导读:本文包含了反应式控制论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:叁相反应式步进电机,单片机,智能控制
反应式控制论文文献综述
张新荣,常波,徐保国[1]（2014）在《叁相反应式步进电机智能控制系统设计》一文中研究指出基于单片微处理器对叁相反应式步进电机的转速与转向控制系统进行研究设计。步进电机每给一个脉冲就转动一个固定的角度,通过控制步进电机的脉冲频率和延时策略,从而改变步进角,实现步进电机的调速。该方案采用AT89C51单片机内部定时器改变CP脉冲的频率,从而实现对电机转速进行控制。经过理论及试验研究,该系统实现了步进电机调速与正反转的控制功能,能够在较宽频率范围内实现叁相反应式步进电机转速调节,同时对电机的快速起停和正反转进行有效控制。(本文来源于《机械设计与制造》期刊2014年03期）
袁题训[2]（2012）在《基于反应式行为的AUV决策控制系统研究与实现》一文中研究指出自主式水下机器人（Autonomous Underwater Vehicle,简称AUV）是勘测海洋资源的主流工具，它的研发标志着海洋资源的探索翻开了崭新的一页。AUV决策控制系统是AUV的关键技术，它关系着AUV能否顺利地完成任务。本文主要探讨了一种基于反应式行为的AUV决策控制系统，旨在AUV能够完成自主导航。首先，本文介绍了AUV的发展史和试验样机C-RANGER AUV，接着对基于行为的反应式决策控制系统做了详尽的介绍。基于行为的反应式AUV决策控制系统由理性行为系统和感性行为系统组成。理性行为系统由具有复杂的算法和规则的高级行为构成。理性行为系统通过底层的感性行为系统对AUV实施间接的控制；相对于理性行为系统而言，感性行为系统算法相对简单，并且能够对AUV实施实时性控制。AUV决策控制系统中理性行为系统与感性行为系统两者相辅相成，缺一不可。其次，为了解决传统人工势场法存在的局部最小值问题，本文将AUV行进路径上的当前位置与目标点的相对距离引入到传统的斥力势场函数中，同时引入了基于神经网络的模糊控制技术，增强了系统对环境的适应性。通过混合学习算法优化了隶属函数的参数，克服了模糊控制系统中隶属参数一成不变的缺点，协调各个行为的加权系数，使得AUV最终能够输出可靠的行为，提高了AUV对复杂环境的适用性，为AUV顺利地完成任务提供了保障。最后，本文选取决策控制系统中几个具有代表性的行为，基于C-RANGER试验样机的控制特性、MATLAB的Simulink仿真系统以及自适应神经网络模糊推理工具（ANFIS），构建仿真平台。基于构建的仿真平台，在二维坐标系中对控制系统中的目标趋向行为和避障行为进行了仿真验证。对仿真结果进行分析得出基于反应式行为的AUV决策控制系统的可行性，即使在复杂的环境下，基于反应式行为的AUV决策控制系统也能够对AUV实现高效、可靠的控制。(本文来源于《中国海洋大学》期刊2012-05-01）
任红恩[3]（2010）在《自主式水下机器人的反应式行为决策控制算法与实现》一文中研究指出近年来,自主式水下机器人(AUV)在海洋科学考察和军事领域中得到了广泛的应用。决策控制系统在一定程度上决定了AUV的智能化水平,是AUV能否顺利完成各种任务的关键。本文旨在探讨一种基于行为的反应式结构AUV决策控制系统。本文所介绍的基于行为的决策控制系统,具有基于行为的诸多优点。为更加合理的搭建整个决策控制系统,本文将AUV的行为分为两大类——理性行为集和感性行为集。理性行为集是包含复杂算法的高级行为,其构成了理性行为系统；感性行为集是包含简单算法的行为,感性行为具有较高的实时性。理性行为集与感性行为集相互配合,确保AUV能够顺利完成任务。反应式结构的决策控制系统中,各行为通过加权系数进行迭加,加权系数表现为AUV的性格因子。本文利用模糊逻辑技术实现了可控的行为加权系数。以环境中障碍物的最小平均距离表达环境特征,并将此变量作为模糊逻辑系统的输入,经过模糊推理得到输出,即行为加权系数。这种方式能够使AUV根据不同的环境特征表现出不同的性格,大大提高了AUV的适应性。对于反应式结构的局部最小问题,本文引入了随机扰动行为。最后,本文选取了趋向目标行为和避障行为,利用MATLAB中的SIMULINK和FUZZY工具箱,搭建了决策控制系统的仿真平台,并联合底层AUV运动控制单元的MATLAB仿真模型进行了调试。通过仿真结果可以看到,基于行为的反应式结构的决策控制系统是有效的。(本文来源于《中国海洋大学》期刊2010-05-29）
王忠巍,曹其新,栾楠,张蕾[4]（2009）在《基于强化学习的自主移动机器人反应式自救控制》一文中研究指出为了解救陷入环境障碍的自主移动机器人,提出了一种基于强化学习的自救脱困控制方法.该方法通过移动机器人与环境的交互作用,能够在线学习实现脱困自救的运动控制策略,并利用机器人自身条件克服环境障碍,避免了实施救援机器人的行动和终止其作业任务所造成的损失.利用工作环境的先验知识指导,设计含有启发信息的强化学习系统回报函数,保证搜索和学习控制策略向正确方向进行,同时提高学习控制器的适应性和鲁棒性.数字仿真证明了通过自学习控制策略实现自救脱困的可行性.(本文来源于《上海交通大学学报》期刊2009年11期）
张齐,华亮,吴晓[5]（2007）在《基于FPGA的反应式步进电动机控制系统设计》一文中研究指出提出的步进电动机新型控制系统设计方法综合了EDA技术、单片机和模糊控制技术,将细分功能、速度控制功能及模糊控制功能集成于FPGA芯片,实现了叁相反应式步进电机双正弦电流可变细分新型驱动控制器。实验证明该驱动控制系统细分精度高、可维护性强,可实现非线性定位误差智能补偿,并且在指示表自动检定仪伺服进给机构中得到了良好的应用。(本文来源于《微电机》期刊2007年10期）
刘卫国,宋受俊[6]（2007）在《叁相反应式步进电动机建模及常用控制方法仿真》一文中研究指出以叁相反应式步进电动机结构及其电磁回路特点为基础建立了完整的仿真模型;在已建立模型的基础上对步进电动机常用控制方法进行了仿真研究。其结果对于反应式步进电动机的控制及设计有一定的参考价值。(本文来源于《微电机》期刊2007年08期）
袁石勇[7]（2003）在《ATM网络反应式拥塞控制算法的研究》一文中研究指出异步传输模式(ATM)是一种典型的高速综合业务网络传输技术，能灵活有效地统计复用具有不同服务质量要求和不同带宽要求的不同类型的信源信号，如话音、图像、数据等，提高了网络资源的利用率。由于网络各类资源(信道容量、节点中缓存器容量等)的有限性和网络中各种数据流的不可确定性，不可避免地导致了网络拥塞的产生，使得拥塞控制成为ATM网络亟待解决的关键技术之一。 在阅读大量文献的基础上，本文主要的创新性工作包括： 1．针对实时性业务在ATM复接器UNI的拥塞问题，提出一种基于神经网络的拥塞控制方法。在该方法中，拥塞控制器以缓冲区大小信元作为拥塞指示，以信源质量和带宽利用率作为目标函数进行在线学习，控制器输出包括信源编码率及其对应的用户数在全部用户中所占的百分比，即根据信源编码率及对应的用户百分数调整信源输入流，从而克服了以往拥塞控制方法中仅仅调整编码率带来的对所有信源进行整体调整的缺陷，使控制系统在信元损失率最小情况下确保信源输入流质量最高，从而有效地利用了网络带宽。仿真结果表明该方法的有效性。 2．详细分析了反馈时延差异对ATM网络拥塞控制系统的影响，并提出一种考虑时延影响的ERICA改进算法。改进的ERICA算法加入时延因子，使在连接中具有不同时延的用户在剩余带宽变化时，速率的调整具有不同反应，时延大的反应较迟钝，时延小的反应较敏感。改进算法使得小时延信源能更快的适应带宽的变化，缓解了由于大时延信源速率调整的滞后而无法及时解除拥塞的现象。对低速网络和高速网络的仿真表明了ERICA改进算法大大地减少了信元损失率，降低了信源速率调整的波动。(本文来源于《浙江大学》期刊2003-05-01）
马明建,汪遵元,孙秀珍[8]（2000）在《温室化学反应式CO_2增气控制系统的设计》一文中研究指出一种用于温室增施 CO2 的化学反应式 CO2 发生控制器及其控制系统。系统采用了PID控制方法 ,微机通过传感变送器自动检测温室内的 CO2 浓度 ,并与系统设置的 CO2 浓度值进行比较 ,以控制 CO2 产生的化学反应过程。该控制系统结构简单 ,抗干扰能力强 ,运行费用低。(本文来源于《现代化农业》期刊2000年07期）
李文石,张晋梗,张秋惠,聂洪琴,张黎丽[9]（1995）在《反应式步进电机控制电路设计》一文中研究指出使用ＳＤＫ８６单板机的８２５５Ａ接口、驱动电源外接档和光电开关，对步进电机控制。实现电机启、停、变速和换向等功能，同时也实现系统中电扫描和机械扫描的同步。(本文来源于《哈尔滨师范大学自然科学学报》期刊1995年03期）
曹志彤,李忠杰[10]（1982）在《反应式步进电动机动特性及其最佳控制》一文中研究指出本文采用了近代控制理论常用的状态变量法研究了反应式步进电动机动特性及其最佳控制。在对步进电动机主要参数,进行了实验测定和分析基础上,考虑了各主要非线性因素,在电压方程中分别选取电流和磁链作状态变量,建立起状态空间数学模型。运用电子计算机,用四阶龙格——库塔法解非线性状态方程,计算了52BF叁相反应式步进电动机单步、启动及加速等动态响应特性。进一步应用动态规划研究步进电动机最佳控制,以最短时问控制计算了52BF步进电动机最佳加速脉冲规律。最后,应用微处理机实现步进电动机最佳开环控制。 这项研究提高了步进电动机的快速性。(本文来源于《合肥工业大学学报》期刊1982年03期）
反应式控制论文开题报告
（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：
自主式水下机器人（Autonomous Underwater Vehicle,简称AUV）是勘测海洋资源的主流工具，它的研发标志着海洋资源的探索翻开了崭新的一页。AUV决策控制系统是AUV的关键技术，它关系着AUV能否顺利地完成任务。本文主要探讨了一种基于反应式行为的AUV决策控制系统，旨在AUV能够完成自主导航。首先，本文介绍了AUV的发展史和试验样机C-RANGER AUV，接着对基于行为的反应式决策控制系统做了详尽的介绍。基于行为的反应式AUV决策控制系统由理性行为系统和感性行为系统组成。理性行为系统由具有复杂的算法和规则的高级行为构成。理性行为系统通过底层的感性行为系统对AUV实施间接的控制；相对于理性行为系统而言，感性行为系统算法相对简单，并且能够对AUV实施实时性控制。AUV决策控制系统中理性行为系统与感性行为系统两者相辅相成，缺一不可。其次，为了解决传统人工势场法存在的局部最小值问题，本文将AUV行进路径上的当前位置与目标点的相对距离引入到传统的斥力势场函数中，同时引入了基于神经网络的模糊控制技术，增强了系统对环境的适应性。通过混合学习算法优化了隶属函数的参数，克服了模糊控制系统中隶属参数一成不变的缺点，协调各个行为的加权系数，使得AUV最终能够输出可靠的行为，提高了AUV对复杂环境的适用性，为AUV顺利地完成任务提供了保障。最后，本文选取决策控制系统中几个具有代表性的行为，基于C-RANGER试验样机的控制特性、MATLAB的Simulink仿真系统以及自适应神经网络模糊推理工具（ANFIS），构建仿真平台。基于构建的仿真平台，在二维坐标系中对控制系统中的目标趋向行为和避障行为进行了仿真验证。对仿真结果进行分析得出基于反应式行为的AUV决策控制系统的可行性，即使在复杂的环境下，基于反应式行为的AUV决策控制系统也能够对AUV实现高效、可靠的控制。
（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。
反应式控制论文参考文献
[1].张新荣,常波,徐保国.叁相反应式步进电机智能控制系统设计[J].机械设计与制造.2014
[2].袁题训.基于反应式行为的AUV决策控制系统研究与实现[D].中国海洋大学.2012
[3].任红恩.自主式水下机器人的反应式行为决策控制算法与实现[D].中国海洋大学.2010
[4].王忠巍,曹其新,栾楠,张蕾.基于强化学习的自主移动机器人反应式自救控制[J].上海交通大学学报.2009
[5].张齐,华亮,吴晓.基于FPGA的反应式步进电动机控制系统设计[J].微电机.2007
[6].刘卫国,宋受俊.叁相反应式步进电动机建模及常用控制方法仿真[J].微电机.2007
[7].袁石勇.ATM网络反应式拥塞控制算法的研究[D].浙江大学.2003
[8].马明建,汪遵元,孙秀珍.温室化学反应式CO_2增气控制系统的设计[J].现代化农业.2000
[9].李文石,张晋梗,张秋惠,聂洪琴,张黎丽.反应式步进电机控制电路设计[J].哈尔滨师范大学自然科学学报.1995
[10].曹志彤,李忠杰.反应式步进电动机动特性及其最佳控制[J].合肥工业大学学报.1982