导读:本文包含了递阶模糊系统论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:模糊,系统,算法,分数,路径,汽包,水轮机。
递阶模糊系统论文文献综述写法
袁振国[1]（2018）在《一类带GPCA的分数阶模糊神经网络系统解的性态研究》一文中研究指出本文旨在研究一类带广义分段常值增量的分数阶模糊神经网络系统解的性态。首先研究的是系统解的存在唯一性问题。通过采用构造类似Picard迭代序列的方法证明了解的存在性,接着利用反证法证明了解的唯一性。其次利用压缩映射原理证明了系统存在唯一的平衡点。在此基础之上,通过对系统解做一个关于平衡点的平移,将对原系统解的性态研究问题转化成了研究新系统零解的性态,此时新系统零解即是其平衡点。对于模糊运算部分,通过一个不等式将其放缩成不带模糊的情况;对于GPCA部分,通过不等式证明给出了它的一个范数估计。从而为研究解的全局M-L稳定性提供了基础和便利,通过Lyapunov第二方法,构造V函数证明了在满足定理所述条件的情况下,系统具有全局M-L稳定性。接下来,将上述系统中的偏差项由常数变为有界函数,研究系统解的其他性质。通过Lyapunov第二方法和不等式方法证明了系统解均有界,且满足M-L稳定性。接着在对解的时间序列进行了周期性的限定之后,证明系统不存在周期解,并研究系统渐近周期性。最后证明在系统偏差项满足一定条件时,系统解都是全局渐近稳定的,并且系统解轨线都会收敛到一个周期函数上,即系统具有全局渐近周期性。(本文来源于《中国石油大学(北京)》期刊2018-05-01）
王宏伟,连捷,夏浩[2]（2018）在《基于递阶原理的非均匀采样非线性系统的模糊辨识》一文中研究指出针对非均匀多采样率非线性系统的建模问题,提出了基于递阶原理的模糊辨识方法.首先,分析了非线性系统在输入信号非均匀周期刷新,输出信号周期采样的情况下,非线性系统可以通过提升技术,利用多个局部线性模型加权组合的模糊模型来描述.在此基础上,利用GK模糊聚类确定模糊模型前件结构,利用基于递阶原理的递推最小二乘辨识算法辨识模糊模型后件参数.同时,通过鞅定理对辨识算法的收敛性进行了研究.最后,通过仿真实例证明了本文方法的有效性.(本文来源于《电子学报》期刊2018年04期）
张醒,张德虎,刘莹莹[3]（2016）在《基于分数阶模糊PID控制的水轮机调节系统》一文中研究指出针对水轮机调节系统中传统PID控制规律存在适应性不足的问题,设计了一种新型的分数阶模糊PID控制器(FOFPID),该控制器在模糊PID控制器(FPID)的基础上将微分及积分阶次进行从整数阶到非整数阶的拓展,并利用改进Oustaloup滤波算法对该控制器中的分数阶微积分进行数字实现.提出了一种基于Rechenberg五分之一法则的动态适应量子粒子群算法(DAQPSO),对水轮机调节系统控制器参数进行优化.仿真试验表明:FOFPID控制器在水轮机调节系统扰动幅度及运行工况变化时具有较强的适应性,并在水轮机调节系统参数发生变化时具有更好的鲁棒性;与QPSO,RLQPSO及MLQPSO相比,DAQPSO算法具有较好的计算精度,能为水轮机调节系统控制器提供更优的参数候选方案.(本文来源于《排灌机械工程学报》期刊2016年06期）
卢路秋,师五喜[4]（2016）在《多阶模糊系统人工势场法机器人路径规划》一文中研究指出针对传统人工势场法存在的目标不可达、容易陷入局部极小点、路径非最优等问题,文章提出了叁阶模糊系统人工势场算法。在一阶模糊系统中,机器人到障碍物的距离和机器人与障碍物的位置信息为系统的两个输入,输出为动态斥力系数;在二阶系统中,将一阶模糊系统的输出和机器人障碍物目标点的位置信息作为输入,输出为机器人的偏转角;在叁阶模糊系统中将二阶模糊系统的输出和机器人与目标点的距离作为输入,输出为机器人的速度。最后通过仿真和实验验证了算法的可行性。(本文来源于《科技创新与应用》期刊2016年02期）
高远,范健文,潘盛辉,李珊,孔峰[5]（2015）在《汽车非线性主动悬架系统的分数阶模糊控制》一文中研究指出针对非线性主动悬架系统的控制问题,提出一种分数阶模糊控制方法。该方法采用分数阶微分信号作为模糊控制器输入,并根据悬架系统综合性能指标函数最小准则获得分数阶次。仿真结果表明:相比整数阶的模糊控制情形,即使车辆在不同车速和不同等级道路的行驶工况下,该分数阶模糊控制方法可以使得非线性悬架系统能够获得更优的控制效果,能进一步降低车身垂直振动加速度、动行程及轮胎形变,有效提高车辆的行驶平顺性和操纵稳定性。(本文来源于《中国机械工程》期刊2015年10期）
李慧,刘星桥,李景[6]（2015）在《3电机同步系统的2阶模糊免疫自抗扰控制》一文中研究指出为了解决系统快速响应和小超调之间的矛盾,进一步提高控制系统的控制性能,结合免疫控制理论和自抗扰控制(ADRC)技术提出了2阶模糊免疫自抗扰控制策略.利用生物自适应免疫机制来提高控制系统的鲁棒性能,在一定程度上解决了小超调和系统上升时间短之间的矛盾;利用2阶自抗扰技术实现了速度和张力的强解耦;利用模糊算法实现了非线性智能免疫控制;同时对控制系统的稳定性进行了证明.仿真和试验结果表明,该控制策略要明显优于传统的PID控制,采用该控制策略的系统响应速度快,超调量小,解耦能力强,跟踪精度高,抗干扰能力强.(本文来源于《江苏大学学报(自然科学版)》期刊2015年02期）
师五喜,李福荣,常绍平,修春波[7]（2014）在《基于递阶模糊系统的人工势场法机器人路径规划》一文中研究指出针对传统人工势场法在路径规划中容易出现局部极小点、障碍物前抖动、路径非最优等问题,提出了一种新的基于双层递阶模糊系统的人工势场法移动机器人路径规划方法.此方法通过一阶模糊系统来调整人工势场中斥力函数的斥力增益系数,使斥力的大小实时随环境的改变而改变;通过二阶模糊系统来改变斥力的方向,进而改变合力信息.仿真实验结果表明:该方法能使机器人快速地摆脱局部最小点,避免障碍物前抖动,并且达到优化路径的目的.(本文来源于《天津工业大学学报》期刊2014年06期）
刘贯营[8]（2011）在《基于ARM的恒温水浴温度递阶模糊控制系统》一文中研究指出针对恒温水浴中温度控制系统的时滞性、非线性等特点,提出将递阶模糊控制应用于此系统。该方法不需要精确的数学模型,并且解决了多输入系统的控制规则过多的问题。通过MATLAB仿真结果表明,递阶模糊控制控制精度高、响应快,系统的动态和静态性能都优于常规的模糊控制方式。(本文来源于《中国新技术新产品》期刊2011年08期）
莫丽红,张涛[9]（2010）在《基于递阶模糊控制的锅炉汽包水位控制系统》一文中研究指出针对锅炉汽包水位控制系统非线性、延迟等特点,提出将模糊控制应用于此系统,结合双冲量控制方式来消除"虚假水位",实现锅炉汽包水位平衡,并采用递阶方式来生成模糊控制规则,以解决多输入系统控制规则数量过多的难题。仿真结果表明,递阶模糊控制应用于此系统具有较强的鲁棒性和调节性能,提高了系统的动态和静态性能指标,总体性能优于常规模糊控制方式。(本文来源于《淮阴工学院学报》期刊2010年03期）
王广军,王志杰,陈红[10]（2009）在《基于递阶分解聚类的非线性系统递推模糊辨识》一文中研究指出提出一种基于递阶分解聚类的递推模糊辨识方法.采用半模糊化方法对论域内的样本进行归类,根据各子集"线性化"程度评判模糊聚类的有效性,通过对性能最差的子集进行分解并辨识新增子模型的参数,逐步完成整个样本空间的模糊划分和模型辨识过程.在线辨识时采用递推最小二乘算法对模糊规则进行修正,同时可根据建模精度的要求删除性能最差的规则,并确立新模糊规则.仿真研究表明了该方法的有效性.(本文来源于《控制与决策》期刊2009年12期）
递阶模糊系统论文开题报告范文
（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：
针对非均匀多采样率非线性系统的建模问题,提出了基于递阶原理的模糊辨识方法.首先,分析了非线性系统在输入信号非均匀周期刷新,输出信号周期采样的情况下,非线性系统可以通过提升技术,利用多个局部线性模型加权组合的模糊模型来描述.在此基础上,利用GK模糊聚类确定模糊模型前件结构,利用基于递阶原理的递推最小二乘辨识算法辨识模糊模型后件参数.同时,通过鞅定理对辨识算法的收敛性进行了研究.最后,通过仿真实例证明了本文方法的有效性.
（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。
递阶模糊系统论文参考文献
[1].袁振国.一类带GPCA的分数阶模糊神经网络系统解的性态研究[D].中国石油大学(北京).2018
[2].王宏伟,连捷,夏浩.基于递阶原理的非均匀采样非线性系统的模糊辨识[J].电子学报.2018
[3].张醒,张德虎,刘莹莹.基于分数阶模糊PID控制的水轮机调节系统[J].排灌机械工程学报.2016
[4].卢路秋,师五喜.多阶模糊系统人工势场法机器人路径规划[J].科技创新与应用.2016
[5].高远,范健文,潘盛辉,李珊,孔峰.汽车非线性主动悬架系统的分数阶模糊控制[J].中国机械工程.2015
[6].李慧,刘星桥,李景.3电机同步系统的2阶模糊免疫自抗扰控制[J].江苏大学学报(自然科学版).2015
[7].师五喜,李福荣,常绍平,修春波.基于递阶模糊系统的人工势场法机器人路径规划[J].天津工业大学学报.2014
[8].刘贯营.基于ARM的恒温水浴温度递阶模糊控制系统[J].中国新技术新产品.2011
[9].莫丽红,张涛.基于递阶模糊控制的锅炉汽包水位控制系统[J].淮阴工学院学报.2010
[10].王广军,王志杰,陈红.基于递阶分解聚类的非线性系统递推模糊辨识[J].控制与决策.2009