一、基于模式匹配的Smith模糊控制器（论文文献综述）
李洪雪[1]（2021）在《液压互联悬架半挂汽车列车侧倾稳定性仿真与试验研究》文中指出半挂汽车列车因载重量大、运输效率高等优点,近几年在运输行业的应用比例不断增大。然而,半挂汽车列车因车身较长、质心较高,容易出现侧倾失稳现象,严重时发生侧翻事故。为了防止半挂汽车列车发生侧翻,车身侧倾控制研究尤为重要,其中改善悬架性能是提高车辆侧倾稳定性最直接、最有效的方式。目前,半挂汽车列车多数使用板簧悬架吸收振动冲击,效果一般且自身重量较大,而空气弹簧悬架尽管降低了自身重量但刚度方面改善有限,两者都无法同时满足舒适性和操纵稳定性的需求。近年来,新兴的液压互联悬架在单体车辆领域的研究应用得到广泛关注,它能提供与空气悬架基本相当的减振性能的同时,可提供较大的侧倾刚度,具有传统板簧和空气悬架无法比拟的优势。本文充分调研了国内外半挂汽车列车抗侧倾稳定性研究现状和液压互联悬架的研究现状,选择六轴半挂汽车列车和抗侧倾液压互联悬架为研究对象,建立了液压互联悬架车辆的耦合模型,提出了液压互联悬架车辆的匹配方案技术及模糊控制方法,对耦合悬架车辆侧翻状态参数进行优选与辨识,进行了实车稳态回转工况的道路试验验证。论文主要研究内容及结论如下:1)液压互联悬架半挂汽车列车动力学建模仿真利用牛顿第二定律,建立四自由度的半挂车机械悬架动力学模型,采用液压阻抗法推导液压互联系统的传递矩阵,以机械系统和液压系统作用的边界条件为基础,建立液压互联悬架的机-液耦合模型且进行验证;建立传统的半挂汽车列车动力学方程,通过液压互联悬架等效侧倾刚度方法,推导耦合液压悬架车辆模型并求解模型的状态空间表达;通过改变鞍座的侧倾刚度参数、扭转刚度参数和牵引点到半挂车的质心距离参数,对车辆的抗侧倾性能进行仿真分析。2)半挂车/牵引车液压互联悬架建模仿真与方案优选搭建Amesim、Trucksim和Matlab/Simulink软件的联合仿真平台并设计液压互联悬架的半挂车匹配方案;在Trucksim中建立车辆模型,在Amesim中建立液压系统模型,在Matlab/Simulink中设计单轴液压互联悬架、双轴液压互联悬架和三轴液压互联悬架耦合模型并进行验证;仿真优选出半挂车最优匹配策略并对牵引车执行液压互联悬架布置进行仿真。3)液压互联悬架车辆并联/串联式模糊控制研究针对液压悬架半挂车第一轴和第三轴侧倾刚度不足的问题,在第二轴上设计模糊控制器,进行双移线工况和阶跃转向工况的仿真;在第一轴和第三轴上设计模糊控制器,进行相同工况下的仿真研究,结果表明,两种模糊控制策略均能提高液压互联悬架车辆的抗侧倾稳定性,且并联式模糊控制策略效果比串联式模糊控制策略效果更为显着。4)液压互联悬架车辆侧翻状态参数优选与辨识分别建立阶跃转向工况和鱼钩工况,辨识牵引车和半挂车的侧翻风险轴,以此作为出现侧翻风险时刻的评判标准;模拟变车速、变半径的转弯工况,分别分析牵引车和半挂车的动态响应,辨识侧翻表征参数和侧翻阈值;在发生侧翻危险时刻和完全翻倒时刻下,研究液压悬架参数对车辆侧翻阈值的影响。5)液压互联悬架车辆道路试验验证及侧翻阈值预测以半挂车三根轴都安装液压悬架的半挂汽车列车为试验对象,设计试验方案并进行低速稳态回转的抗侧倾性能测试;针对带有野值噪声的试验数据,研究鲁棒卡尔曼滤波算法,并与标准卡尔曼滤波、无际卡尔曼滤波和粒子卡尔曼滤波算法对比,验证算法的有效性且对滤波的试验结果进行抗侧倾性能分析;设计遗传算法优化的BP神经网络预测算法,对高速转弯工况下的车辆侧翻阈值进行预测。论文研究成果可为安装液压互联悬架半挂汽车列车的优化设计提供理论依据,并拓展了液压互联悬架技术的应用,对预估车辆性能的变化具有重要意义。
赵金迪[2]（2021）在《橡胶复合挤出机料筒温度系统建模与控制算法优化研究》文中进行了进一步梳理高效、精益、智能的挤出成型技术是当代橡胶挤出工艺的发展方向。橡胶挤出机作为橡胶半成品挤出成型的核心工艺设备,其温度控制是决定挤出半成品品质和性能的关键因素,因此精准测控挤出过程的温度能够有效提升挤出半成品的性能、降低挤出过程中的能源损耗并提高工业生产效率。本文以橡胶挤出机料筒温度控制系统为研究对象,深入了解橡胶冷喂料挤出成型工艺及技术特征,分析挤出过程能耗。在实际工艺现场分析温度控制系统的结构及控制原理,明确温控过程中主要控制变量,通过桂林橡胶设计院提供的实际挤出生产温控数据搭建MATLAB系统辨识模型,辨识出料筒温控系统数学模型,在此基础上进行控制方案设计。为了能够提高被控系统的动态响应特性,采用了模糊PID控制器。为了从本质上解决温控系统具有大时间滞后的问题,引入Smith预估器,设计出Smith-模糊PID料筒温度控制系统,并引入遗忘因子递推最小二乘法对Smith预估器模型进行识别。为了解决因人工调参导致系统控制精度不佳的问题,采用粒子群算法自动寻优PID控制器参数,同时为了防止粒子群算法陷入局部最优,通过将社会因子分解为局部和全局两种社会因子,设计出混合粒子群算法对PID参数进行寻优。控制算法仿真验证实验,首先对于传统PID温控系统结合人工经验法整定PID参数后与模糊PID温控系统进行控制效果对比,并进行阶跃与非线性扰动实验,比较传统PID温控系统与模糊PID温控系统的抗扰性能,实验结果显示,模糊PID温控系统的动态输出响应优于传统PID温控系统,但两者抗扰性能都较差。在分析Smith-模糊PID温控系统受参数变化影响的基础上,进行FFRLS系统在线辨识实验,验证了FFRLS-Smith-模糊PID控制系统具有更强的滞后补偿能力。然后对于Smith-模糊PID温控系统进行仿真实验,并与模糊PID温控系统对比控制效果,实验结果显示,Smith-模糊PID温控系统的动态特性及抗扰性能更佳。对粒子群算法和混合粒子群算法寻优效果进行了比较,通过实验分析,混合粒子群算法优化后的Smith-模糊PID温控系统的最大超调量与稳态误差几乎为零,受到干扰后波动幅度小于±1.2℃,满足挤出机温控技术指标要求。论文根据桂林橡胶设计院的相关工艺及性能指标进行控制算法研究与设计,对挤出机温控工艺能够实现精准控制具有一定的参考价值。
李言[3]（2021）在《农业温室远程监控系统的研究与实现》文中指出随着物联网技术的快速发展,传统温室控制系统正朝着现代化、智能化的方向转变。为了在传统温室种植的基础上提高工作效率,降低生产成本,在传统温室中加入监控系统对影响农作物生长发育的主要环境参数进行实时远程监测,并利用智能控制算法调节现场设备,使温室环境参数保持在设定范围内。在此背景下,本文开发了农业温室远程监控系统。系统分为数据检测、无线通信和远程监控三个部分。数据检测部分由Zig Bee节点和传感器组成,负责采集温室环境数据。无线通信部分采用Zig Bee和NBIo T两种无线通信技术,其中Zig Bee技术负责将终端节点的数据传输至主控制器,NB-Io T技术负责将主控制器收集到的数据发送到云平台。在远程监控部分,结合物联网云平台设计了监控界面,实现了对温室环境参数的实时显示和数据存储,通过监控界面还可以对现场设备进行直接控制。结合系统需求,完成了农业温室远程监控系统的硬件设计,包括传感器、继电器、无线通信模块和主控制器的硬件选型和外围电路设计。并在硬件基础上,根据各个模块的功能进行了程序开发。采用改进的Smith预估模糊PID对温室内的温度进行控制,以解决温度控制中的非线性和滞后性问题。与其他三种控制算法进行了仿真对比实验,结果表明改进的Smith预估模糊PID控制算法具有良好的控制性能和鲁棒性。结合物联网云平台完成了远程监控平台的设计,然后搭建了数据采集节点,对传感器采集和数据传输进行了验证。最后实际应用在番茄大棚中,根据采集到的温度数据,绘制出分别在模糊PID控制和改进的Smith预估模糊PID控制下的温度曲线,通过对比曲线图验证了改进的Smith预估模糊PID控制算法的有效性和优越性。
张继强[4]（2020）在《生产全流程多目标动态优化控制》文中进行了进一步梳理流程工业是我国重要的基础产业,它发展的好坏直接影响着国家的经济基础。生产全流程是一个包含物理、化学反应的,气、液、固多态共存的连续复杂制造流程,整个过程中需控制流量、压力、液位和温度等多个目标。从开始到稳定运行阶段,系统中各个环节和参数一直处于动态变化过程中。生产全流程系统中,由于物料的传输、反应和能量交换需要一定的时间,存在大纯滞后现象,导致系统控制实时性差的问题。针对这一问题,本研究提出了动态矩阵预测模糊自适应PID控制方法。主要工作有以下几方面:首先,对生产全流程系统研究对象每一个装置分析的基础上给出控制回路图,并分析了时滞产生的原因及其特点。给出了用于时滞系统的三种经典控制算法:PID控制算法、微分先行控制算法和Smith控制算法。其次,在经典算法分析的基础上,针对经典控制算法对复杂时滞系统控制效果不理想问题,本文构建了动态矩阵预测模糊自适应PID控制算法。该控制算法一方面通过动态矩阵控制器能够预测未来几个时刻控制器的输出,保证控制器提前动作;另一方面,通过模糊自适应PID控制器,根据预测输出与实际输出的偏差,修正控制动态矩阵控制器的输出。再次,基于MATLAB进行仿真,验证算法的可行性。对经典算法和本文提出的算法进行仿真对比,仿真结果表明:相对于PID控制、微分先行控制、Smith控制、模糊PID控制和动态矩阵控制,本文提出的动态矩阵预测模糊自适应PID控制明显提高了系统的实时性与抗干扰能力。最后,基于实验设施进行实验,验证算法的有效性。本研究构建了生产全流程系统的实验设施,基于PCS7过程控制系统完成对生产全流程系统的控制。针对PLC编程语言功能简单,较难实现对复杂算法编程的问题,本文采用OPC技术,实现MATLAB与WinCC之间的数据交换,利用MATLAB组态控制算法,通过OPC通信实现控制生产全流程系统。图[88]表[11]参[80]
孟珩[5]（2020）在《基于无线传感网络的温室监控系统研究与设计》文中认为温室种植作为一种在环境相对可控条件下进行农业生产与管理的技术,以其不受季节变化影响的独特优势,逐渐成为我国北方地区降低种植成本、避免极端气候影响、提高作物产量的重要农业生产方式。近年来,融合了微处理器控制、无线传感器网络、云平台等技术的现代化温室实现了跨越式发展,逐步向智能化方向迈进。然而,早期应用于温室调控的无线传感网络方案已经不适于当前温室单体面积及温室群控制规模扩大的情况,先后出现了采集数据处理复杂、远距离通信困难、技术升级成本昂贵等问题,并且温室环境具有的滞后性、强耦合性、时变性等特点,导致现代温室调控策略设计困难。针对以上问题,论文根据温室环境的控制特点,对传感器数据处理方法和温室温度的调控方法进行了研究。首先,采用基于支持度和相融矩阵的方法对传感器采集数据进行预处理,并针对温室环境干扰及网络通信影响造成的无线通信过程中数据丢失问题,应用Kalman filtering对温室节点数据流作出估计。其次,采用支持向量机（SVM）算法对多因子影响下的温室温度值进行了预测,得出下一阶段温室温度控制的目标值。最后,为满足温室调温效果,在温室机理建模的基础上,设计了基于Smith预估器的Fuzzy-PID温室温度控制算法。在上述研究基础上,论文应用窄带物联网LoRa技术,设计了基于低功耗远距离无线通信传感网络的温室监控系统。在硬件电路设计中,自组网节点以STM32F051K8U6低功耗单片机为控制器进行各模块电路搭建,实现温室环境数据采集及执行机构控制。将STM32F103C8T6单片机作为控制器进行自组网集中器电路设计,协调节点成功组网,接收节点数据并实现与上位机信息的收发。在软件程序设计中,主要完成了节点与集中器自组网程序设计、节点数据采集程序,并特别注意了网络信道防碰撞问题,设计了基于CSMA/CA和TDMA的Mac层通信协议。集中器与上位机之间的通信以GPRS模块为载体,应用TCP通信协议实现低成本、大容量数据传递。根据设计需求,采用Labview软件进行上位机界面设计,实现了温室环境信息实时显示与控制。在系统调试过程中,依次完成节点与集中器自组网调试、GPRS模块通信调试、Labview上位机数据采集与执行机构控制调试、传感器数据处理测试。PC端上位机和手机T-Link微信小程序实时显示当前温室各项参数与设备状态,并对报警信息进行记录,系统运行效果较好,满足温室系统设计方案的各项要求。
彭章杰[6]（2020）在《基于Smith-模糊PID的空气能热泵过程控制系统研究》文中认为北方冬季气候干燥,部分地区使用燃煤供暖,造成空气污染和一系列安全问题,为响应国家“煤改电”政策,空气能热泵因清洁,环保,节能,安全取代燃煤北方供暖主力军成为新宠,迅速占领市场。通过调查空气能热泵的起源和对当前市场份额占有率的研究,发现空气能热泵仍有很大市场空间,伴随着技术改进,空气能热泵控制系统结构由简入繁,且主要和辅助部件增加,主汽温的非线性、时延性的特性都愈加凸显,使控制系统更加复杂。传统空气能热泵制造工厂普遍选用PID控制方式来控制主汽温系统,但难以适应如今的复杂系统,因此如今需要改进控制算法,提高系统控制效果。首先通过研究空气能热泵结构组成、空气能热泵系统分布图、制冷制热状态时系统各个部件静态和动态特性及逆卡诺循环的基本原理并结合空气能出热特性分析,采用两点法建立仿真模型,对如今主流智能控制方式对比分析,模糊算法适合运用在温度控制中。然后设计模糊PID控制算法结构,进行模糊规则的选取;设计模糊控制器,选取匹配模糊化和解模糊方法;确定模糊控制器的类型;设计模糊PID控制方案,最后在模糊控制方案上增加Smith预估补偿控制,设计Smith-模糊PID控制器,通过Matlab仿真软件对设计方案行进仿真。通过仿真结果分析证明,无干扰情况下,对比PID和模糊PID控制方案,Smith-模糊PID具有响应快,超调量小,调节快等优点;当添加干扰信号后,通过实验数据对比分析,Smith-模糊PID控制方案控制效果仍领先另外两种控制方案,对比结果证明设计可行。
杨鸿镔[7]（2019）在《混合动力专用柴油机智能冷却系统控制策略研究》文中提出现代发动机采用更加紧凑和更大功率密度的设计,因此发动机的热负荷越来越大。同时,市场对于发动机的经济性和排放性的要求逐渐严苛,这也对冷却系统的温度控制与功耗优化提出更高的要求。传统的冷却系统存在诸多局限性,电控部件与电控技术在汽车领域的应用为冷却系统进一步发展提供了方向,使冷却系统从被动地控制温度转变为主动地管理能量,进而为提高冷却效果和整机效率提供了潜在的更好解决方案。先进智能冷却系统不仅能保证发动机冷却液温度的精确控制,而且能最大限度地降低冷却系统部件的寄生功率消耗,其中控制策略是智能冷却系统的核心,因此,开展发动机智能冷却系统的控制策略的研究对优化冷却系统,提高内燃机热效率具有重要的工程意义。本文以玉柴的YCK08发动机为研究对象,开展发动机冷却系统的控制策略研究。首先,通过发动机台架试验研究探索冷却水温对发动机经济性的影响,从而确定冷却系统的控制依据。接着,采用GT-SUITE软件建立发动机冷却系统的一维仿真模型,并完成流动特性与传热特性的标定,为控制策略的开发提供正确的模型基础。然后,利用GT-SUITE的试验设计（DOE）功能计算出冷却系统水泵、风扇的扩展工况,在MATLAB/Simulink中以冷却系统部件最小功耗及冷却液温度控制精度为目标,分别设计了MAP前馈与模糊控制、变论域模糊控制、变论域模糊控制加水泵PID控制3种控制策略,并在全球统一瞬态试验循环WHTC工况下进行发动机台架工况与整车车辆运行工况的仿真计算对比。研究结果表明:相比模糊控制,反馈采用变论域模糊控制能使发动机出口冷却液温度振幅减少37.6%,温度处于±0.5℃区间内的时间增加39.98%,且部件总能耗降低8.58%,冷却性能得到明显改善;额外采用水泵PID控制能使发动机出口冷却液温度振幅进一步减少16.1%,温度处于±0.5℃区间内的时间增加15.26%,但部件总能耗相比提高10.3%,提高温控精度但牺牲了部件的功耗。基于以上研究,提出了MAP前馈与变论域模糊控制协同控制策略,实现了温控精度与功耗优化方面整体最优,整车运行环境下温控精度相比模糊控制提高49.28%,同时功耗降低8.68%。
翁涛[8]（2019）在《DCS控制系统在无机硅生产企业污水处理过程中的应用研究》文中研究说明随着我国工业经济的迅猛发展,大量工业污水随之产生,导致我国水体环境污染问题日益严峻,不仅给人们的生活带来不利影响,也严重制约了经济的可持续发展。污水处理是一个常谈常新的话题,同时也是一个高成本低产出的行业,为达到节能减排、降本增效的目的,企业在污水处理中必须着力于提高污水处理效率,提升污水处理的整体技术水平。十三五阶段,污水处理也已成为企业大力关注和投资的热点。本研究以无机硅生产企业污水处理过程为具体研究对象,对其中的关键工艺进行研究与改造提升,同时针对酸碱中和过程中pH控制存在的技术难点提出相应的解决方案,通过仿真研究与对比分析,进一步验证了优化控制策略的有效性和可靠性。论文主要研究内容具体如下:（1）对国内外的污水处理现状以及DCS系统在污水处理过程中的应用进行了详细阐述,同时也对污水处理过程中pH控制策略的研究进展加以总结与评述。（2）对污水处理过程中的关键工艺进行研究与改造提升。针对中和工段酸碱度及酸碱阀需要往复调节与切换控制的问题,提出先粗调后细调的pH调节操作方案,以提高中和过程pH调节的便利性和操作效率;针对pH测量过程具有时滞特性及pH电极维护频繁等问题,进行检测点位置的优化调整,以减小引入系统的纯滞后时间与测量误差,并增强pH检测的稳定性,降低维护成本;针对絮凝沉降工段存在絮凝效果不理想及絮凝终点难以自动判定等问题,提出增设混合器和缓冲罐、加装浊度计等改造方案,以进一步改进混合效果与提升絮凝效率。（3）以中和工段中的污水收集池为重点研究对象进行实验建模与pH控制策略的仿真研究。针对酸碱中和过程具有大时滞、大惯性、非线性等特性及常规PID控制容易产生超调与振荡等问题,应用阶跃响应法建立污水收集池pH中和过程的非参量模型,经二阶近似和数学计算后求得其用传递函数形式加以描述的动态特性方程。同时,在此基础上提出基于仿人智能的模糊-Smith控制、专家模糊控制等控制策略,结合操作工经验,应用基于MATLAB平台的SIMULINK工具箱对模糊控制器进行设计与仿真研究,并与传统PID控制策略进行性能对比。研究结果表明,带积分作用的模糊-Smith控制的超调量与动态响应速度都要优于常规PID,而专家模糊控制的性能更优于模糊-Smith控制,具有无超调和高动态响应特性,是解决大时滞过程控制的有效方法,适合运用到现有的污水处理过程中。（4）根据改进的污水处理工艺及其控制要求,设计污水处理中心整个污水处理过程的自动控制方案。同时,在统计整个系统测量控制点的基础上应用浙江中控的ECS-100系统进行系统集成设计,重点开展了DCS硬件的选型和监控组态等工作。为后期的工艺改造提升、控制策略实施和系统调试打下了坚实的基础。
张智杰[9]（2019）在《冷轧带材板形表征及系统滞后补偿研究》文中研究表明板形作为冷轧带材最重要的质量指标之一,其相关技术一直是冷轧领域研究的难点和热点。由于板形控制是一个复杂的综合性课题,本文只着重对目前存在的板形表征与评价方法及板形控制系统的时滞补偿问题进行深入研究。本文的研究内容紧密结合某1450mm五机架冷连轧机的板形控制过程,采用理论研究、实验验证和工业实践相结合的方法开展以下两个方面的研究工作:（1）带材板形的在线可视化表征及评价方法采用抛物线调配曲线法将带材宽度方向上板形测量值进行插值拟合,建立扩充后的板形数据与颜色值之间的映射关系,结合实际板形缺陷在整个带材宽度方向上的分布状况建立冷轧带材板形云图的绘制模型。并结合实际生产数据及实物板形分布情况进行了对比分析及模型优化。开发板形云图绘制控件并将其集成到1450mm五机架冷连轧机组的板形控制系统中。通过实时绘制板形云图可以反映整卷带材任意区域的板形分布细节及其变化趋势,实现对带材板形质量的在线精细监控。（2）板形滞后预估补偿控制策略及预估模型参数的优化整定方法将Smith预估器引入板形控制系统的建模过程中,建立了基于自校正Smith预估的板形滞后补偿控制模型,对比分析了在时滞参数、模型参数等不同影响因素下,Smith预估PID控制与常规PID控制对系统动态性能、鲁棒性等方面的影响,并提出了相应的控制策略。针对预估模型不匹配问题,使用最小方差控制和递推最小二乘估计法相结合形成基于最小方差自校正调节器,用于实时在线修正系统参数。此外,鉴于Smith预估器和模糊控制各自的优点,采用将Smith预估PID控制和模糊控制相结合的方式,建立基于Smith预估-模糊PID的板形滞后补偿控制模型,为进一步提高板形闭环控制系统的鲁棒性及自适应能力提供理论依据。
管亚鑫[10]（2019）在《燃煤电厂SCR系统喷氨量控制策略的优化》文中认为为响应国家的环保政策,降低火电行业氮氧化物排放量,选择性催化还原（SCR）技术以其独特的优势被目前大多数电厂所接受。而在复杂的SCR脱硝系统中,喷氨量的控制系统占据着非常重要的地位。喷氨量控制效果的优劣对电厂NOX排放浓度、生产成本及下游设备的平稳运行有着直接的影响。喷氨量控制的基本原理就是将出口NOX浓度的实际测量值与系统设定值相比较,得到实际值与目标值的偏差信号。控制器根据这一偏差信号进行运算,给出控制信号并传到执行器,执行机构通过调整喷氨调节阀的开度来控制氨流量,确保出口NOX浓度值在目标范围内。目前,燃煤电厂对SCR系统的喷氨量控制策略主要有以下三种:固定摩尔比控制方式、固定出口NOX浓度控制方式及串级复合控制方式。本文选取某电厂SCR脱硝喷氨量控制系统为对象模型,利用MATLAB软件首先进行串级控制的仿真试验,结果显示串级控制方式下,系统调节过程中发生振荡,超调量大,调节时间很长,控制品质较差。而后在串级控制方式的基础之上,向系统中加入Smith预估控制器对延迟环节进行补偿。通过仿真试验发现,Smith预估控制下控制品质有了明显提升,系统不再发生振荡,响应速度快,超调量大大降低,调节时间很短。但Smith预估控制也存在缺陷:对研究模型的精确匹配有较高的依赖性,对模型参数的变化很敏感,系统鲁棒性较差。最后针对Smith预估控制方式所存在的问题,将模糊控制理论应用到脱硝喷氨量的控制系统中,构成喷氨量的模糊Smith预估控制系统。系统鲁棒性增强,对传统的控制方式进行了有效的改进。
二、基于模式匹配的Smith模糊控制器（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、基于模式匹配的Smith模糊控制器（论文提纲范文）
（1）液压互联悬架半挂汽车列车侧倾稳定性仿真与试验研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 半挂汽车列车侧倾稳定性研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 液压互联悬架研究现状分析 |
| 1.3.1 国外发展及研究现状 |
| 1.3.2 国内研究与应用现状 |
| 1.4 存在问题分析 |
| 1.5 研究内容及技术路线 |
| 第2章 液压互联悬架半挂汽车列车动力学建模仿真 |
| 2.1 液压互联悬架动力学建模 |
| 2.1.1 机械悬架系统建模 |
| 2.1.2 液压元件模型的建立 |
| 2.1.3 液压系统阻抗传递矩阵的推导 |
| 2.1.4 耦合模型的建立与验证 |
| 2.2 液压互联悬架半挂汽车列车的动力学建模 |
| 2.2.1 参考坐标系与模型简化 |
| 2.2.2 半挂汽车列车方程组建立 |
| 2.2.3 耦合液压悬架车辆模型 |
| 2.2.4 模型运算的状态空间表达 |
| 2.3 液压互联悬架车辆鞍座参数的仿真分析 |
| 2.3.1 侧倾刚度参数的影响分析 |
| 2.3.2 扭转刚度参数的影响分析 |
| 2.3.3 牵引点到半挂车质心距离的影响分析 |
| 2.4 小结 |
| 第3章 半挂车/牵引车液压互联悬架建模仿真与方案优选 |
| 3.1 半挂车悬架布置方案分析 |
| 3.1.1 联合仿真平台搭建 |
| 3.1.2 优化布置方案及流程 |
| 3.2 半挂车优化匹配方案建模 |
| 3.2.1 车辆动力学建模 |
| 3.2.2 液压悬架建模 |
| 3.2.3 液压悬架的整车建模 |
| 3.3 半挂车悬架方案仿真优选 |
| 3.3.1 液压悬架模型的验证 |
| 3.3.2 匹配策略的仿真优选 |
| 3.3.3 基于优化方案的仿真分析 |
| 3.4 牵引车/半挂车双液压悬架布置仿真分析 |
| 3.4.1 双液压互联悬架车辆的建模 |
| 3.4.2 仿真结果分析 |
| 3.5 小结 |
| 第4章 液压互联悬架车辆并联/串联式模糊控制研究 |
| 4.1 模糊控制器的设计方法 |
| 4.1.1 论域的确定 |
| 4.1.2 模糊语言和隶属度函数 |
| 4.1.3 模糊规则和推理 |
| 4.2 并联式模糊控制液压悬架策略 |
| 4.2.1 确定模糊控制策略 |
| 4.2.2 模糊控制器设计 |
| 4.2.3 双移线/角阶跃工况结果 |
| 4.3 串联式模糊控制液压悬架策略 |
| 4.3.1 确定模糊控制策略 |
| 4.3.2 模糊控制器设计 |
| 4.3.3 双移线/角阶跃工况结果 |
| 4.4 小结 |
| 第5章 液压互联悬架车辆侧翻状态参数优选与辨识 |
| 5.1 侧翻危险辨识的仿真分析 |
| 5.1.1 侧翻的影响因素与评价方法 |
| 5.1.2 角阶跃工况结果 |
| 5.1.3 鱼钩工况结果 |
| 5.2 侧翻表征参数优选及阈值辨识仿真研究 |
| 5.2.1 牵引车侧翻随车速变化分析 |
| 5.2.2 半挂车侧翻随车速变化分析 |
| 5.2.3 牵引车侧翻随半径变化分析 |
| 5.2.4 半挂车侧翻随半径变化分析 |
| 5.3 液压悬架对车辆侧翻阈值的影响 |
| 5.3.1 发生侧翻危险时刻的仿真研究 |
| 5.3.2 完全翻倒时刻的仿真研究 |
| 5.4 小结 |
| 第6章 液压互联悬架车辆道路试验验证及侧翻阈值预测 |
| 6.1 低速稳态回转试验测试 |
| 6.1.1 试验车辆及设备 |
| 6.1.2 试验方案 |
| 6.1.3 试验结果分析 |
| 6.2 数据滤波处理 |
| 6.2.1 抗野值的鲁棒卡尔曼滤波研究 |
| 6.2.2 算法验证 |
| 6.2.3 滤波结果分析 |
| 6.3 高速侧翻阈值预测 |
| 6.3.1 BP神经网络的分析 |
| 6.3.2 遗传算法优化BP神经网络算法 |
| 6.3.3 高速侧翻工况阈值的预测 |
| 6.4 小结 |
| 第7章 全文总结及展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 论文创新性 |
| 7.3 工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（2）橡胶复合挤出机料筒温度系统建模与控制算法优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内外挤出机发展的研究现状 |
| 1.2.2 温度控制技术的发展及研究现状 |
| 1.3 课题主要内容及章节安排 |
| 第2章 橡胶挤出成型技术及能耗分析 |
| 2.1 橡胶挤出成型装置的主要部件及作用 |
| 2.2 冷喂料挤出成型工艺介绍 |
| 2.2.1 冷喂料挤出工艺 |
| 2.2.2 冷喂料挤出工艺主要技术特征 |
| 2.3 橡胶挤出机能耗分析 |
| 2.3.1 橡胶挤出机能量守恒与消耗 |
| 2.3.2 胶料挤出过程的能量来源与损耗 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 挤出机温度控制系统工艺与建模分析 |
| 3.1 挤出机温度控制系统工艺分析 |
| 3.1.1 温度控制系统的结构 |
| 3.1.2 温度控制系统中的性能指标 |
| 3.2 挤出机温度控制系统的控制原理 |
| 3.3 挤出机温控系统仿真模型建立 |
| 3.3.1 温控设备型号 |
| 3.3.2 系统模型辨识 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 橡胶挤出机料筒温度控制系统设计 |
| 4.1 控制方案分析与设计 |
| 4.1.1 传统控制方案 |
| 4.1.2 智能控制方案 |
| 4.2 料筒温控系统模糊PID控制系统设计 |
| 4.2.1 常规PID控制 |
| 4.2.2 模糊控制基本原理与结构 |
| 4.2.3 模糊控制器设计 |
| 4.2.4 温控系统模糊PID控制原理及结构 |
| 4.2.5 输入、输出的模糊化及隶属度函数 |
| 4.3 料筒温度Smith-模糊PID控制系统设计 |
| 4.3.1 温控系统Smith-模糊PID控制器结构 |
| 4.3.2 FFRLS辨识Smith预估模型 |
| 4.4 混合粒子群算法优化参数 |
| 4.4.1 粒子群算法基本理论 |
| 4.4.2 混合粒子群算法基本理论 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 橡胶挤出机料筒温度控制系统仿真与验证 |
| 5.1 传统PID与模糊PID控制系统仿真实验研究 |
| 5.1.1 传统PID控制系统仿真 |
| 5.1.2 模糊PID控制系统仿真 |
| 5.2 Smith-模糊PID控制系统仿真实验研究 |
| 5.2.1 Smith-模糊PID控制系统受参数变化的影响 |
| 5.2.2 基于FFRLS辨识Smith预估模型的系统仿真 |
| 5.2.3 Smith-模糊PID控制系统仿真 |
| 5.3 混合粒子群算法优化Smith-模糊PID控制系统仿真研究 |
| 5.3.1 粒子群算法优化PID控制器参数 |
| 5.3.2 混合粒子群算法优化PID控制器参数 |
| 5.3.3 混合粒子群算法与粒子群算法优化效果对比分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 研究工作总结 |
| 6.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历、申请学位期间的研究成果及发表的学术论文 |
| 一、个人简历 |
| 二、研究成果 |
| 致谢 |
（3）农业温室远程监控系统的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 温室监控系统的发展趋势 |
| 1.4 主要工作和论文结构 |
| 第二章 系统总体设计 |
| 2.1 系统需求分析 |
| 2.1.1 数据采集需求 |
| 2.1.2 数据传输需求 |
| 2.1.3 远程监控需求 |
| 2.1.4 控制功能需求 |
| 2.2 系统总体设计方案 |
| 2.3 系统技术分析 |
| 2.3.1 ZigBee无线通信技术 |
| 2.3.2 NB-IoT通信技术 |
| 2.3.3 云平台 |
| 2.4 温室环境的控制方法和控制策略 |
| 2.4.1 控制方法 |
| 2.4.2 控制策略 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 系统硬件设计 |
| 3.1 系统硬件总体设计 |
| 3.2 系统硬件选型 |
| 3.2.1 微控制器 |
| 3.2.2 传感器 |
| 3.2.3 继电器控制模块 |
| 3.2.4 ZigBee模块 |
| 3.2.5 NB-IoT模块 |
| 3.3 系统硬件电路设计 |
| 3.3.1 主控制器电路 |
| 3.3.2 数据采集电路 |
| 3.3.3 继电器电路 |
| 3.3.4 ZigBee模块电路 |
| 3.3.5 NB-IoT模块电路 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 系统软件设计 |
| 4.1 系统软件总体设计 |
| 4.2 数据采集和控制软件开发 |
| 4.2.1 温湿度采集 |
| 4.2.2 CO_2浓度采集 |
| 4.2.3 土壤湿度采集 |
| 4.2.4 光照强度采集 |
| 4.2.5 继电器控制 |
| 4.3 Zig Bee模块软件开发 |
| 4.3.1 Z-Stack协议栈 |
| 4.3.2 协调器节点 |
| 4.3.3 路由器节点 |
| 4.3.4 终端节点 |
| 4.4 NB-IoT模块软件开发 |
| 4.4.1 NB-IoT参数配置 |
| 4.4.2 NB-IoT通信 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 温室系统智能控制算法研究 |
| 5.1 控制方案设计 |
| 5.2 基本控制算法原理 |
| 5.2.1 模糊控制 |
| 5.2.2 PID控制 |
| 5.2.3 Smith预估控制 |
| 5.3 模糊PID控制器 |
| 5.4 改进的Smith预估模糊PID控制器 |
| 5.5 温室温度模型 |
| 5.6 仿真结果分析 |
| 5.6.1 正常工况 |
| 5.6.2 加入扰动 |
| 5.6.3 复杂工况 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 云平台设计与系统功能测试 |
| 6.1 云平台设计 |
| 6.1.1 云平台总体架构 |
| 6.1.2 OneNET云平台 |
| 6.1.3 Web服务器搭建 |
| 6.1.4 数据库设计 |
| 6.1.5 监控界面设计 |
| 6.2 系统硬件测试 |
| 6.2.1 数据采集测试 |
| 6.2.2 远程通信测试 |
| 6.3 实验结果分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（4）生产全流程多目标动态优化控制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 时滞系统优化控制研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容及章节安排 |
| 2 生产全流程系统 |
| 2.1 生产全流程系统组成 |
| 2.2 混合罐生产过程结构 |
| 2.2.1 混合罐液位控制回路 |
| 2.2.2 混合罐进口原料流量控制回路 |
| 2.3 反应器生产过程结构 |
| 2.3.1 催化剂流量控制回路 |
| 2.3.2 反应器液位控制回路 |
| 2.3.3 反应器温度控制回路 |
| 2.4 闪蒸罐生产过程结构 |
| 2.4.1 闪蒸罐液位控制回路 |
| 2.4.2 闪蒸罐压力控制回路 |
| 2.5 冷凝器生产过程结构 |
| 2.6 冷凝罐生产过程结构 |
| 2.7 生产全流程系统的时滞特性 |
| 2.7.1 时滞产生的原因 |
| 2.7.2 时滞的特点 |
| 2.8 本章小结 |
| 3 时滞系统的经典控制算法 |
| 3.1 PID控制算法 |
| 3.1.1 模拟PID控制算法 |
| 3.1.2 数字PID控制算法 |
| 3.2 微分先行控制算法 |
| 3.3 Smith预估补偿控制算法 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 动态矩阵预测模糊自适应PID控制算法 |
| 4.1 模糊自适应PID算法 |
| 4.1.1 模糊控制的基本原理 |
| 4.1.2 模糊自适应PID控制原理 |
| 4.2 动态矩阵控制算法 |
| 4.2.1 动态矩阵控制算法基本原理 |
| 4.2.2 动态矩阵控制参数设计 |
| 4.3 动态矩阵预测模糊自适应PID控制算法 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 仿真与实验 |
| 5.1 时滞系统控制算法仿真 |
| 5.1.1 MATLAB与 Simulink简介 |
| 5.1.2 PID控制算法仿真分析 |
| 5.1.3 微分先行控制算法仿真分析 |
| 5.1.4 Smith预估补偿控制算法仿真分析 |
| 5.1.5 模糊自适应PID控制算法与PID控制算法仿真对比 |
| 5.1.6 动态矩阵控制算法与Smith预估补偿控制算法仿真对比 |
| 5.1.7 动态矩阵预测模糊自适应PID控制算法 |
| 5.2 生产全流程系统控制实验 |
| 5.2.1 实验装置介绍 |
| 5.2.2 基于PCS7的生产全流程过程控制实现 |
| 5.3 基于OPC技术实现WinCC与MATLAB数据交换 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 |
（5）基于无线传感网络的温室监控系统研究与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文研究的主要内容 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 2 传感器数据处理及温室温度控制方法研究 |
| 2.1 传感器采集数据处理 |
| 2.2 基于支持向量机的温室调控温度值预测 |
| 2.3 温室机理建模 |
| 2.4 基于Smith预估器的Fuzzy-PID温室温度控制算法设计 |
| 2.5 小结 |
| 3 系统方案设计 |
| 3.1 温室环境控制特点及需求分析 |
| 3.2 无线传感网络方案选择 |
| 3.3 系统整体设计框架 |
| 3.4 小结 |
| 4 温室监控系统硬件电路设计 |
| 4.1 温室监控系统硬件总体设计 |
| 4.2 LoRa自组网集中器硬件电路设计 |
| 4.3 LoRa自组网节点硬件电路设计 |
| 4.4 传感器采集及执行器控制电路设计 |
| 4.5 小结 |
| 5 温室监控系统软件及上位机界面设计 |
| 5.1 系统软件整体框架 |
| 5.2 Mac层通信协议设计 |
| 5.3 LoRa自组网集中器程序设计 |
| 5.4 LoRa自组网节点程序设计 |
| 5.5 传感器采集及执行器控制程序设计 |
| 5.6 基于Labview的上位机界面设计 |
| 5.7 小结 |
| 6 温室监控系统调试 |
| 6.1 LoRa组网测试 |
| 6.2 系统整体调试 |
| 6.3 小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 致谢 |
| 学位论文数据集 |
（6）基于Smith-模糊PID的空气能热泵过程控制系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 |
| 1.3 国内外控制技术发展 |
| 1.3.1 PID控制技术 |
| 1.3.2 智能控制技术 |
| 1.4 存在的主要问题 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 2 空气能热泵原理概述 |
| 2.1 空气能热泵结构 |
| 2.2 空气能热泵的工作原理 |
| 2.2.1 制冷运转 |
| 2.2.2 制热运转 |
| 2.2.3 除霜运转 |
| 2.3 空气源热泵系统的能量利用原理 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 空气能热泵的数学模型 |
| 3.1 参数分析 |
| 3.2 两点法 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 带有Smith预估器的模糊PID控制器设计 |
| 4.1 PID控制器的设计 |
| 4.1.1 PID控制器原理 |
| 4.1.2 PID 控制的优缺点 |
| 4.2 模糊PID控制器设计 |
| 4.2.1 模糊控制概述 |
| 4.2.2 模糊PID结构设计 |
| 4.2.3 模糊控制器的输入和输出量 |
| 4.2.4 变量模糊化 |
| 4.2.5 隶属度函数选取 |
| 4.2.6 模糊控制器规则库 |
| 4.2.7 模糊推理 |
| 4.2.8 输出量解模糊 |
| 4.3 Smith预估补偿控制算法设计 |
| 4.3.1 大滞后过程控制系统 |
| 4.3.2 Smith预估补偿控制 |
| 4.3.3 Smith预估补偿控制器设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 仿真实验及结果分析 |
| 5.1 仿真工具概述 |
| 5.2 仿真工具配置 |
| 5.3 基于Smith-模糊PID控制的仿真及对比结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录Ⅰ 本人在攻读学位期间所发表的论文 |
| 致谢 |
（7）混合动力专用柴油机智能冷却系统控制策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 字母注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 传统冷却系统的不足 |
| 1.3 本课题的国内外研究现状 |
| 1.3.1 冷却部件及冷却系统结构的研究 |
| 1.3.2 控制策略与控制算法的研究 |
| 1.3.3 发动机仿真模型的发展 |
| 1.3.4 未来发展方向的总结 |
| 1.4 课题研究意义与主要内容 |
| 第二章 发动机热平衡试验方案设计 |
| 2.1 试验装置 |
| 2.1.1 试验台架的搭建 |
| 2.1.2 试验测试设备简介 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 燃油喷射控制 |
| 2.2.2 发动机状态参数采集与分析 |
| 2.2.3 排放测试 |
| 2.2.4 冷却液温度控制 |
| 2.2.5 研究工况的选择 |
| 2.3 试验结果分析 |
| 2.3.1 冷却液温度对有效燃油经济性的影响 |
| 2.3.2 发动机散热需求分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 发动机冷却系统建模与仿真 |
| 3.1 冷却系统模型建立 |
| 3.1.1 发动机模型 |
| 3.1.2 水泵、风扇模型 |
| 3.1.3 节温器模型 |
| 3.1.4 换热器模型 |
| 3.1.5 膨胀水箱模型 |
| 3.2 模型标定 |
| 3.3 GT-SUITE与Simulink联合仿真接口 |
| 3.4 仿真工况设置 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 冷却系统控制策略设计 |
| 4.1 前馈MAP控制 |
| 4.1.1 冷却水泵、风扇的最小功耗功率分配MAP |
| 4.1.2 环境温度修正 |
| 4.2 模糊控制器设计 |
| 4.2.1 基于冷却液温度偏差的模糊控制器设计原则 |
| 4.2.2 变论域模糊控制器 |
| 4.3 前馈+反馈联合控制及测试 |
| 4.4 冷却水泵转速PID修正控制 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 控制策略联合仿真与结果分析 |
| 5.1 发动机台架工况仿真 |
| 5.2 整车车辆运行工况仿真 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（8）DCS控制系统在无机硅生产企业污水处理过程中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内外污水处理研究现状 |
| 1.2.2 国内外自控系统研究现状 |
| 1.3 DCS系统在污水处理过程中的应用 |
| 1.4 pH控制策略研究概况 |
| 1.5 污水处理过程中存在的问题及难点 |
| 1.6 论文结构 |
| 第二章 污水处理工艺及其改造提升 |
| 2.1 污水处理概述 |
| 2.2 污水处理工艺简介 |
| 2.2.1 中和过程 |
| 2.2.2 絮凝沉降过程 |
| 2.2.3 固液分离过程 |
| 2.3 污水处理工艺改造提升 |
| 2.3.1 中和过程工艺改造提升 |
| 2.3.2 絮凝沉降过程工艺改造提升 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 pH控制策略研究及仿真 |
| 3.1 pH中和过程概述 |
| 3.1.1 pH中和过程特性 |
| 3.1.2 pH中和过程建模 |
| 3.2 常规PID控制 |
| 3.2.1 PID参数整定及MATLAB仿真 |
| 3.2.2 PID参数优化及效果分析 |
| 3.3 模糊-Smith控制 |
| 3.3.1 模糊控制原理 |
| 3.3.2 模糊控制规则 |
| 3.3.3 模糊-Smith控制器设计与仿真 |
| 3.4 专家模糊控制 |
| 3.4.1 隶属度函数特性 |
| 3.4.2 专家模糊控制器设计 |
| 3.4.3 专家模糊控制仿真 |
| 3.5 结果与讨论 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 污水处理过程DCS系统集成设计 |
| 4.1 DCS系统简介 |
| 4.1.1 DCS系统概述 |
| 4.1.2 DCS系统组成 |
| 4.2 自动控制方案设计 |
| 4.2.1 污水处理过程自动控制方案设计 |
| 4.2.2 专家模糊控制器设计 |
| 4.2.3 系统框架设计 |
| 4.3 DCS系统集成 |
| 4.3.1 系统测控点统计 |
| 4.3.2 系统硬件配置 |
| 4.3.3 系统软件配置 |
| 4.3.4 DCS系统组态与实现 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 |
| 附录2 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 1 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（9）冷轧带材板形表征及系统滞后补偿研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究的背景和意义 |
| 1.2 板形表征及系统滞后补偿的研究现状 |
| 1.2.1 板形表征方法的研究现状 |
| 1.2.2 系统滞后补偿的研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第2章 板形表征方法的研究 |
| 2.1 典型板形表征方法 |
| 2.1.1 相对长度差表示法 |
| 2.1.2 波形表示法 |
| 2.2 离线板形表征方法研究 |
| 2.2.1 实测波形平均值求解 |
| 2.2.2 离线板形法求解模型 |
| 2.2.3 算例与分析 |
| 2.3 板形在线云图表示方法 |
| 2.3.1 板形测量值的数值拟合 |
| 2.3.2 颜色模型选择 |
| 2.3.3 板形值与颜色的映射关系 |
| 2.3.4 板形在线云图监控系统开发 |
| 2.3.5 应用与对比 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于自校正Smith预估的板形滞后补偿控制 |
| 3.1 常规PID控制 |
| 3.1.1 PID控制基本原理 |
| 3.1.2 PID控制的局限性及解决办法 |
| 3.2 纯滞后系统的Smith预估控制 |
| 3.2.1 Smith预估控制算法 |
| 3.2.2 Smith预估板形控制系统建模 |
| 3.2.3 系统仿真对比 |
| 3.2.4 控制策略的选择 |
| 3.2.5 控制策略应用效果 |
| 3.3 最小方差自校正控制 |
| 3.3.1 最小方差控制 |
| 3.3.2 递推最小二乘法 |
| 3.3.3 最小方差自校正调节器 |
| 3.3.4 基于最小方差调节器的板形控制系统建模 |
| 3.3.5 系统参数在线修正仿真应用 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于Smith预估-模糊PID的板形滞后补偿控制 |
| 4.1 模糊控制系统概述 |
| 4.2 模糊控制器 |
| 4.2.1 模糊化 |
| 4.2.2 模糊知识库 |
| 4.2.3 逻辑推理 |
| 4.2.4 反模糊化 |
| 4.3 模糊PID控制器的设计 |
| 4.3.1 模糊控制器的结构 |
| 4.3.2 模糊控制规则的设计 |
| 4.3.3 模糊推理方法及反模糊化 |
| 4.4 Smith预估-模糊PID控制系统仿真 |
| 4.4.1 Smith预估-模糊PID控制系统建模 |
| 4.4.2 Smith预估-模糊PID控制系统仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
（10）燃煤电厂SCR系统喷氨量控制策略的优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 2 SCR脱硝技术及喷氨量过程控制 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 SCR脱硝技术 |
| 2.3 脱硝喷氨量的过程控制 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 Smith预估控制在脱硝喷氨量控制中的应用 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 脱硝喷氨量的串级控制 |
| 3.3 脱硝喷氨量的Smith预估控制 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 模糊控制理论在脱硝喷氨量控制中的应用 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 模糊控制理论 |
| 4.3 脱硝喷氨量模糊控制器的设计 |
| 4.4 脱硝喷氨量的模糊Smith预估控制 |
| 4.5 三种控制方式的比较 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
四、基于模式匹配的Smith模糊控制器（论文参考文献）
- [1]液压互联悬架半挂汽车列车侧倾稳定性仿真与试验研究[D]. 李洪雪. 吉林大学, 2021(01)
- [2]橡胶复合挤出机料筒温度系统建模与控制算法优化研究[D]. 赵金迪. 桂林理工大学, 2021(01)
- [3]农业温室远程监控系统的研究与实现[D]. 李言. 天津工业大学, 2021(01)
- [4]生产全流程多目标动态优化控制[D]. 张继强. 安徽理工大学, 2020(07)
- [5]基于无线传感网络的温室监控系统研究与设计[D]. 孟珩. 山东科技大学, 2020(06)
- [6]基于Smith-模糊PID的空气能热泵过程控制系统研究[D]. 彭章杰. 武汉纺织大学, 2020(01)
- [7]混合动力专用柴油机智能冷却系统控制策略研究[D]. 杨鸿镔. 天津大学, 2019(01)
- [8]DCS控制系统在无机硅生产企业污水处理过程中的应用研究[D]. 翁涛. 浙江工业大学, 2019(03)
- [9]冷轧带材板形表征及系统滞后补偿研究[D]. 张智杰. 燕山大学, 2019(03)
- [10]燃煤电厂SCR系统喷氨量控制策略的优化[D]. 管亚鑫. 华中科技大学, 2019(01)