模糊控制毕业论文
智能控制技术毕业论文【范本模板】
摘要：本文主要介绍了智能控制技术从经典控制理论、现代控制理论发展到今天的智能控制理论的发展过程和主要方法，并介绍了智能控制在工业发展、机械制造、电力电子学研究领域中的应用.关键字：自动化智能控制应用随着信息技术的发展，许多新方法和技术进入工程化、产品化阶段,这对自动控制技术提出犷新的挑战，促进了智能理论在控制技术中的应用，以解决用传统的方法难以解决的复杂系统的控制问题。
一、智能控制的发展过程从经典控制理论、现代控制理论发展到今天的智能控制理论，经历了很长时间.四十年代到五十年代形成了经典控制理论。
经典控制理论中基于传递函数建立起来的如频率特性、根轨迹等图解解析设计方法，对于单输入—单输出系统极为有效，至今仍在广泛地应用。
但传递函数对处于系统内部的变量不便描述，对某些内部变量还不能描述，且忽略了初始条件的影响。
鼓传递函数描述不能包含系统的所有信息。
现代控制理论主要研究具有高性能、高精度的多变量变参数系统的最优控制问题，它对多变量有很强的描述和综合能力，其局限在于必须预先知道被空对象或过程的数学模型.智能控制是在经典和现代控制理论基础上进一步发展和提高的。
智能控制的提出，一方面是实现大规模复杂系统控制的需要；另一方面是现代计算机技术、人工智能和微电子学等学科的高度发展，给智能控制提供了实现的基础。
智能控制提供了一种新的控制方法,基本解决了非线性、大时滞、变结构、无精确数学模型对象的控制问题。
二、智能控制的主要方法通俗地讲,智能控制就是利用有关知识（方法）来控制对象，按一定要求达到预定目的。
智能控制为解决控制领域的难题，摆脱了经典和现代控制理论的困境，开辟了新的途径.智能控制技术的主要方法有模糊控制、基于知识的专家控制、神经网络控制和集成智能控制等，以及常用优化算法有：遗传算法、蚁群算法、免疫算法等。
1、模糊控制模糊控制以模糊集合、模糊语言变量、模糊推理为其理论基础，以先验知识和专家经验作为控制规则。
毕业设计(l论文)任务书
河北工业大学城市学院本科毕业设计（论文）任务书毕业设计题目：旋转式倒立摆的实验系统设计及模糊控制算法研究适用专业：自动化专业学生信息：学号108978 姓名：胡利兵班级：自动化C102指导教师信息：姓名：梁涛职称：副教授下达任务日期：2014年2月26日课题简介：倒立摆是一个复杂的快速、非线性、多变量、强耦合、自然不稳定的非最小相位系统，是重心在上、支点在下控制问题的抽象。
在许多控制方法的研究过程中，科研人员往往因为不能找到合适的实际控制对象，使得许多研究成果失去了继续完善发展的机会，造成了科研资源的浪费。
作为一种理想的控制对象平台，倒立摆结构简单、成本较低，可以有效地检验众多控制方法的有效性，在控制方法的实验和研究上有很重要的地位。
许多抽象的控制概念如控制系统的稳定性、可控性、收敛速度和抗干扰能力等，都可以通过倒立摆系统直观地表现出来。
课题要求：鉴于现代控制理论方法在旋转倒立摆控制中存在的线性化问题的局限，将模糊控制引入实验系统，设计单级旋转倒立摆模糊控制器，进行实物控制，总体控制效果较好。
由于在平衡点附近，模糊控制方法的控制效果不非常理想。
因此需要进一步改善系统控制性能，本课题要求将模糊控制与线性二次型最优控制策略结合，设计基于LQR的自校正模糊控制器，通过实验结果验证是否能有效地改善旋转倒立摆模糊控制系统的动态特性，从而既解决平衡点附近局部线性化的局限性问题，提高了系统的鲁棒性和抗干扰性，同时又增强了控制器的适用范围。
主要参考文献：[1]朱玉奇. 旋转式倒立摆的控制研究[J]. 科技信息,2009,32:88-89.[2]江晨,王富东. 旋转式倒立摆系统的算法研究及仿真[J]. 工业控制计算机,2010,05:54-56.[3]程俊,王永,黄南晨,吴刚,卿志远,孙德敏. 旋转式倒立摆计算机控制系统[J]. 电机与控制学报,2001,04:277-280.[4]李红星,骆柄璋,李刚阳. 旋转式倒立摆的状态变量合成模糊控制[J]. 北京联合大学学报(自然科学版),2006,04:15-18.[5]姜倩,管凤旭. 旋转式倒立摆的镇定和摆起控制的研究[J]. 哈尔滨商业大学学报(自然科学版),2007,03:322-324.[6]李凌,袁德成,井元伟. 旋转式倒立摆系统控制策略研究[J]. 实验室研究与探索,2006,01:21-23+46.[7]王敏,苏晓鹭,王淼. 旋转式倒立摆控制策略[J]. 大连海事大学学报,2007,S2:155-157+161.[8]娄万军,张晓娟,杨继宏. 基于模糊逻辑控制的倒立摆系统[J]. 大众科技,2004,07:54-57.[9]徐静. 旋转式倒立摆的稳定控制研究[D].山东大学,2009.[10]江晨. 旋转式倒立摆的控制算法研究及实验系统设计[D].苏州大学,2010.[11]贺廉云. 基于模糊控制的旋转式倒立摆控制算法研究[D].山东大学,2006.[12]Q. Feng, K. Yamafugi. Design and simulation of control systems of an invertedpendulum. Robotica, 6 (1988), p. 235[13] Maravall, Darío. Hybrid fuzzy control of the inverted pendulum via verticalforces.International Journal of Intelligent Systems, Volume 20, February 2005, Pages 195-211[14]Kim, Hyun-Ki; Lee, Dong-Jin; Oh, Sung-Kwun. Design of optimized fuzzycontroller for rotary inverted pendulum system using differential evolution.Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, Volume 60, February 2011, Pages 407-415方法要求：1．了解旋转式倒立摆及模糊控制算法的相关知识2．设计基于LQR的自校正模糊控制器，改善旋转倒立摆模糊控制系统的动态特性3．利用模糊控制方法的控制在平衡点附近达到非常理想效果4．实现硬件连接，进行实物控制，增强了控制器的适用范围5. 对已经完成的工作进行总结，进一步改善系统控制性能过程要求：查阅资料，方案论证与设计，实验论证，得出结论。
模糊控制理论及应用
模糊控制理论及应用模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它能够应对现实世界的不确定性和模糊性。
本文将介绍模糊控制的基本原理、应用领域以及未来的发展趋势。
一、模糊控制的基本原理模糊控制的基本原理是基于模糊逻辑的推理和模糊集合的运算。
在传统的控制理论中，输入和输出之间的关系是通过精确的数学模型描述的，而在模糊控制中，输入和输出之间的关系是通过模糊规则来描述的。
模糊规则由模糊的IF-THEN语句组成，模糊推理通过模糊规则进行，从而得到输出的模糊集合。
最后，通过去模糊化操作将模糊集合转化为具体的输出值。
二、模糊控制的应用领域模糊控制具有广泛的应用领域，包括自动化控制、机器人控制、交通控制、电力系统、工业过程控制等。
1. 自动化控制：模糊控制在自动化控制领域中起到了重要作用。
它可以处理一些非线性和模糊性较强的系统，使系统更加稳定和鲁棒。
2. 机器人控制：在机器人控制领域，模糊控制可以处理环境的不确定性和模糊性。
通过模糊控制，机器人可以对复杂的环境做出智能响应。
3. 交通控制：模糊控制在交通控制领域中有重要的应用。
通过模糊控制，交通信号可以根据实际情况进行动态调整，提高交通的效率和安全性。
4. 电力系统：在电力系统中，模糊控制可以应对电力系统的不确定性和复杂性。
通过模糊控制，电力系统可以实现优化运行，提高供电的可靠性。
5. 工业过程控制：在工业生产中，许多过程具有非线性和不确定性特点。
模糊控制可以应对这些问题，提高生产过程的稳定性和质量。
三、模糊控制的发展趋势随着人工智能技术的发展，模糊控制也在不断演进和创新。
未来的发展趋势主要体现在以下几个方面：1. 混合控制：将模糊控制与其他控制方法相结合，形成混合控制方法。
通过混合控制，可以充分发挥各种控制方法的优势，提高系统的性能。
2. 智能化：利用人工智能技术，使模糊控制系统更加智能化。
例如，引入神经网络等技术，提高模糊控制系统的学习和适应能力。
3. 自适应控制：模糊控制可以根据系统的变化自适应地调整模糊规则和参数。
模糊控制与神经网络控制
模糊控制与神经网络控制模糊控制和神经网络控制是现代控制领域中的两个重要研究方向，它们通过不同的方法和理论来解决复杂系统的控制问题。
本文将就这两种控制方法进行介绍和对比，并探讨它们在实际应用中的优劣势。
一、模糊控制模糊控制是一种基于模糊逻辑理论的控制方法，它通过将输入和输出之间的关系进行模糊化来实现系统的控制。
模糊控制器的设计通常包括模糊化、规则库的建立、推理机制以及解模糊化等步骤。
在模糊控制中，输入和输出以模糊集形式表示，通过一系列的模糊规则进行推理得到控制信号。
模糊规则库中存储了专家知识，根据实际问题的需求可以设计不同的规则。
推理机制使用模糊规则进行推理，最后通过解模糊化将模糊输出转化为具体的控制量。
模糊控制的优点之一是适用于非线性和不确定性系统，它能够通过模糊化处理来处理实际系统中的不确定性和模糊性。
此外，模糊控制能够利用专家经验进行控制器的设计，无需准确的系统数学模型。
然而，模糊控制也存在一些局限性。
首先，模糊控制的规则库和参数通常需要由专家进行手动设计，这对专家的经验和知识有一定的要求。
其次，模糊控制的性能也会受到模糊规则的数量和质量的影响，如果规则库设计不当，控制性能可能无法满足要求。
二、神经网络控制神经网络控制是一种基于人工神经网络的控制方法，它通过将系统模型表示为神经网络结构来实现控制。
神经网络是一种模仿生物神经系统结构和功能的计算模型，具有自适应学习和适应性处理的能力。
在神经网络控制中，神经网络被用作控制器来学习系统的映射关系。
通过输入和输出的样本数据，神经网络根据误差信号不断调整权重和阈值，使得输出逼近于期望输出。
神经网络控制通常包括网络的结构设计、学习算法的选择和参数调整等步骤。
与模糊控制相比，神经网络控制具有更好的自适应性和学习能力。
它能够通过学习过程来建立系统的非线性映射关系，并且对于未知系统具有较好的鲁棒性。
此外，神经网络控制不需要准确的系统模型，对系统的数学模型要求相对较低。
模糊控制原理与应用
模糊控制原理与应用
模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它可以处理那些难以用传
统控制方法精确描述的系统。
模糊控制的基本思想是将输入和输出之
间的关系用模糊集合来描述，然后通过模糊推理来确定控制规则，最
终实现对系统的控制。
模糊控制的优点在于它可以处理那些难以用传统控制方法精确描述的
系统，例如非线性系统、模糊系统、多变量系统等。
此外，模糊控制
还具有较好的鲁棒性和适应性，能够在一定程度上克服系统参数变化
和外部干扰的影响。
模糊控制的应用非常广泛，例如在工业控制、交通控制、机器人控制、医疗诊断等领域都有着广泛的应用。
在工业控制中，模糊控制可以用
于控制温度、湿度、压力等参数，以及控制机器人的运动轨迹和速度。
在交通控制中，模糊控制可以用于控制交通信号灯的时序和周期，以
及优化交通流量。
在医疗诊断中，模糊控制可以用于对患者的病情进
行评估和诊断。
在模糊控制的实现过程中，需要进行模糊化、模糊推理和去模糊化等
步骤。
其中，模糊化是将输入和输出之间的关系用模糊集合来描述，
模糊推理是根据模糊规则进行推理，得出控制结果，去模糊化是将模
糊结果转化为具体的控制量。
总之，模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它可以处理那些难以用传统控制方法精确描述的系统。
模糊控制具有广泛的应用前景，在工业控制、交通控制、机器人控制、医疗诊断等领域都有着广泛的应用。
在模糊控制的实现过程中，需要进行模糊化、模糊推理和去模糊化等步骤。
基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制
基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制
电动汽车动力传动系统控制是电动汽车的关键技术之一，它直接影响到汽车的性能和节能性。
目前，基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制已经成为研究的热点。
基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制主要包括两个方面：驱动电机的控制和能量管理系统的控制。
对于驱动电机的控制，模糊控制可以根据不同的工况和运行要求，调节电机的输出扭矩和转速。
通过模糊推理和模糊规则，可以将驱动电机的输入电流和转速转换为输出扭矩和转速。
模糊控制还可以根据电池的电量和驱动需求，动态调节输出扭矩和转速，从而保证电动汽车的性能和节能性。
对于能量管理系统的控制，模糊控制可以根据当前电池的电量和电动汽车的需求，动态调节电池的充放电状态。
通过模糊推理和模糊规则，可以确定电池的充电电流和放电电流，以及充电时间和放电时间。
模糊控制还可以根据电池的容量和充电效率，调节充放电策略，以提高电池的使用寿命和能量利用率。
基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制可以更好地适应非线性系统的控制需求，提高电动汽车的性能和节能性。
未来的研究方向主要包括模糊控制算法的优化和电动汽车动力传动系统的集成控制。
希望通过这些研究，能够进一步推动电动汽车技术的发展。
基于模糊控制的异步电机转速控制系统研究
基于模糊控制的异步电机转速控制系统研究***（江南大学物联网工程学院，江苏无锡214122）摘要：自适应模糊控制技术是目前交流电动机的先进控制方式。
本文对自适应模糊控制的基本概念、异步电动机的动态数学模型、转差频率矢量控制的基本原理和概念做了简要介绍，并结合Matlab/Simulink软件包构建了自适应模糊PI速度调节器，实时在线整定PI调节器的参数，使得调速系统具有较强的适应性和鲁棒性。
仿真研究表明，基于模糊自适应PI调节器的矢量控制系统具有响应速度快、超调量小等优点。
关键词：模糊控制；交流调速；矢量控制；Matlab/SimulinkResearch of The Induction Motor Speed Control SystemBased on Fuzzy ControlLuxiao(School of Communication and Control, Jiangnan University, Wuxi, Jiangsu 214036，China) Abstract: Fuzzy control is an advanced AC motor control, In order to overcome above-mentione -d problems，adaptive fuzzy PI speedcontroller is proposed to regulate the parameter of the fuzzy PI controller real-time online such that the speed control system has the strong adaptiveness and robustness. In this paper,we use Matlab / Simulink software to build the adaptive fuzzy PI speed controller.The simulation results indicate that A V AF control system based on the adaptive fuzzy controller has a virtue of fast response and small overshot.Keywords: Fuzzy Control; vector control; A V AF; Matlab/Simulink引言：高性能变频调速技术被广泛应用于工业自动化和家用电器等许多领域。
基于PLC的模糊控制应用研究
关键词 ： Ｌ 模糊控制 பைடு நூலகம் Ｐ Ｃ； 特点 ； 用 应
中图分 类号 ：Ｈ１ Ｔ ２
文献标识码 ： Ａ
文章编号：０ ７ ４ １（ ０ １ ０ — ０ ３ ０ ３ １０ — ４ ４ ２ １ ）６ ０ ７ — ０
Ａｐ ｌ ａ ｉ ｎ ａ ｄ ｒ ｓ ａ ｃ ｆｆ ｚ ｙ ｃ ｎ ｒ ｌｂ ｓ ｄ ｏ ｐ ｉ ｔｏ ｎ ｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｕ ｚ ｏ ｔｏ ａ ｅ ｎ ＰＬＣ ｃ
Ｃ ｉ ｕ —ａ ｕ ｎ ｔｏ Ｊ
（ａｚｏ ｓ ｒ ｎｉ ｎ ｅｔ ｏａｉ ａ ｃｎｌ ｙｃｌｇ ，ａｚｏ ａ ｓ ７０ ０ Ｃ ｉａ Ｌ ｎｈｕｒ ｏ ｃ ｅｖ ｏｍ ｎ ｖｃｔ ｎ ｌｅ ｏｏ ｌ ｅＬ ｎｈ ｕＧ ｎｕ ３ ００。ｈｎ ） ｅｕ ｅ ｒ ｏ ｔｈ ｇ ｏｅ
１ 模糊逻辑控 制与 Ｐ Ｃ概述 Ｌ
模糊逻辑控制（ ｕｚ ｏｉ Ｃｎ ｏ 简称模糊控 Ｆｚ Ｌｇ ｏｔ１ ｙ ｃ ｒ） 制（ ｕｚ Ｃｎ ｏ ， 以模糊集合论、 Ｆｚ ｏｔ １ 是 ｙ ｒ） 模糊语 言变量
以及模糊逻辑推理为基础的一种计算机控制方法 ， 是 智能控制领域的重要分支¨ 。如图 １ Ｊ 所示 ， 模糊控制 系统主要 由模糊控制器、 输入输 出接 口、 检测装置、 执 行结构和被控对象等几部分组成 。一个计算机数字
械或生产过程 。它具有可靠性高、 编程简单、 适应性 强、 使用维护方便等技术优势 ， 广泛应用 于工业 自动 控制领域， 已成为现代工业控制的三大支柱（ Ｌ 、 Ｐ Ｃ 机
器 人 和 Ｃ Ｄ Ｃ Ｍ） Ａ ／ Ａ 之一 。
通过研究模糊控制理论及其应用 ， Ｐ Ｃ软件 用 Ｌ 实现 ， 能够加深对模糊控制的认识 ， 发挥模糊控制 的 优势 ， 有助于拓展 Ｐ Ｃ的应用 范围， Ｌ 提高控制性能 ， 降低控制系统成本 ， 有着 良好的经济效益。
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模糊控制毕业论文
模糊控制毕业论文
模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它能够处理不确定性和模糊性的问题。
在现实世界中，许多系统的行为往往难以用精确的数学模型来描述，而模糊控制正是为了解决这一问题而出现的。
在毕业论文中，研究者可以选择模糊控制作为研究对象，通过深入探究其原理和应用，为实际问题提供解决方案。
首先，毕业论文可以从模糊控制的基本原理入手。
模糊控制的核心思想是将模糊集合和模糊规则引入控制系统中，通过模糊推理和模糊推断来实现对系统的控制。
研究者可以详细介绍模糊集合的定义和运算规则，以及模糊规则的建立和推理方法。
此外，还可以探讨模糊控制器的结构和设计方法，包括模糊化、规则库、推理引擎和解模糊化等方面的内容。
其次，毕业论文可以选择一个具体的应用领域，研究模糊控制在该领域中的应用。
例如，可以选择智能交通系统作为研究对象，通过模糊控制来优化交通信号灯的控制策略，提高交通流的效率。
在论文中，研究者可以详细介绍交通流的模糊建模方法，以及如何根据实时交通数据进行模糊推理和控制。
此外，还可以对比模糊控制和传统控制方法在交通流控制中的效果，分析其优缺点和适用范围。
另外，毕业论文也可以选择模糊控制与其他控制方法的结合应用进行研究。
例如，可以选择模糊控制与神经网络的结合，通过神经网络的学习能力和模糊控制的推理能力，来解决复杂系统的控制问题。
在论文中，研究者可以详细介绍模糊神经网络的结构和学习算法，以及如何将其应用于具体问题中。
此外，还可以通过实验和仿真验证模糊神经网络在控制问题中的性能和效果。
最后，毕业论文还可以对模糊控制的未来发展进行展望。
模糊控制作为一种新兴的控制方法，尚存在许多待解决的问题和挑战。
研究者可以提出自己的观点和看法，对模糊控制的发展方向和应用前景进行探讨。
此外，还可以结合当前的科技发展趋势，分析模糊控制在人工智能、自动驾驶等领域中的潜在应用。
总之，模糊控制是一种重要的控制方法，具有广泛的应用前景。
在毕业论文中选择模糊控制作为研究对象，可以从基本原理、应用领域、与其他控制方法的结合以及未来发展等方面进行深入研究，为实际问题提供解决方案，并为该领域的进一步发展做出贡献。