智能控制课程设计(报告)
智能控制系统及应用课程设计
智能控制系统及应用课程设计1. 前言智能控制系统是一种以计算机技术为基础，采用先进的控制理论和方法来控制和管理系统的自动化控制系统。
近年来，随着物联网、人工智能等技术的不断发展，智能控制系统在各行各业的应用越来越广泛，成为提高生产效率和管理水平的重要手段。
本文将介绍智能控制系统及应用课程设计的相关知识和内容。
2. 智能控制系统的基本概念智能控制系统是一种将智能化技术应用于控制系统的系统，它可以利用先进的算法和技术，通过对环境和进程的实时监测，根据先前的学习和经验，自动调整控制参数和控制策略，实现自主控制和优化管理。
智能控制系统包括硬件和软件两个方面。
硬件方面，主要是各种控制器、传感器、执行器等设备；软件方面，则是各种控制算法、规则和模型。
智能控制系统的优点在于可以快速适应各种环境和变化，并实现自主化管理和优化决策。
在制造业、交通运输、环境监测、医疗卫生等领域都有广泛的应用。
3. 智能控制系统的设计流程智能控制系统的设计流程包括需求分析、系统规划、硬件设计、软件开发和测试、系统实现等多个环节。
3.1 需求分析需求分析是智能控制系统设计的第一步，主要任务是明确系统的使用需求和功能要求，确定系统的功能范围和性能指标，以及确定系统的界面和交互方式等。
3.2 系统规划系统规划是智能控制系统设计的第二步，主要任务是根据需求分析结果，制定系统的总体设计方案和系统的基本结构、功能组件和传感器等硬件设备的选择。
3.3 硬件设计硬件设计是智能控制系统设计的第三步，主要任务是根据系统规划，完成硬件设备的设计和组装，包括各种传感器、执行器、控制器等设备的选择和连接。
3.4 软件开发和测试软件开发和测试是智能控制系统设计的第四步，主要任务是根据系统规划和需求分析，实现控制算法、规则和模型等软件功能。
通过模拟测试和实际测试，验证软件的正确性和性能。
3.5 系统实现系统实现是智能控制系统设计的最后一步，主要任务是将硬件和软件连接，实现系统的自主控制和优化管理。
《智能控制技术》课程教学大纲(本科)
《智能控制技术》课程教学大纲(本科)课程编号：课程名称：智能控制技术课程学分：4课程学时：64课程性质：专业选修课授课对象：本科三年级学生授课教师：X一、课程目标1. 理论目标：使学生掌握智能控制技术的基本理论、基本方法和基本应用，了解智能控制技术的发展趋势。
2. 技能目标：培养学生具备智能控制系统的设计、分析和调试能力，能够独立完成智能控制系统的开发和应用。
3. 创新目标：激发学生的创新意识，培养学生的创新能力和团队协作精神。
二、课程内容1. 智能控制技术概述1.1 智能控制技术的定义和发展历程1.2 智能控制技术的分类和应用领域2. 智能控制理论基础2.1 模糊控制理论基础2.2 神经网络控制理论基础2.3 遗传算法控制理论基础3. 智能控制方法3.1 模糊控制方法3.2 神经网络控制方法3.3 遗传算法控制方法4. 智能控制系统设计4.1 智能控制系统设计原则4.2 智能控制系统设计步骤4.3 智能控制系统设计案例分析5. 智能控制系统应用5.1 智能控制系统在工业领域的应用5.2 智能控制系统在农业领域的应用5.3 智能控制系统在医疗领域的应用三、教学方法1. 讲授法：教师通过讲解、演示等方式，传授智能控制技术的基本理论和方法。
2. 讨论法：组织学生分组讨论，激发学生的思维，培养学生的团队协作精神。
3. 案例分析法：通过案例分析，使学生了解智能控制技术的实际应用。
4. 实验法：通过实验，使学生掌握智能控制系统的设计、分析和调试方法。
四、考核方式1. 平时成绩：占40%，包括出勤、课堂表现、作业完成情况等。
2. 实验成绩：占30%，包括实验报告、实验操作、实验结果分析等。
3. 期末考试成绩：占30%，采用闭卷考试形式，主要考察学生对智能控制技术基本理论、方法和应用的理解。
1. 教材：《智能控制技术》，作者：X，出版社：，年份：。
六、课程安排1. 第12周：智能控制技术概述2. 第34周：模糊控制理论基础3. 第56周：神经网络控制理论基础4. 第78周：遗传算法控制理论基础5. 第910周：模糊控制方法6. 第1112周：神经网络控制方法7. 第1314周：遗传算法控制方法8. 第1516周：智能控制系统设计9. 第1718周：智能控制系统应用10. 第1920周：复习、考试七、教学要求1. 学生应认真听讲，做好笔记，积极参与课堂讨论。
智能控制bp课程设计报告
智能控制bp课程设计报告一、课程目标知识目标：1. 学生能理解智能控制的基本原理，掌握BP（反向传播）算法的核心概念；2. 学生能运用所学知识，设计并实现简单的智能控制系统；3. 学生了解智能控制在现实生活中的应用，能举例说明。
技能目标：1. 学生能运用编程软件，如Python，实现BP算法；2. 学生具备分析问题、设计智能控制系统并解决实际问题的能力；3. 学生能通过实验和数据分析，评估智能控制系统的性能。
情感态度价值观目标：1. 学生培养对智能控制技术的兴趣，增强对科学研究的热情；2. 学生形成合作、探究的学习态度，培养团队精神和解决问题的能力；3. 学生认识到智能控制技术在我国科技发展中的重要性，增强国家荣誉感。
课程性质：本课程为实践性较强的课程，旨在让学生通过实际操作，掌握智能控制的基本原理和方法。
学生特点：学生具备一定的编程基础，对智能控制感兴趣，具备初步的问题分析能力。
教学要求：结合学生特点和课程性质，注重理论与实践相结合，鼓励学生动手实践，培养学生的创新能力和实际操作能力。
将课程目标分解为具体的学习成果，以便在教学设计和评估中实现教学目标的有效达成。
二、教学内容1. 智能控制概述- 了解智能控制的发展历程- 掌握智能控制的基本概念和分类2. BP算法原理- 学习神经网络的基本结构- 理解BP算法的工作原理和步骤- 掌握误差反向传播的计算方法3. 智能控制系统设计- 学习智能控制系统的设计方法和步骤- 分析实际案例，了解智能控制系统在各个领域的应用4. 编程实践- 使用Python编程实现BP算法- 设计并实现简单的智能控制系统5. 系统性能评估- 学习性能评估的指标和方法- 通过实验和数据分析，评估智能控制系统的性能6. 案例分析与讨论- 分析典型智能控制案例，总结经验- 讨论智能控制技术的发展趋势和未来展望教学内容安排和进度：第1周：智能控制概述第2周：BP算法原理第3周：智能控制系统设计第4周：编程实践第5周：系统性能评估第6周：案例分析与讨论本教学内容与课本紧密关联，按照教学大纲的安排，确保内容的科学性和系统性。
智能控制课程设计
智能控制课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解智能控制的基本概念，掌握智能控制系统的组成和工作原理。
2. 学生能描述不同类型的智能控制算法，并了解其在实际应用中的优缺点。
3. 学生能运用所学的智能控制知识，分析并解决简单的实际问题。
技能目标：1. 学生具备使用智能控制软件进行模型搭建和仿真实验的能力。
2. 学生能够运用编程语言实现基本的智能控制算法，并进行调试与优化。
3. 学生能够通过小组合作，共同完成一个简单的智能控制系统设计与实施。
情感态度价值观目标：1. 学生培养对智能控制技术的兴趣和好奇心，激发创新意识。
2. 学生在课程学习中，养成积极主动、独立思考的学习习惯，提高问题解决能力。
3. 学生通过团队合作，培养沟通协作能力和集体荣誉感。
课程性质分析：本课程旨在让学生了解智能控制技术的基本原理，通过实践操作，掌握智能控制系统的设计与实现方法。
课程内容紧密结合课本知识，注重理论联系实际。
学生特点分析：本年级学生具备一定的电子、信息技术基础，对新鲜事物充满好奇心，具备较强的动手能力和自主学习能力。
教学要求：1. 教学内容与课本紧密结合，注重培养学生的实践能力。
2. 教学过程中，关注学生的个体差异，鼓励学生提问和发表见解。
3. 教学评价以学生的实际操作和设计成果为主要依据，注重过程性评价。
二、教学内容本课程教学内容分为五个部分，确保学生能够系统地学习和掌握智能控制相关知识。
1. 智能控制概述- 了解智能控制的发展历程、应用领域及发展趋势。
- 熟悉智能控制系统的基本组成和分类。
2. 智能控制算法- 学习模糊控制、神经网络控制、专家系统控制等基本算法。
- 分析各类算法的原理、特点及适用场景。
3. 智能控制系统设计- 掌握智能控制系统的设计步骤和方法。
- 学习使用MATLAB/Simulink等软件进行智能控制系统建模与仿真。
4. 智能控制应用案例分析- 分析典型的智能控制应用案例，如智能家居、工业自动化等。
智能控制基础课程设计
智能控制基础课程设计
1. 简介
智能控制是一种涵盖计算机科学、电气工程、控制工程等多学科交叉的科技领域。
它通过计算机软件和硬件的集成，实现对物理过程的自动或半自动控制。
智能控制技术已被广泛应用于自动化生产、交通运输、建筑智能化等各个领域中。
本文将介绍智能控制基础课程设计的相关知识。
2. 设计目的
本课程旨在帮助学生深入理解智能控制的基本原理和应用场景，提高学生的设计和实践能力。
通过本课程的学习和实践，学生应该掌握以下知识和技能：•掌握智能控制系统的基本原理和组成结构；
•能够进行智能控制系统的设计和实现；
•能够分析和解决智能控制系统在实际应用中的问题。
3. 设计内容
本课程设计主要包括两个部分：理论课程和实验课程。
3.1 理论课程
本课程的理论课程主要涵盖以下内容：
•智能控制系统的基本组成结构和原理；
•常见的智能控制算法和实现方法；
•智能控制系统在工业自动化中的应用实例。
1。
控制工程课程设计教案分享5篇
控制工程课程设计教案分享5篇控制工程是现代科技领域中不可或缺的重要学科。
作为一个广泛应用于自动化、航空、电力、化工、交通等各行业中的学科，控制工程在实践中的应用越来越广泛。
而控制工程课程设计也成为了该学科中的一项重要内容。
通过合理的课程设计，有助于提升学生的实践能力和创新能力。
今天我们将分享5篇控制工程课程设计教案，以期对大家有所启发。
NO.1 面向仿真控制工程的课程设计本篇课程设计的目标在于教学生如何使用MATLAB软件进行仿真控制实验，学生将学习如何从系统建模开始设计传感器、执行器、控制器等模块，最终实现整个系统的控制。
在课程设计过程中，需要注意实验步骤、实验工具和操作方法的详细介绍。
实验过程中应该逐渐深入动手实践，帮助学生从理论到实践的转化。
而在实验数据的结果分析中，需要对不同实验数据进行比较，从而为优化控制系统提供数据支持。
NO.2 智能化控制工程课程设计这是一篇基于技术的课程设计，主要教学生使用智能化算法，如神经网络、遗传算法等优化方案，最终实现系统控制。
设计中的重点在于深入解析算法的原理和数据分析方法，使学生掌握算法设计技巧与工具的使用方法。
在算法的实践过程中，需要注意对算法选择和参数设置的合理性，同时要帮助学生发现并解决各种实验中的问题。
通过比较实验数据和输出结果进行分析，了解算法的适用性和精度。
NO.3 控制工程实践课程设计该课程设计主要围绕控制的实践环节展开，引导学生自主构建控制系统，逐渐培养操作和创新能力。
设计中的关键在于零部件的选择和操作，将日常所学的控制工程理论运用到实践中。
在例如机械结构、电路设计、程序编写等构建步骤中，学生可以自行设计、调整或优化，最后构建控制系统，并在测试环节进行测试和优化。
NO.4 工业自动化控制工程课程设计该课程设计与工业自动化控制系统相关，教学生如何使用PLC等工控设备进行工业自动化控制。
设计中关键在于构建设备之间的联动关系，设置信号传输和执行器控制逻辑。
智能温度控制系统设计课程设计
智能温度控制系统设计课程设计一、引言随着科技的进步和人们对生活品质的要求提高，智能温度控制系统在现代生活中扮演着重要的角色。
本课程设计将通过对智能温度控制系统的设计与实现，培养学生的综合能力，提高他们在工程领域的实际操作能力和创新意识。
二、课程设计目标本课程设计旨在培养学生的以下能力：1. 掌握智能温度控制系统的设计原理和工作机制；2. 熟悉温度传感器、执行器、控制器等元件的选型和使用方法；3. 学会使用单片机编程，实现智能温度控制系统的功能；4. 掌握软硬件调试和故障排除的方法；5. 培养学生的团队合作精神和创新能力。
三、课程设计内容1. 温度传感器原理和选型：介绍常见的温度传感器类型，如热敏电阻、热电偶、半导体温度传感器等，并讲解其原理和特点。
通过实验，学生将学会如何选择合适的温度传感器。
2. 智能温度控制系统设计：通过对温度传感器采集到的信号进行处理，设计一个智能温度控制系统。
学生将学习如何使用控制器来实现温度的监测和控制，并能够根据需求进行温度设定和控制策略的调整。
3. 单片机编程：学生将学习单片机的基本原理和编程方法，了解控制系统的实现过程。
通过编写程序，实现温度传感器与控制器之间的数据交互，并控制执行器进行温度调节。
4. 软硬件调试和故障排除：学生将学习如何进行软硬件调试，找出系统中可能存在的问题并进行修复。
通过实际操作，培养学生的问题解决能力和实践经验。
5. 课程设计报告撰写：学生需要撰写一份完整的课程设计报告，详细描述系统设计的过程和实现的功能。
报告中应包括系统原理、元件选型、编程代码、系统调试和实验结果等内容。
四、课程设计实施步骤1. 团队组建：学生将组成小组，每个小组由3-5名学生组成，分工合作完成课程设计任务。
2. 系统设计计划：小组根据课程设计要求，制定系统设计计划，明确任务分工和时间安排。
3. 温度传感器选型和实验：小组成员根据需求和实验结果，选择合适的温度传感器，并进行实验验证。
智能控制原理课程设计教案
智能控制原理课程设计教案一、课程目标知识目标：1. 理解智能控制原理的基本概念，掌握智能控制系统的主要组成部分；2. 学会分析智能控制系统的基本工作原理，了解不同类型的智能控制算法；3. 掌握智能控制技术在现实生活中的应用，了解其在我国科技发展中的重要性。
技能目标：1. 能够运用智能控制原理解决实际问题，进行简单的智能控制系统设计；2. 培养学生的团队协作能力，通过小组讨论、实践操作等方式，提高问题解决能力；3. 培养学生运用信息技术手段获取、处理和分析智能控制相关资料的能力。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对智能控制技术的兴趣，激发学生探索未知、创新实践的欲望；2. 增强学生的国家认同感，认识到我国在智能控制领域取得的成就，树立民族自豪感；3. 培养学生具备良好的科学素养，遵循科学道德，尊重知识产权，形成正确的价值观。
课程性质：本课程为理论与实验相结合的课程，注重培养学生的实践操作能力和创新能力。
学生特点：学生具备一定的物理、数学和信息技术基础，对智能控制领域有一定的了解，但实践经验不足。
教学要求：结合学生特点，注重理论与实践相结合，通过案例分析和实验操作，使学生更好地掌握智能控制原理及其应用。
在教学过程中，关注学生的个体差异，激发学生的学习兴趣，提高学生的综合素质。
将课程目标分解为具体的学习成果，以便于教学设计和评估。
二、教学内容1. 智能控制原理概述：介绍智能控制的基本概念、发展历程、应用领域及发展趋势，对应教材第一章内容；- 智能控制基本概念及其与传统控制的区别；- 智能控制的发展历程及主要成就；- 智能控制的应用领域及前景展望。
2. 智能控制系统组成与分类：分析智能控制系统的结构、功能及分类，对应教材第二章内容；- 智能控制系统的基本结构及其功能；- 常见智能控制系统的分类及特点；- 智能控制系统的性能评价指标。
3. 智能控制算法及其应用：学习常用智能控制算法原理及其在实际工程中的应用，对应教材第三章内容；- 模糊控制、神经网络控制、自适应控制等算法的原理及优缺点；- 智能控制算法在工业、交通、医疗等领域的应用案例；- 智能控制算法的编程实现及调试方法。
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HUNAN UNIVERSITY 智能控制课程设计(报告)课程设计题目：基于模糊控制光伏并网发电系统的研究学生姓名：学生学号：专业班级：学院名称：指导老师：2017年5月30 日目录第1章绪论 (1)第2章光伏并网发电系统MPPT的研究进展 (2)2.1 光伏发电系统最大功率跟踪控制 (2)2.2 几种最大功率点跟踪方法的比较 (3)第3章光伏并网发电系统MPPT模糊控制器 (7)3.1 模糊化 (7)3.2 模糊控制规则库的建立 (7)3.3 解模糊 (7)第4章 MPPT模糊控制器设计 (8)4.1选择观测量和控制量 (8)4.2 输入量和输出量的模糊化 (8)4.3 制定模糊规则 (9)4.4 求解模糊关系 (9)4.5进行模糊决策 (10)4.6 控制量的反模糊化 (10)第5章模糊控制光伏并网发电系统仿真 (11)附录 (15)第1章绪论在应对全球能源危机和保护环境的双重要求下，开发利用清洁可再生的太阳能越来越受到人们的关注。
伴随着太阳能光电转换技术的不断发展，大规模的利用太阳能成为可能。
光伏并网发电系统将成为太阳能利用的主要形式。
目前，转换效率低是光伏并网发电系统面临的主要问题，这成为阻碍光伏并网发电系统广泛应用的一个重点问题。
智能控制是这门新兴的理论和技术，它是传统控制发展的高级阶段，主要用来解决那些用传统方法难以解决的复杂系统的控制。
智能控制包括专家系统、神经网络和模糊控制，而模糊控制是目前在控制领域中所采用的三种智能控制方法中最具实际意义的一种方法。
在光伏系统MPPT控制中，由于外界光照强度和温度变化的不确定性以及并网逆变器的非线性特性，则使用模糊逻辑的MPPT控制方法进行控制，有望获得理想的控制效果。
随着近年智能控制的不断发展和完善，模糊控制技术也日趋成熟，被人们广泛接受。
模糊控制的优点很多，例如：模糊控制器设计简单，不需要依赖被控对象的精确数学模型；模糊规则用自然语言表述，易于被操作人员接受；模糊控制规则可以转换成数学函数，易与其他物理规律结合，便于用计算机软件实现；模糊控制抗干扰能力强，且响应快，对复杂的被控对象能有效控制，鲁棒性和适应性都易达到要求。
模糊控制以其适应面广泛和易于普及等特点，成为智能控制领域最重要，最活跃和最实用的分支之一。
目前，模糊控制已经在工业控制领域、经济系统、人文系统以及医学系统中解决了传统控制方法难以解决甚至无法解决的实际控制问题。
本文正是基于光伏发电系统存在的处理复杂，外界不确定因素多等特点，将模糊控制理论应用于光伏发电最大功率跟踪系统中，跟踪系统最大功率工作点，提高光电转换效率，充分利用太阳能资源。
本文以光伏并网发电系统最大功率点跟踪为研究对象，将模糊控制理论应用于光伏并网系统最大功率跟踪控制中，从光伏阵列的原理和特性、光伏并网系统的结构设计、最大功率点跟踪的原理和模糊控制理论等方面进行详细的分析和探讨。
本设计报告比较多种最大功率点跟踪控制技术，实现光伏并网发电系统的研究，根据其不同的优缺点，然后选用模糊控制方法来实现最大功率跟踪。
通过对模糊论域、隶属度函数计算，制定处模糊规则，设计出模糊控制器。
最后建立光伏并网发电系统仿真模型，并对仿真结果进行了分析。
第2章光伏并网发电系统MPPT的研究进展太阳能电池在工作时，随着日照强度、环境温度的不同，其端电压将发生变化，使输出功率也产生很大变化，故太阳能电池本身是一种极不稳定的电源。
如何能在不同日照、温度的条件下输出尽可能多的电能，提高系统的效率，这就在理论上和实践上提出了太阳能电池阵列的最大功率点跟踪问题。
在太阳能光伏发电系统的开发和应用过程中，由于太阳能电池的转换效率比较低，所以对于其最大功率跟踪技术的研究一直是这一课题的重要内容，现已取得了多种控制算法。
常用的最大功率点跟踪(MPPT)方法有如下几类：功率扰动观察法、滞环比较法、增量电导法、固定电压控制法、人工神经网络法气由于微处理器、以及各种数字控制器的飞速发展，人们将MPPT算法与逆变器统一起来以并网发电系统的最优效率作为出发点研究最大功率点的跟踪控制，从而提出了多种有效的MPPT控制方法。
2.1 光伏发电系统最大功率跟踪控制光伏阵列是一种非线性的电源，所以在利用光伏发电的过程中，必须尽量避免外界环境的影响它不仅受日照辐射度、结点温度的影响，也受到它所接的负载的影响，所以为了实现能量的高效利用，并且降低成本，提高光伏发电系统的效率，我们必须采用最大功率跟踪控制技术，来使系统输出尽可能大的功率，可供我们使用。
图1 光伏电池电流（功率）-电压曲线图1 光伏电池电流（功率）-电压曲线，曲线1 是I-U 曲线，曲线2 是P-U 曲线，从这一曲线我们可以看出，在光照强度和温度不变的情况下，光伏电池的功率—电压曲线是一个单峰值曲线，只有一个最高点，这个最高点就是最大功率点，我们的目的就是让光伏电池工作在这一点处，这样输出的功率才会最大。
而根据第二章介绍的光伏电池的等效电路可以看出，在理想状态下，当外接负载的阻抗和光伏电池的输出阻抗相等时，也就是我们常说的电路内阻和外阻相等时，光伏电池的输出功率最大。
但是实际情况是光伏电池的内阻是随着外界环境的变化而变化的，如果有云遮挡或者温度变低，相应的光伏电池的输出阻抗也会跟着变动，所以这种方法对光伏发电系统是不可用的。
所以就需要不断寻求新的方法来实现最大功率跟踪控制。
而目前常用的两级式的光伏发电系统就是通过第一级的DC/DC 电路来实现最大功率跟踪控制。
这一过程是通过改变直流变换电路中开关器件的通断时间，从而不断改变外接负载，实现最大功率跟踪。
因此现在光伏发电的一大核心技术就是设计最大功率跟踪控制器。
在设计最大功率点跟踪控制器时，也需要设计直流变换电路、测量电路、控制电路、采集电路等，我们需要根据实时地采集回来的光伏阵列的电压和电流，来进行计算功率，这就需要控制器中的乘法器，然后进行比较、调整和寻优，最终确定出光伏电池板向最大功率点不断靠近的变化工作点。
其中，最大功率点跟踪算法有很多种，因为不同的算法其跟踪快慢、跟踪精度、跟踪效率、成本价格、稳定性都不相同，所以不同的算法有不同的优缺点。
在实际应用中，可以根据不同的要求来选择不同的算法。
这些算法主要有：扰动观察法、定电压跟踪法、电导增量法、滞环比较法、模糊控制法等，这些都是最大功率点跟踪的常用方法，下面对这些跟踪方法进行比较。
2.2 几种最大功率点跟踪方法的比较2.2.1 扰动观察法扰动观察法，俗称爬山法。
这种方法比较简单，测量的参数很少，所以应用起来比较方便。
其工作原理是：通过扰动光伏阵列的输出电压，采集出实时变化的电压电流值，然后计算出功率，与上一次扰动的结果比较，如果这次的功率值增加了，说明此次功率值更加接近最大功率点，则应该继续维持这一次的扰动方向，如果功率值减小了，则说明离最大功率点越来越远了，扰动方向应向相反的方向进行。
要使光伏阵列的工作点越来越接近最大功率点，就需要这样反复的扰动、观察和比较。
通过比较调整电路前后的光伏电池板的输出电压及功率的变化情况来调节DC/DC 电路的升压占空比，保持光伏系统输出最大功率。
其中，扰动过程中采用的步长可以是定步长也可以是变步长。
如果采用的是定步长扰动，则当步长较短时，光伏系统在最大功率点附近上下波动的幅度越小，那么能量的损失就会小，但是由于步长较短，所以需要扰动的次数就会多，所用的跟踪时间就会更长。
相反地，如果采用的步长较大，光伏系统在最大功率点附近振荡的幅度就越大，能量损失就比较多，而且其跟踪精度和速度就难以保证。
这就是定步长扰动的特点。
为了解决定步长这些缺点，可以采用变步长扰动方法。
2.2.2 定电压跟踪法如图2所示，当温度一定时，根据不同光照的光伏电池板的P-U 曲线，连接出最大功率线，可以看出最大功率点处的电压几乎都在某个固定的电压两侧，所以根据这一思路就可以将光伏电池输出电压控制在这一电压处，则系统将近似工作在最大功率点处。
这种方法忽略了很多其他影响因素，所以实际上并不是工作在真正的最大功率点。
图2 光伏电池板的P-U-P 曲线图2.2.3 电导增量法电导增量法的工作原理也是依据最大功率点处的斜率为0 来运算的。
当外界因素如光照强度或者温度发生变化时使用电导增量法来实现最大功率点跟踪比较有优势，因为电压的纹波系数相对来说会比较小，但是因为复杂的计算，会使这种算法的缺点显现。
2.2.4 滞环比较法功率扰动观察法的基本设计思想是进行扰动，并对扰动后的功率与未扰动的功率进行比较，通过判断功率的变化方向，来决定工作电压的移动方向。
这种方法不仅会发生程序失序现象，还会造成比较多的扰动损失。
由于太阳的日照量不会快速的变化，多余扰动会带来更多损失，滞环比较法可以避免这种缺陷。
当日照量快速变化时，这种算法可以不用立即跟随并且快速移动工作点(避免干扰或误判错误)，只需在日照量比较稳定时，再跟踪最大功率点，减少扰动损耗。
2.2.5 模糊控制法模糊控制是智能化控制的一个重要分支，它的模糊基础是模糊语言、模糊集合理论、以及模糊逻辑推理。
在控制系统中，它是一种非线性智能控制，是将模数学应用于控制系统。
模糊控制的形式一般为：“if条件，then结果"。
它是用人的知识来控制控制对象。
因此，又可称为语言控制。
模糊控制可以利用人的经验或知识对控制对象模型无法用严密的数学表示时，进行控制。
所以，模糊控制就是用人的智力来模糊地对系统进行控制的方法。
最大功率点跟踪(MPPT)通过测量电流、电压或者功率，对它们之间的变化关系进行比较，来决定峰值功率点与当前工作点之间的位置关系，然后控制电压(或电流)向峰值功率点靠近，直到达到峰值功率点，最后将电压(或电流)在峰值功率点一定范围附近来回摆动。
由于工作点的来回摆动，使实际得到的平均功率比峰值功率稍低一点，差值就称作搜索损失，而这种将控制系统工作点保持在最优点附近的特点，正是自寻优控制特有的。
负载的电池阵列的I—V特性或功率需求发生变化后，引起峰值功率点漂移或工作点偏移。
这就要求最大功率点跟踪系统在探测到这种变化后，进行下一次寻优。
最大功率点跟踪不用知道电池阵列的精确数学模型，也不用知道外界环境的温度和照度，只要在运行的过程中将可控参数的整定值不断改变，使当前的工作点向峰值功率点逐渐靠近，最后在峰值功率点附近工作。
所以说，最大功率点跟踪本身就是个通过不断测量和调整来达到最优的过程，运用模糊自寻优的方法可以对最大功率点进行跟踪。
选取光伏电池的输出功率为目标函数，可控量是控制变换器PWM信号占空比D。
第3章光伏并网发电系统MPPT模糊控制器模糊控制器是模糊控制的核心部分。
由计算机程序来实现控制器的控制规律。
模糊控制算法实现的过程是：先对控制量采样，获得一个精确的被控制量。