构采用差速方式进行转弯方式,省去了传统的复杂转向机构,为未来车辆设计提供一种可行性的转弯方案。本文基于此背景,以课题组预研制的一辆基于轮毂电机轮对式全电推进智能移动平台为背景,以轮对式轮毂电机为研究对象,设计和寻求一种轮对式轮毂电机在不同运行情况下的控制系统。轮对式轮毂电机若能得到合理平滑的控制,不仅能降低电能损耗,还能够保证平台的平滑运行,同时体现出轮对式移动平台的小转弯半径,超高灵活性优势,对未来车辆设计也具有一定的指导和探索意义。本文基于上述功能设计了基于轮毂电机的轮对模式,在MATLAB/Simulink中搭建轮毂电机仿真模型,采用遗传算法对轮毂电机控制的PID参数进行整定。在轮对式轮毂电机协同控制策略,设计了智能选择优先驱动导向轮的选择策略,在轮对式轮毂电机控制算法中分别采用了PID,模糊算法,BP神经网络三种控制算法,形成选择主驱动导向轮+控制算法的协同控制策略,分别对轮毂电机轮对式移动平台进行直线行驶、Sin弯道行驶、圆环行驶三种情况进行反复实验。得出结论:轮毂电机轮对式实验移动平台的轮对协同效果在直线行驶（包括直线匀速行驶,实现加减速行驶）中PID的协同控制效果优于模糊算法、BP神经网络算法;在S弯道行驶、圆环弯道行驶中,BP神经网络的协同控制效果优于PID、模糊算法;而模糊算法其迅速启动的性能会高于PID,神经网络算法,造成其启动初始速度快,而误差较大,协同效果大大下降,在结束启动后,进入平滑运行阶段后,其协同效果与PID、BP神经网络的协同控制效果大致相同。
樊兆明[2]（2021）在《混合动力汽车能量管理策略及发动机优化研究》文中进行了进一步梳理随着社会发展与进步,人类对化石能源需求持续增加,能源与环境问题加剧,发动机的高效清洁燃烧以及整车的节能减排成为重要研究方向。混合动力汽车兼具传统燃油车和纯电动车优点,能显着提高整车动力性、经济性和排放性能,避免里程焦虑等问题,因此受到了广泛关注。基于汽油/柴油双喷射的RCCI燃烧模式在热效率以及排放方面具有良好的表现,由于其具有燃烧相位控制方便,对原发动机机械结构改动小等优点成为当前最具应用前景的燃烧模式之一。混合动力汽车包含复杂的能量转换,需要根据时刻变化的路况及车辆状态对动力源输出情况进行管理以保证整车效率最佳,其能量管理策略一定程度上决定着整车经济性、动力性、可靠性等性能,因此始终是混合动力领域的研究重点。混合动力汽车发动机较传统汽车发动机运行工况范围窄,而RCCI燃烧模式由于发动机压力升高率等限制存在负荷拓展困难的问题,将应用RCCI燃烧模式的发动机作为混合动力专用发动机与混合动力系统相结合可以实现优势互补,实现整车节能减排。本课题依托于吉林省产业创新专项资金项目—《混合动力汽车专用发动机及动力系统能量管理关键技术开发》（项目编号:2019C058-3）,基于Converge及GT-power软件构建汽油/柴油双喷射RCCI燃烧模式发动机仿真模型,根据混合动力发动机运行特点确定优化区域,通过联合仿真对双燃料发动机燃烧边界条件进行优化,获得双燃料发动机的万有特性。与原机万有特性相比,双燃料发动机最高热效率达到44%,较原机提升3%,最低燃油消耗率达到189.28g/（k W·h）,较原机降低8.39%;以40%以上热效率范围为例,原机工作范围集中于1500-1800 r/min,230-360 Nm范围内,而双燃料发动机40%热效率以上的范围广泛分布于1100-3200 r/min,150-360 Nm区间内,双燃料发动机热效率得到了全面提升,拓宽了高效区的转速和负荷范围。由于并联式混合动力汽车发动机工况不固定,以面工况形式工作,因此优化后的双燃料发动机更适合于混合动力系统。双燃料发动机在中高负荷时效率更高,搭载在并联式混合动力汽车上能够避免发动机工作于低效区,更好的发挥其高效率低油耗的优势。本文针对某轻型商用货车,将其改成混合动力货车,对动力电池及电机进行了设计选型,基于AVL-Cruise构建了混合动力整车仿真平台和纯燃油整车仿真平台,利用MATLAB/Simulink构建了逻辑门限值能量管理策略,在CHTC-LT测试循环下探索能量管理策略及双燃料发动机应用于混合动力平台上对整车油耗的提升效果。仿真结果表明,不论是原机还是双燃料发动机,在发动机不变的条件下,混合动力平台较纯燃油平台节油率均超过10%;在纯燃油平台上,双燃料发动机较原机节油21.2%,在混合动力平台上,双燃料发动机较原机节油6.54%,表明双燃料发动机较原机节油潜力更大,将其搭载于混合动力汽车平台上能创造更加节油的组合。为进一步提升整车经济性,本文构建了基于模糊控制的能量管理策略,在发动机不变,初始SOC不同的条件下,模糊策略相较于逻辑门限值策略有一定节油效果;在模糊策略不变,双燃料发动机较原机节油效果更佳。由于模糊策略设计存在较大主观性,无法达到最优,因此本文利用遗传算法对模糊策略的隶属度函数在论域上的划分点进行优化。仿真结果表明,原机条件下,优化后油耗降低7.89%,双燃料发动机条件下,优化后油耗降低9.05%,双燃料发动机较原机节油7.2%。分析表明模糊策略经遗传算法优化后,发动机介入工作时间减少,高效工作点占比更高。对比原机,双燃料发动机高效区工作点占比的提升主要集中于高热效率区域,这是在相同的优化条件下,双燃料发动机较原机油耗表现更好的主要因素之一。
曹家军[3]（2021）在《基于视觉伺服的机械臂智能控制系统设计》文中研究表明在工业生产中,机械臂因其灵活、高效、可替代人类重复劳动的特点而得到广泛的应用。随着工业生产过程的日趋复杂化,其对机械臂的工作效率和智能化程度也提出了更高的要求。本文针对机械臂工作效率和自主识别问题开展研究,通过对机械臂的运动学模型建立,设计机械臂的运动轨迹优化方法,建立视觉伺服控制系统。本文的主要研究内容如下:（1）根据连杆坐标系的定义,在机械臂上建立连杆坐标系,分析出该机械臂的DH参数。在此基础上进行机械臂正逆运动学分析,在MATLAB中建立运动学模型,验证正逆运动学分析的正确性,并采用蒙特卡洛法求出了机械臂的可达工作空间。（2）在机械臂的关节空间中,采用五次多项式插值法进行轨迹规划。在五次多项式插值的基础上,考虑机械臂关节的运动约束条件,以各插值点的运动时间之和作为适应函数,提出了一种遗传算法与非线性规划算法相结合的算法,实现最优时间轨迹规划。并采用了先验的快速拓展随机搜索树（Informed RRT star）算法进行了避障路径规划,相比于渐进最优快速拓展随机搜索树（RRT star）算法,该算法在路径的长度和时间上都获得了更好的效果。（3）为了解决传统机械臂缺乏自主识别的能力,在机械臂的控制系统中引入了视觉部分,构成视觉伺服控制系统。视觉部分通过相机的标定、图像的处理,能够实现对一系列物体的识别与定位,增强了机械臂的环境感知能力。（4）设计了机械臂视觉伺服控制系统总体方案。在此基础上完成视觉伺服控制系统的程序设计,进行抓取实验,验证设计的视觉伺服控制系统的可行性。
赵永刚[4]（2021）在《数据驱动的云端优化设计系统设计及应用》文中进行了进一步梳理数据驱动的优化设计方法（也称基于代理模型的优化设计方法）作为多学科设计优化的重要分支和关键技术,近年来发展迅速,并在产品优化设计领域得到了广泛应用。该方法基于少量样本点构建仿真或试验模型的近似模型替代原有模型进行优化分析,能够有效解决产品设计周期长、成本高的问题,尤其针对复杂系统的优化设计问题,具有重要的意义。在数据驱动的优化设计理论发展的同时,相应的优化设计工具箱、商用软件也得到了极大的发展和广泛的应用。但这些工具箱和软件仍然存在使用成本高、技术更新慢、操作复杂等问题。针对这些问题,本文提出了一款数据驱动的云端优化设计系统,简称DADOS系统。该系统的主要特点为:1)基于云端部署,使用方便;2)扩展式框架设计,可实现技术实时更新;3)流程式任务搭建框架设计,操作简单;4)支持多人协同工作,实现数据共享。围绕DADOS系统的设计、开发及应用,本文主要研究内容如下:首先,基于数据驱动的优化设计流程搭建了DADOS系统的优化设计工具箱。该工具箱由试验设计、建模与性能评价、优化分析等模块构成,每个模块包含多种算法,能够满足不同的工程问题需求。其次,根据系统主要设计要素,进行了系统的总体框架及功能框架设计。该系统采用MVVM模式作为系统总体架构模式,应用Vue.js+Spring Boot+Flask+My Batis的技术框架进行搭建,实现了系统的前后端分离设计;系统主要由门户与登录、系统管理、组件管理、任务管理等多个功能模块构成,能够满足正常的优化设计需求;系统基于云端部署,用户可通过浏览器直接进行登录与操作。再次,应用测试函数库,进行系统的稳定性及准确性验证。通过对测试函数库中部分测试函数进行多次重复性计算,验证了DADOS系统具有良好的稳定性;通过对所有测试函数的模型精度、优化分析结果进行横向对比,验证了DADOS系统代理模型模块具有良好的建模能力,优化分析模块计算结果较为真实可靠。最后,基于DADOS系统,进行了两种不同工程问题的优化分析。通过系统在两个不同工程案例中的应用,说明了DADOS系统具有较强的实用性及普适性。
李炜增[5]（2020）在《飞行模拟器六自由度平台洗出运动优化研究》文中认为随着航空业的不断发展,模拟器和飞行员的训练越来越密不可分,对模拟训练真实感觉的要求也越来越高。飞行模拟器作为民航飞行员培养的重要设备,能够在有限的空间内去不断复现实际环境下的飞行状态,相对于真实飞机来说模拟器所需要的成本更低,而且安全可靠,能灵活使用。正因为飞行模拟器运动空间有限,平台洗出运动对于复现飞机在连续飞行姿态变化过程中的加速度感觉也就是对运动模拟的逼真度具有很大的影响。本文以飞行员训练中五边飞行时俯仰、偏航、横滚等姿态为例,侧重于洗出参数的选取以优化洗出算法,以控制支撑杆件及时按相应的速度、加速度变化,使六自由度平台能给飞行员更逼真的运动感觉,尤其是直线加速度和角速度感觉。首先分析六自由度的平台结构,建立合适的坐标系对其进行运动学分析,根据几何关系推导出速度变换矩阵和进行相应的反解计算,与后面仿真的结果进行对比;然后对电动杆建立模型,分析其加速度和速度之间的关系,推导速度变换矩阵,了解之间的相互联系。接着分析比较经典洗出算法和自适应洗出算法,在人体感知系统模型的基础下,在经典洗出算法的低通通道利用重力的分量使平台倾斜一个小的角度作为外力模拟持续加速的感觉。然后在Matlab的Simulink上建立仿真模型进行仿真验证,输入飞行员在五边飞行训练状态下的俯仰和偏航的比力信号,分析比较其不同的加速度和角速度,得出线位移和角位移的仿真结果,进行验证分析其优劣,根据仿真结果选择出一套合适的经典洗出算法参数与优化后的参数进行比较。最后对影响因素进行系统分析后发现滤波器参数影响还是较大的,在人体感知系统的模型下,基于遗传算法确立目标函数,使用Matlab的遗传算法工具箱设定优化条件然后搜索全局最优参数,然后对截止频率和阻尼比参数进行优化选择,使飞行员在飞行模拟器产生的感觉上与真实飞行的感觉误差尽可能的缩小,利用遗传算法最大限度的提高运动平台的空间利用率。最后根据输入的比力信号模拟五边飞行俯仰接偏航状态,利用Simulink搭建模型和经典洗出算法的结果进行对比分析,结果显示优化后速度明显变快,而且响应速度更好,返回中位的速度大幅度提高;角加速度也比之前更快,提升了时间和效率,使得飞行员的感觉愈发逼真,感受到的效果更真实。
姜光[6]（2020）在《商用车柴油机空气系统性能参数优化及控制研究》文中研究指明在先进柴油机开发中,空气系统对柴油机性能的综合提高起着至关重要的作用。本文以一款带有废气再循环（EGR）系统与可变几何截面涡轮增压（VGT）系统的商用车柴油机为研究对象,对其空气系统开展了性能参数优化与控制策略开发研究。研究工作对深入掌握柴油机空气系统特性及其控制理论、推进高效率国产商用车柴油机设计开发和提升国产柴油机整机性能,有一定的学术研究意义和工程应用意义。本文首先运用GT-Power搭建并验证了商用车柴油机工作过程仿真模型。结合GT-Power在发动机性能计算方面的优势和MATLAB/Simulink在数据传递与控制计算方面的优势,本文搭建了以GT-Power进行发动机性能仿真、以MATLAB/Simulink进行算法寻优的耦合平台。在此基础上,以最低燃油消耗率为目标,在满足排放要求的前提下,对EGR阀门开度与VGT叶片开度两个控制参数进行了单目标遗传算法优化。本文建立了面向控制的商用车柴油机空气系统三阶非线性模型,并采用多目标遗传算法对模型中的未知参数进行辨识。针对柴油机空气系统的非线性控制问题,本文将空气系统三阶非线性模型转化为准线性变参数状态空间方程形式,实现非线性到准线性转化的处理。本文以增压压力与进气流量的期望值为目标,以EGR阀门开度与VGT叶片开度为控制参数,采用基于模型的控制方法对柴油机空气系统进行多变量控制。运用模型预测控制算法,研究设计了算法中的预测模型、滚动优化目标函数与反馈校正环节。通过MATLAB/Simulink与GT-Power耦合平台仿真结果显示,本文设计的控制方案在柴油机中、低转速下可获得较好的控制效果。图49幅,表19个,参考文献118篇。
王孟哲[7]（2020）在《基于车流量的智能交通控制系统在海天大道的应用》文中研究说明随着经济的快速增长,交通流量迅速增加,交通拥堵现象日益严重,城市的交通事故日益增多。交通的快速发展是发展经济、改善人类生活的重要结果之一,但也给环境带来了严重的负面影响,城市交通拥堵已经是世界上每个国家所要面临的重大问题。交通拥堵致使城市道路利用率下降,交通运行速度缓慢,使得汽车燃油和尾气排放量增加,造成大气污染,对社会经济、大气环境和人民健康都带来了不良影响,发展交通运输对国家来说,既是机遇又是挑战,是国家和人民迫切需要解决的重要问题。本文分析舟山市海天大道与临长路交叉口交通信号管控模式及存在的问题,指出传统的交通信号控制模式的不足和缺陷,整理了交通信号控制系统方面的相关理论知识,梳理了国内外先进的交通信号控制系统的发展经验。对遗传算法的基本原理进行了详细的分析,针对遗传算法在优化交通信号方面的局限性,对遗传算法进行了相应的改进,使其更加适合在优化交通信号方面应用。详细的分析舟山市海天大道与临长路交叉口交通信号控制系统的关键技术问题,通过实地测量的舟山市海天大道与临长路交叉口的交通流数据,建立以车辆平均延误时间最小和信号周期内交叉口车辆排队长度最小的非线性函数模型,采用改进后的遗传算法对其优化求解,在得到适应的信号配时后,采用仿真软件VISSIM,对海天大道与临长路的实际通行情况进行模拟仿真,验证优化后的海天大道与临长路交叉口信号配时合理,通过多次仿真结果显示,使用本文的优化方法对于减少交叉口车辆平均延误时间和车辆排队总长度均有显着的效果。
胡超春[8]（2020）在《基于桥式节能回路的气缸位置伺服控制研究》文中研究表明桥式节能回路通过四个开关阀独立控制气缸两腔的进排气,在实现节能目的的基础上,还可实现多种功能。本文旨在基于数字控制的桥式节能回路,代替比例阀实现气缸位置伺服控制,从而使控制系统成本降低,抗干扰能力增强。本文的主要研究内容如下:（1）基于桥式回路设计伺服系统,采用PWM脉宽调制方式控制高速开关阀,分析阀的功能原理和特性。建立阀控缸系统的非线性数学模型并通过线性化推导出系统传递函数,基于Matlab/Simulink建立了系统的仿真模型。（2）基于PID算法进行位置控制的研究。通过传递函数,分析系统特性,设计计算PID控制参数。针对系统非线性环节,设计流量补偿和摩擦力补偿,并对积分环节进行修改。通过实验验证了 PID配合补偿环节初步实现系统位置伺服控制,但系统轨迹追踪性能较差,且负载变化对控制性能影响较大。（3）为改善PID固定参数的局限性,采用了模糊PID算法,通过模糊控制器在线调节PID控制参数。其中模糊PID控制器的参数是基于经验试凑确定。在此基础上,为进一步提高控制性能,基于遗传算法优化模糊PID控制器参数。通过实验验证了模糊PID显着提高了系统控制性能,且降低了负载变化对系统控制特性的影响。设定工况下,系统阶跃响应无超调量,过渡时间为0.6秒,系统正弦轨迹追踪的相对平均误差为2.5%。基于桥式节能回路实现了位置伺服控制。
刘金辉[9]（2020）在《液位控制系统模型参数辨识与算法研究》文中指出液位是工业控制过程中常见的控制对象,许多工业控制过程都可以抽象成液位控制系统模型。液位控制系统可以对液位、流量和压力等参数进行测量和控制,能够很好地对工业生产过程进行模拟。为了提高液位控制系统对实验数据的处理能力,加强控制系统与先进控制算法的结合,本课题依托实验室自主研发的水箱液位实验装置,对液位控制系统可视化监控、液位控制系统模型参数辨识和液位控制算法进行研究,主要工作内容和研究成果如下:（1）根据实际需求,结合通用性仿真软件MATLAB的GUIDE工具箱,设计了一套与液位控制实验装置配套的可视化操作平台。该软件平台可以对被控对象进行实时监测与控制,动态获取控制对象的性能参数。借助MATLAB强大的数据计算和图像处理能力,按照不同的指标要求对原始实验数据进行处理,最后以曲线的形式进行实时显示,并对水箱的液位变化进行动态模拟。通过MATLAB与Access数据库联合使用,实现对实验数据的存储与管理。（2）采用阶跃响应法和最小二乘法对液位控制系统模型中的增益系数K、延时系数τ和时间响应系数T进行辨识,并根据模型评价指标对得到的辨识模型进行验证。结果表明,通过最小二乘法辨识得到的模型结构对实测数据的拟合程度较好,为液位控制对象的性能分析提供较为准确的数学模型,方便对液位控制算法的应用效果进行研究和分析。（3）为了改善模糊PID控制器在液位控制系统中的控制品质,分析研究了原始PID控制参数对模糊PID控制器控制效果的影响,利用遗传算法的全局寻优能力对原始PID控制参数进行优化,完成了遗传模糊PID控制器的设计。为了解决普通遗传算法的“早熟”问题,对遗传算法提出改进策略,并通过仿真实验对改进前后遗传算法优化的模糊PID控制器控制效果进行验证。实验结果表明,改进遗传算法较普通遗传算法具有更快的收敛速度,决策出的原始PID控制参数有效改善了被控对象的动态性能。本课题利用MATLAB GUIDE工具箱开发的液位控制系统软件界面,实现了通用仿真平台与专用控制系统的结合;对二阶液位控制系统模型参数进行辨识,为液位控制算法的仿真研究提供了数学模型。
魏帅[10]（2020）在《直线倒立摆的控制算法研究》文中进行了进一步梳理由于倒立摆系统在控制领域中的典型性,因此已经成为一个长期的研究方向。本文以直线型倒立摆系统为研究对象,完成了对直线一级倒立摆系统起摆控制和直线二级倒立摆系统稳定控制的算法研究。本文首先研究了直线倒立摆系统的结构和基本组成,接着通过深入分析系统,发现倒立摆系统具有强耦合、欠驱动、非线性、不确定以及开环不稳定等性质。其次基于倒立摆系统所具有的性质,建立了比较精确的数学模型。由于直线一级倒立摆系统结构相对简单,因此采用的是牛顿欧拉法对其建立数学模型;而直线二级倒立摆系统结构相对复杂,因此采用的是拉格朗日方程法对其建立数学模型。经过相关推导,得到各自的非线性微分方程,接着在平衡点处采用近似处理方式得到线性方程并转化成状态空间表达式。为了仿真实验的方便,将得到的状态空间表达式和非线性微方程采用Simulink中的State-Space模块和S-function模块分别进行了模型封装。然后针对建立好的系统数学模型,利用李雅普诺夫稳定性方法以及能控能观性判据分析了系统的稳定性、能控能观性,结果表明系统存在不稳定性,但具有能控能观性。然后在已经建立好的数学模型基础上,分别围绕最优控制中的LQR控制和滑模变结构控制进行了算法研究。首先根据LQR控制算法的基本原理设计了 LQR控制器,然后采用遗传算法对LQR控制方法进行了参数优化,从而找到最优的参数,实现最优控制。并且基于该方法对倒立摆系统完成了仿真实验,观察结果后,系统能够稳定在竖直向上的平衡位置附近,并且发现经过遗传算法优化的LQR要比试凑法设计的LQR在系统超调量方面要小一些。其次根据滑模变结构控制算法的基本原理设计了滑模变结构控制器,并采用模糊控制优化了趋近律参数的过程。接着利用这两种方法分别在Simulink中进行了仿真实验,观察结果后,系统也能够稳定在竖直向上的平衡位置附近。通过分析这两种方法对于倒立摆系统的控制,发现各自都能较好地完成系统稳定;但对于系统鲁棒性而言,滑模变结构控制算法鲁棒性比较强。接着围绕能量反馈控制算法和Bang-Bang控制算法对直线一级倒立摆系统起摆控制进行了研究,首先根据这两种算法的基本原理设计了不同的控制器,通过仿真实验,发现都能使系统实现起摆控制,但能量反馈控制算法在起摆时间上要优于Bang-Bang控制算法。最后基于不同的控制算法对倒立摆系统的起摆和稳定控制进行了实物验证,从而充分证实了算法的有效性和正确性。
二、基于MATLAB遗传算法工具箱的控制系统设计仿真（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、基于MATLAB遗传算法工具箱的控制系统设计仿真（论文提纲范文）
（1）轮毂电机轮对式运动平台的多个轮对协同控制系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1.绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外轮毂电机运动平台研究现状 |
| 1.2.1 国外轮毂电机运动平台研究现状 |
| 1.2.2 国内轮毂电机运动平台研究现状 |
| 1.3 轮毂电机车辆控制方法国内外研究现状及轮对模式应用 |
| 1.3.1 国外轮毂电机车辆控制方法研究现状 |
| 1.3.2 国内轮毂电机车辆控制方法研究现状 |
| 1.3.3 轮对模式应用举例 |
| 1.4 本文主要研究内容及章节安排 |
| 2.平台数学模型及其转向原理 |
| 2.1 轮毂电机简述及其数学模型 |
| 2.1.1 轮毂电机简述 |
| 2.1.2 轮毂电机数学模型 |
| 2.1.3 轮毂电机建模坐标变化 |
| 2.1.4 轮毂电机MATLAB Simulink仿真模型建立 |
| 2.2 遗传算法整定轮毂电机PI参数 |
| 2.2.1 遗传算法理论 |
| 2.2.2 遗传算法优化轮毂电机PI参数与分析 |
| 2.3 平台数学模型 |
| 2.3.1 台中心与轮对中心运动数学关系 |
| 2.3.2 台轮对中心与轮对之间的数学关系 |
| 2.3.3 平台转向原理 |
| 2.4 本章小结 |
| 3.控制算法理论及协同控制方案设计 |
| 3.1 控制算法理论 |
| 3.1.1 PID算法 |
| 3.1.2 模糊算法 |
| 3.1.3 BP神经网络 |
| 3.2 协同控制方案设计 |
| 3.2.1 平台S型加减速方案设计 |
| 3.2.2 平台加减速软件设计流程 |
| 3.2.3 选择主驱动导向轮算法方案 |
| 3.3 平台双轮对协同控制总体设计方案流程 |
| 3.4 本章小结 |
| 4.实验平台设计及控制算法设计流程 |
| 4.1 实验平台设计 |
| 4.1.1 平台俯视图与相关结构功能 |
| 4.1.2 平台侧视图及相关结构功能 |
| 4.1.3 平台“轮腿”结构及其功能 |
| 4.1.4 平台整体供电结构 |
| 4.1.5 平台传感信号采集处理流程 |
| 4.1.6 平台两套参数软件设计流程 |
| 4.2 平台控制算法软件设计流程 |
| 4.2.1 PID算法嵌入式软件设计流程 |
| 4.2.2 模糊PID算法嵌入式软件设计流程 |
| 4.2.3 BP神经网络算法嵌入式软件设计流程 |
| 4.3 本章小结 |
| 5.平台实验测试与结果分析 |
| 5.1 实验测试场地及实验测试平台说明 |
| 5.1.1 轮对式实验移动平台说明 |
| 5.1.2 测试条件与测试数据采集测试条件标准 |
| 5.2 单个轮对实验测试 |
| 5.2.1 单轮对优化参数空载阻抗测试实验 |
| 5.2.2 单轮对优化PI参数直线测试 |
| 5.2.3 单轮对S型加减速实验测试与测试方法 |
| 5.3 平台的双轮对协同控制策略筛选实验 |
| 5.3.1 直线对比实验 |
| 5.3.2 Sin曲线寻迹对比实验 |
| 5.3.3 圆周曲线寻迹对比实验 |
| 5.4 实验分析结论 |
| 5.5 本章小结 |
| 6.全文总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 本文创新点 |
| 6.3 本文不足之处及下一步工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及所取得的研究成果 |
| 致谢 |
（2）混合动力汽车能量管理策略及发动机优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 混合动力汽车专用发动机研究现状 |
| 1.2.2 混合动力汽车能量管理策略研究现状 |
| 1.3 研究意义及内容 |
| 第2章 汽油/柴油双燃料发动机万有特性优化 |
| 2.1 三维数值模拟仿真平台的构建 |
| 2.1.1 三维几何模型的建立 |
| 2.1.2 网格划分和求解器设置 |
| 2.1.3 计算模型 |
| 2.1.4 化学反应机理及三维仿真模型的验证 |
| 2.2 汽油/柴油双燃料发动机仿真模型的构建 |
| 2.2.1 GT-power软件介绍 |
| 2.2.2 纯柴油发动机模型建立及验证 |
| 2.2.3 双燃料发动机模型的建立 |
| 2.3 基于双燃料燃烧模式的优化 |
| 2.3.1 双燃料燃烧模式优化工况范围 |
| 2.3.2 双燃料燃烧模式优化方法 |
| 2.4 双燃料发动机万有特性分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 混合动力汽车设计建模与仿真分析 |
| 3.1 混合动力系统结构 |
| 3.2 整车动力系统设计指标 |
| 3.3 主要零部件参数选型设计 |
| 3.3.1 电机选型及参数设计 |
| 3.3.2 动力电池选型及参数设计 |
| 3.4 整车能量管理策略及联合仿真平台的构建 |
| 3.4.1 能量管理策略原理 |
| 3.4.2 基于规则的能量管理策略设计 |
| 3.4.3 联合仿真平台构建 |
| 3.4.4 纯燃油车仿真平台 |
| 3.5 整车性能仿真分析 |
| 3.5.1 整车动力性能验证 |
| 3.5.2 整车经济性测试循环简介 |
| 3.5.3 仿真结果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于双燃料发动机的能量管理策略优化研究 |
| 4.1 模糊控制策略搭建 |
| 4.1.1 模糊控制系统简介 |
| 4.1.2 模糊控制器设计 |
| 4.1.3 模糊控制策略设计 |
| 4.2 基于模糊控制的整车性能分析 |
| 4.3 基于遗传算法的模糊控制策略优化 |
| 4.3.1 针对模糊控制策略的遗传算法设计 |
| 4.3.2 初始种群的生成 |
| 4.3.3 适应度函数的确定 |
| 4.3.4 运行参数设定 |
| 4.3.5 约束条件 |
| 4.3.6 优化仿真流程 |
| 4.4 遗传算法优化结果及分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 全文总结及未来展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
（3）基于视觉伺服的机械臂智能控制系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 机械臂视觉伺服控制研究现状 |
| 1.2.1 视觉伺服中的图像特征处理研究现状 |
| 1.2.2 视觉伺服中的轨迹规划研究现状 |
| 1.3 研究内容与论文组织 |
| 2 机械臂运动学分析 |
| 2.1 连杆坐标系和DH参数 |
| 2.2 运动学建模 |
| 2.2.1 正运动学 |
| 2.2.2 逆运动学 |
| 2.3 运动学模型仿真 |
| 2.3.1 正运动学仿真 |
| 2.3.2 逆运动学仿真 |
| 2.3.3 可达工作空间仿真 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 机械臂运动规划设计 |
| 3.1 机械臂轨迹规划 |
| 3.1.1 关节空间轨迹规划 |
| 3.1.2 笛卡尔空间轨迹规划 |
| 3.2 运动约束条件下最优时间轨迹规划研究 |
| 3.2.1 轨迹规划问题描述 |
| 3.2.2 轨迹优化算法 |
| 3.2.3 仿真结果及分析 |
| 3.3 基于Informed RRT*算法的机械臂避障路径规划研究 |
| 3.3.1 Informed RRT*算法原理 |
| 3.3.2 联合仿真及结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于改进的Canny算子的边缘检测及目标识别与定位 |
| 4.1 相机标定 |
| 4.1.1 相机标定的方法 |
| 4.1.2 相机标定原理及坐标变换 |
| 4.1.3 相机标定过程 |
| 4.2 图像预处理 |
| 4.2.1 图像灰度化 |
| 4.2.2 图像滤波 |
| 4.2.3 阈值分割 |
| 4.3 基于改进的Canny算子边缘检测 |
| 4.3.1 Canny算子边缘检测算法 |
| 4.3.2 改进的Canny算子边缘检测算法 |
| 4.3.3 实验结果及分析 |
| 4.4 目标识别定位的实现 |
| 4.4.1 数字形态学运算 |
| 4.4.2 轮廓特征提取 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 机械臂视觉伺服控制系统构建 |
| 5.1 机械臂视觉伺服控制系统硬件平台 |
| 5.2 机械臂视觉伺服控制方案 |
| 5.2.1 视觉伺服手眼结构选取 |
| 5.2.2 视觉伺服控制方法选取 |
| 5.2.3 视觉伺服控制系统总体方案 |
| 5.3 程序设计及抓取实验 |
| 5.3.1 控制系统程序设计 |
| 5.3.2 抓取实验 |
| 5.4 本章小结 |
| 总结 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（4）数据驱动的云端优化设计系统设计及应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 存在问题 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 数据驱动的优化设计方法研究现状 |
| 1.2.2 优化设计软件研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 2 优化设计工具箱的搭建及相关理论论述 |
| 2.1 工具箱接口格式标准化设计 |
| 2.2 试验设计模块 |
| 2.2.1 初次采样子模块 |
| 2.2.2 序列采样子模块 |
| 2.3 建模与性能评价模块 |
| 2.3.1 代理模型子模块 |
| 2.3.2 精度检验子模块 |
| 2.4 优化分析模块 |
| 2.4.1 优化求解子模块 |
| 2.4.2 敏感性分析子模块 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 DADOS系统设计及功能简介 |
| 3.1 系统总体框架设计 |
| 3.2 系统架构模式选择与技术框架设计 |
| 3.3 系统功能设计 |
| 3.3.1 门户与登录模块 |
| 3.3.2 系统管理模块 |
| 3.3.3 项目管理模块 |
| 3.3.4 任务管理模块 |
| 3.3.5 绘图模块 |
| 3.3.6 帮助手册模块 |
| 3.3.7 邮件管理模块 |
| 3.3.8 组件管理模块 |
| 3.4 系统关键技术 |
| 3.4.1 跨平台通信技术 |
| 3.4.2 通信格式标准化设计 |
| 3.4.3 组件锁技术 |
| 3.4.4 跨平台公式解析技术 |
| 3.4.5 组件识别机制设计 |
| 3.4.6 防冲突机制设计 |
| 3.5 优化分析流程演示 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于数值优化算例的系统功能验证 |
| 4.1 建立测试函数库 |
| 4.2 系统稳定性验证 |
| 4.2.1 代理模型模块稳定性验证 |
| 4.2.2 优化设计模块稳定性验证 |
| 4.3 系统准确性验证 |
| 4.2.1 代理模型模块准确性验证 |
| 4.2.2 优化设计模块准确性验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 工程实例应用 |
| 5.1 某大型组合式压力机上横梁的轻量化设计 |
| 5.1.1 压力机工况分析 |
| 5.1.2 建立有限元模型 |
| 5.1.3 优化问题定义 |
| 5.1.4 优化分析及结果验证 |
| 5.2 蜂窝夹层结构固化变形影响因素分析 |
| 5.2.1 问题描述 |
| 5.2.2 设计变量敏感性分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 A 测试函数库 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（5）飞行模拟器六自由度平台洗出运动优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及其意义 |
| 1.2 飞行模拟器介绍 |
| 1.2.1 飞行模拟器的概念 |
| 1.2.2 结构组成及飞行模拟原理 |
| 1.3 飞行模拟器国内外研究历程 |
| 1.4 控制算法简介及其发展历程 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 第二章 六自由度运动平台分析研究 |
| 2.1 六自由度并联平台分析 |
| 2.2 六自由度运动平台运动学分析 |
| 2.2.1 运动平台结构和位姿分析 |
| 2.2.2 位置姿态变换矩阵求解 |
| 2.2.3 运动平台的反解计算 |
| 2.3 平台之间的速度和加速度分析 |
| 2.3.1 速度变换矩阵 |
| 2.3.2 上平台速度与加速度分析 |
| 2.3.3 电动杆速度和加速度广义分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 洗出算法的实用性设计 |
| 3.1 经典洗出算法设计 |
| 3.1.1 高通加速度通道 |
| 3.1.2 倾斜协调通道 |
| 3.1.3 高通角速度通道 |
| 3.2 自适应洗出算法 |
| 3.2.1 自适应洗出算法分析 |
| 3.2.2 自适应算法高通通道的设计 |
| 3.3 两种洗出算法的比较 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 洗出运动的仿真与分析 |
| 4.1 人体运动感知系统 |
| 4.1.1 线性运动感知模型 |
| 4.1.2 旋转运动感知模型 |
| 4.2 经典洗出算法仿真模型搭建 |
| 4.3 线加速度与线位移的仿真分析 |
| 4.4 角速度、倾斜角和角位移的仿真比较 |
| 4.5 经典洗出算法逼真度优化分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于动感逼真度滤波器参数优化分析 |
| 5.1 适用算法分析 |
| 5.2 算法工具箱应用 |
| 5.3 经典洗出算法的参数优化过程 |
| 5.3.1 目标函数的设计 |
| 5.3.2 约束条件设置 |
| 5.3.3 M文件的编写和算子的选取 |
| 5.3.4 参数优化结果 |
| 5.4 仿真验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 本文研究内容的结论 |
| 6.2 未来工作的展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及取得的相关科研成果 |
| 致谢 |
（6）商用车柴油机空气系统性能参数优化及控制研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 柴油机空气系统参数优化研究现状 |
| 1.2.1 基于试验的参数优化 |
| 1.2.2 基于仿真的参数优化 |
| 1.3 面向控制的柴油机空气系统模型研究现状 |
| 1.4 柴油机空气系统控制算法研究现状 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 2 商用车柴油机工作过程仿真模型建立及验证 |
| 2.1 仿真分析软件的确定 |
| 2.2 柴油机工作过程仿真模型 |
| 2.2.1 缸内工作过程计算模型 |
| 2.2.2 进、排气系统计算模型 |
| 2.2.3 增压系统计算模型 |
| 2.2.4 中冷器计算模型 |
| 2.2.5 废气再循环系统计算模型 |
| 2.3 柴油机工作过程仿真分析参数描述 |
| 2.3.1 原机主要技术参数 |
| 2.3.2 仿真模型主要模块及参数 |
| 2.4 柴油机工作过程仿真模型的验证 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 商用车柴油机空气系统性能参数优化研究 |
| 3.1 优化参数与优化目标 |
| 3.2 优化算法的确定 |
| 3.3 基于遗传算法的柴油机空气系统性能参数优化 |
| 3.3.1 GT-Power与 MATLAB/Simulink耦合程序的开发 |
| 3.3.2 遗传算法的参数设计 |
| 3.3.3 优化结果的分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 面向控制的商用车柴油机空气系统模型建立及验证 |
| 4.1 面向控制的柴油机空气系统模型的建立 |
| 4.1.1 增压器系统模型 |
| 4.1.2 进排气系统模型 |
| 4.2 面向控制的柴油机空气系统模型参数的确定 |
| 4.3 面向控制的柴油机空气系统模型的验证 |
| 4.4 面向控制的柴油机空气系统模型的准线性处理 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于模型的商用车柴油机空气系统多变量控制研究 |
| 5.1 基于模型的柴油机空气系统多变量控制总体方案设计 |
| 5.1.1 控制对象与控制目标 |
| 5.1.2 控制算法的确定 |
| 5.1.3 柴油机空气系统多变量控制总体方案 |
| 5.2 基于模型的柴油机空气系统多变量控制算法研究 |
| 5.2.1 控制算法的基本原理 |
| 5.2.2 基于模型的柴油机空气系统多变量控制算法设计 |
| 5.3 基于模型的柴油机空气系统多变量控制仿真分析 |
| 5.3.1 低转速工况下空气系统控制分析 |
| 5.3.2 中转速工况下空气系统控制分析 |
| 5.3.3 高转速工况下空气系统控制分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 全文总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（7）基于车流量的智能交通控制系统在海天大道的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景以及舟山市海天大道现状 |
| 1.2 研究的意义 |
| 1.3 国内外研究进程 |
| 1.3.1 交通信号控制的发展 |
| 1.3.2 国外交通信号控制研究现状 |
| 1.3.3 国内交通信号控制研究现状 |
| 1.4 论文内容与研究方法 |
| 1.4.1 论文主要内容 |
| 1.4.2 论文的研究方法 |
| 第二章 海天大道与临长路交叉口交通分析 |
| 2.1 海天大道与临长路交叉口模型 |
| 2.2 海天大道与临长路交叉口堵塞原因分析及鱼骨图 |
| 2.3 海天大道与临长路交叉口信号相位 |
| 2.4 海天大道与临长路交叉口相位损失时间 |
| 2.5 海天大道与临长路交叉口信号配时 |
| 2.6 海天大道与临长路交叉口交通数据测量 |
| 2.7 海天大道与临长路交叉口智能交通需求分析 |
| 第三章 基于改进遗传算法的海天大道信号优化模型 |
| 3.1 经典信号配时模型 |
| 3.2 信号控制方法分类 |
| 3.2.1 按控制范围分类 |
| 3.2.2 按控制方式分类 |
| 3.3 评价指标 |
| 3.3.1 停车次数 |
| 3.3.2 排队长度 |
| 3.3.3 平均延误时间 |
| 3.3.4 通行能力 |
| 3.4 基本遗传算法 |
| 3.4.1 基本遗传算法介绍 |
| 3.4.2 基本遗传算法工作流程 |
| 3.5 改进算法思想 |
| 3.6 对遗传算法的分析及改进 |
| 3.6.1 交叉算子的分析及改进 |
| 3.6.2 变异算子的分析及改进 |
| 3.6.3 交叉和和变异概率的改进 |
| 3.7 用于交通信号优化问题的实数编码遗传算法描述 |
| 3.7.1 初始种群的产生 |
| 3.7.2 适应度函数设计 |
| 3.7.3 遗传算子选择 |
| 3.7.4 控制参数的设置 |
| 3.7.5 算法终止条件设置 |
| 3.8 基于改进遗传算法的信号优化模型建立 |
| 3.8.1 排队长度最小模型的建立 |
| 3.8.2 平均延误最小模型的建立 |
| 3.9 本章总结 |
| 第四章 在海天大道与临长路交叉口的应用 |
| 4.1 海天大道与临长路交叉口数据分析 |
| 4.1.1 海天大道与临长路交叉口数据描述 |
| 4.1.2 海天大道与临长路交叉口数据处理 |
| 4.2 MATLAB软件介绍 |
| 4.2.1 MATLAB特点 |
| 4.2.2 MATLAB工具箱 |
| 4.3 海天大道的交通信号控制优化分析 |
| 4.4 海天大道与临长路交叉口信号优化 |
| 4.4.1 海天大道交叉口最小排队长度优化求解及仿真 |
| 4.4.2 海天大道交叉口车辆平均延误最小优化求解及仿真 |
| 4.5 采用VISSIM验证优化结果 |
| 4.5.1 VISSIM介绍及仿真思想 |
| 4.5.2 对改进遗传算法优化结果进行验证 |
| 4.6 本章总结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文及研究成果 |
（8）基于桥式节能回路的气缸位置伺服控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外气动位置伺服控制研究现状 |
| 1.2.1 控制系统分类 |
| 1.2.2 控制策略研究 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 2 高速开关阀控气缸伺服系统建模 |
| 2.1 高速开关阀控气缸伺服系统设计 |
| 2.2 高速开关阀的分析 |
| 2.2.1 PWM控制 |
| 2.2.2 高速开关阀动态特性 |
| 2.2.3 高速开关阀静态特性 |
| 2.2.4 桥式回路高速开关阀控制方式 |
| 2.3 系统数学模型 |
| 2.3.1 高开关阀的质量流量方程 |
| 2.3.2 气缸两腔的压力微分方程 |
| 2.3.3 气缸活塞运动学方程 |
| 2.3.4 系统传递函数推导 |
| 2.4 非线性Simulink仿真模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于PID控制算法的位置控制 |
| 3.1 PID控制算法分析与研究 |
| 3.1.1 PID控制的基本原理 |
| 3.1.2 数字PID控制 |
| 3.1.3 PID参数确定方法 |
| 3.2 高速开关阀控缸系统的PID控制算法设计 |
| 3.2.1 基于PID的PWM控制方式 |
| 3.2.2 系统特性分析 |
| 3.2.3 PID参数设计计算 |
| 3.2.4 补偿环节设计 |
| 3.3 PID控制算法实验研究 |
| 3.3.1 实验台控制程序设计 |
| 3.3.2 PID的实验验证 |
| 3.3.3 补偿环节实验验证 |
| 3.3.4 不同工况下的实验验证 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于模糊PID算法的位置控制 |
| 4.1 模糊控制的原理与特点 |
| 4.2 模糊自适应PID控制器的原理 |
| 4.2.1 输入输出变量模糊化 |
| 4.2.2 模糊控制规则的设计 |
| 4.2.3 输出量反模糊化 |
| 4.3 基于模糊PID控制器的仿真研究 |
| 4.3.1 基于模糊PID控制器的Simulink模型 |
| 4.3.2 仿真结果分析 |
| 4.4 基于遗传算法模糊PID控制器参数的优化 |
| 4.4.1 遗传算法介绍 |
| 4.4.2 优化问题描述 |
| 4.4.3 基于Matlab的优化求解 |
| 4.5 模糊PID算法实验结果 |
| 4.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果 |
（9）液位控制系统模型参数辨识与算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 水箱液位控制系统的研究现状 |
| 1.3 液位控制算法的研究现状 |
| 1.4 系统辨识的发展与应用 |
| 1.5 课题主要研究工作 |
| 第2章 液位控制系统的GUI设计 |
| 2.1 图形化用户界面概述 |
| 2.1.1 GUI用户界面的构成 |
| 2.1.2 M文件的组成和数据传递 |
| 2.2 液位控制系统软件结构和设计流程 |
| 2.3 液位控制系统可视化界面设计 |
| 2.4 控制策略和控制结构选择 |
| 2.4.1 控制策略选择 |
| 2.4.2 控制结构选择 |
| 2.5 实时曲线显示 |
| 2.5.1 串口通信 |
| 2.5.2 定时器应用 |
| 2.6 数据整理 |
| 2.6.1 数据库与数据管理 |
| 2.6.2 模型辨识 |
| 2.7 被控对象显示与参数设置 |
| 2.8 菜单目录设计 |
| 2.9 本章小结 |
| 第3章 液位控制系统模型参数辨识 |
| 3.1 系统辨识 |
| 3.2 系统辨识的目的和步骤 |
| 3.3 液位控制系统介绍 |
| 3.3.1 液位控制实验系统 |
| 3.3.2 液位控制系统物理结构 |
| 3.3.3 液位控制系统模型分析 |
| 3.4 液位控制系统模型参数辨识 |
| 3.4.1 阶跃响应系统辨识法 |
| 3.4.2 最小二乘系统辨识法 |
| 3.5 系统模型验证 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 遗传模糊PID控制算法的研究与应用 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 模糊PID控制器设计与应用 |
| 4.2.1 常规PID控制器 |
| 4.2.2 模糊PID控制器设计 |
| 4.2.3 模糊PID控制器在液位控制系统中的应用 |
| 4.3 遗传模糊PID控制器设计与应用 |
| 4.3.1 遗传控制算法原理 |
| 4.3.2 遗传算法的基本操作 |
| 4.3.3 遗传算法优化模糊PID基本思想 |
| 4.3.4 遗传模糊PID控制器设计 |
| 4.3.5 遗传模糊PID控制器在液位控制系统中的应用 |
| 4.4 遗传算子的改进 |
| 4.5 改进遗传模糊PID控制器设计 |
| 4.6 改进遗传模糊PID控制器在液位控制系统中的应用 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 总结和展望 |
| 5.1 本文工作总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（10）直线倒立摆的控制算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 倒立摆系统的研究背景及意义 |
| 1.2 倒立摆系统的研究现状 |
| 1.2.1 起摆控制研究现状 |
| 1.2.2 稳摆控制研究现状 |
| 1.3 倒立摆系统特性 |
| 1.4 论文研究内容 |
| 第二章 直线倒立摆系统数学模型的建立及分析 |
| 2.1 直线倒立摆系统工作过程 |
| 2.2 直线一级倒立摆系统数学模型 |
| 2.3 直线二级倒立摆系统数学模型 |
| 2.4 在Simulink中建立直线倒立摆系统模型 |
| 2.5 直线倒立摆系统的定性分析 |
| 2.5.1 系统稳定性 |
| 2.5.2 系统能控能观性 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 直线倒立摆系统的稳定控制 |
| 3.1 线性二次型最优控制方法的研究 |
| 3.1.1 线性二次型最优控制的基本原理 |
| 3.1.2 线性二次型最优控制加权矩阵的选取 |
| 3.1.3 线性二次型最优控制系统的设计和仿真 |
| 3.2 基于遗传算法优化的线性二次型最优控制方法的研究 |
| 3.2.1 遗传算法的基本理论 |
| 3.2.2 遗传算法优化的线性二次型最优控制系统的设计和仿真 |
| 3.3 滑模变结构控制方法的研究 |
| 3.3.1 滑模变结构控制的基本理论 |
| 3.3.2 滑模变结构控制系统的设计和仿真 |
| 3.4 模糊滑模变结构控制方法的研究 |
| 3.4.1 模糊控制的基本原理 |
| 3.4.2 模糊滑模变结构控制系统的设计和仿真 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 直线倒立摆系统的起摆控制 |
| 4.1 能量反馈起摆控制算法的研究 |
| 4.1.1 系统起摆过程分析 |
| 4.1.2 能量反馈基本原理 |
| 4.1.3 能量反馈控制系统的设计和仿真 |
| 4.2 Bang-Bang起摆控制算法的研究 |
| 4.2.1 Bang-Bang控制基本原理 |
| 4.2.2 Bang-Bang控制系统的设计和仿真 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 直线倒立摆系统的实物控制 |
| 5.1 直线倒立摆实物系统的组成 |
| 5.1.1 直线倒立摆实物系统控制硬件 |
| 5.1.2 直线倒立摆实物系统控制软件 |
| 5.2 直线倒立摆实时控制 |
| 5.2.1 能量反馈起摆实时控制 |
| 5.2.2 基于遗传算法优化的LQR稳定实时控制 |
| 5.2.3 滑模变结构控制 |
| 5.2.4 模糊滑模变结构控制 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 研究内容总结 |
| 6.2 研究前景展望 |
| 附录A |
| 附录B |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
四、基于MATLAB遗传算法工具箱的控制系统设计仿真（论文参考文献）
- [1]轮毂电机轮对式运动平台的多个轮对协同控制系统研究[D]. 庞伟. 中北大学, 2021(09)
- [2]混合动力汽车能量管理策略及发动机优化研究[D]. 樊兆明. 吉林大学, 2021(01)
- [3]基于视觉伺服的机械臂智能控制系统设计[D]. 曹家军. 大连理工大学, 2021(01)
- [4]数据驱动的云端优化设计系统设计及应用[D]. 赵永刚. 大连理工大学, 2021(01)
- [5]飞行模拟器六自由度平台洗出运动优化研究[D]. 李炜增. 上海工程技术大学, 2020(04)
- [6]商用车柴油机空气系统性能参数优化及控制研究[D]. 姜光. 北京交通大学, 2020(03)
- [7]基于车流量的智能交通控制系统在海天大道的应用[D]. 王孟哲. 浙江海洋大学, 2020(01)
- [8]基于桥式节能回路的气缸位置伺服控制研究[D]. 胡超春. 大连海事大学, 2020(01)
- [9]液位控制系统模型参数辨识与算法研究[D]. 刘金辉. 杭州电子科技大学, 2020(02)
- [10]直线倒立摆的控制算法研究[D]. 魏帅. 西安电子科技大学, 2020(02)