一、基于粗集理论的模糊交通控制器的设计与实现（论文文献综述）
梅俊[1]（2019）在《电动葫芦能效评价方法研究及系统实现》文中指出国际社会上普遍开始重视能源的重要性,国内犹为强调工业节能的优先性。而电动葫芦等特种设备耗能巨大且趋势严峻,能效测试及评价可以为电动葫芦能效监管提供理论与应用支持。故电动葫芦的标准测试亟需一套集自动测试、数据采集与存储、能效分级评价与因素评估于一体的系统。本文首先介绍了课题的研究意义,针对电动葫芦能效评价方法、检测装置分别概述了其国内外研究现状;并根据需求展示了功能性需求、各检测指标与评价指标体系,设计了能效评价与检测的总体方案。能效评价分别针对等级分类定量指标体系、因素评估定性指标体系展开了绝对评价、相对评价。绝对评价使用相关系数筛选指标,基于多元线性回归对定量指标及分级进行了评价;相对评价使用区分矩阵约简指标,基于改进的熵权法与粗集理论对指标进行组合赋权,最后采用模糊评价方法对各样本及定性因素进行相对评价;接着,对上述步骤进行了实例分析。能效检测系统则分别针对终端、后端、APP展开了模块化设计。终端基于现有的采集装置在通讯、存储及自动化测试等方面进行了扩充设计,支持采集信息上传、信息查询等;后端针对数据交互、能效评价及其反馈等进行了微服务化设计,应用HBase存储多级指标数据,部署及备份保障了其高可用性;客户端APP使用IOS Swift进行组件化敏捷式开发,支持蓝牙订阅采集数据帧、数据解析与缓存及显示、后端请求等。最后,本文对设计的能效检测系统关于通讯、存储、交互等展开了测试,结果表明理论与应用满足设计需求。
张维煜,朱熀秋,陈涛,鞠金涛[2]（2016）在《一种气体-磁轴承混合支承的电主轴及其控制系统设计》文中进行了进一步梳理提出一种新型气体轴承、径向-轴向磁轴承混合支承的电主轴,设计基于粗集理论方法的磁轴承电主轴模糊控制系统,并进行了相关性能试验,结果表明:设计的控制系统使主轴系统具有良好的静动态性能。
杨秋霞[3]（2011）在《基于粗集模糊逻辑的洗衣机模糊控制系统的应用研究》文中认为本文结合四川省教育厅基础应用研究课题（2010A140）项目“基于综合智能的模式识别方法研究”这一个课题的数据处理的方法展开研究,阐述了粗集理论和模糊逻辑的基本理论,分析了模糊逻辑在数据处理中存在的缺陷。本文的主要研究内容就是运用粗集理论找到一种最好最高效的属性约简算法,将其运用于全自动洗衣机的模糊控制系统中来。我们先根据洗衣机工作时涉及到的影响洗衣机性能的一些相关因素确定输入输出变量,建立合适的输入输出隶属度函数,建立相应的决策表,然后寻求一种最优的属性约简算法,将我们的属性进行化简,从而使设计中的属性最少,这样我们在建立决策规则的时候就很容易.。最后,根据算法来进行仿真证实方案的可行性。本文的主要工作如下:1先分析全自动洗衣机的洗衣过程,建立它的系统框图,设计各部分硬件电路图。2然后再结合粗集模糊理论进行模糊推理,建立输入、输出隶属度函数和洗衣机的决策表,再利用粗集理论中的属性简约算法对其优化,最后得到最简框图。3用软件实现并进行仿真。本文的创新之处就是结合粗集理论和模糊逻辑,根据衣服的数量和衣服的质地等模糊参数,通过设计的一种全新的属性约简算法,建立一个合适的最简的模糊控制规则,从而使全自动模糊洗衣机系统最简单,而且又能达到同样的控制目的同时还拥有其独特的智能化性能。那就是能够根据传感器信息,自行判断衣服的数目和衣服的质地以及衣服含有污垢的比例,从而通过推理做出对应的决策,自动放出合适的水位,自动设置合适的洗衣服的时间,以及水流大小,水流速度,洗衣服的方式,脱水的时间和放水等功能。
牛兴旺[4]（2011）在《基于粗神经网络的混沌交通流预测研究》文中认为交通流预测是智能交通系统（ITS）的重要研究内容之一,准确实时的交通流预测是进行智能交通诱导与控制基础与前提,对解决当前交通拥堵问题具有重要价值和指导意义。本文首先研究了交通流中的一种重要现象即混沌现象,进而研究了交通流预测粗神经网络算法,最后将粗神经网络算法应用到混沌交通流的预测中。所作的主要工作有以下几点：1.首先介绍了混沌相关理论以及两种重要的交通流理论模型,并对其进行了理论分析,得出了混沌现象在交通流中产生的过程。之后基于两种模型,给出了微观意义下的分析,得出关于混沌交通流的五点结论。在此基础上提出了混沌交通流预测的一般步骤。2.建立了单交叉口和相邻交叉口交通流预测模型,针对当前的交通流预测方法,本文选取了神经网络算法作为研究对象,并结合了粗集理论对三种神经网络算法分别进行了改进,使改进算法具有更好的泛化能力和较高的预测精度。3.将改进的粗神经网络预测算法应用到混沌交通流的预测中,分别进行了仿真分析,得出改进的RBF网络具有较好的预测效果。最后对论文进行了总结与展望,归纳了本文的收获与成果,对需要进一步探讨的问题进行了说明。
郭志林,郭艳,孙艳敏,郭黎[5]（2010）在《基于S-粗集理论的交通控制器的设计与仿真》文中研究表明综合车辆密度和平均速度二者的信息,引入了阻塞参数,提出了一种基于S-粗集理论的变相位交通信号控制方法,利用粗集理论的知识推理,把粗糙集理论融入常规的模糊推理,减少了控制器的输入量,降低了控制器的设计难度,实现了城市交通的粗模糊控制.
王宁,郭志林[6]（2009）在《基于S-粗集理论的交通控制系统研究》文中指出利用粗集理论的知识推理,通过对交警指挥交通的实际经验所得决策表的约简,归纳出一系列交通控制规则,提出了一种基于S-粗集理论的交通控制模糊建模方法,实现了城市交通的粗模糊控制.
张邦基[7]（2010）在《基于智能信息处理的PHEV控制策略与故障诊断研究》文中指出日趋严重的能源紧缺与环境污染问题已经向传统内燃机汽车提出了挑战,发展新型节能环保车已是大势所趋。并联式混合动力汽车（Parallel Hybrid Electric Vehicle:PHEV）是实现新能源汽车产业化的重点车型；能量控制策略是影响PHEV动力性能、经济性能和排放性能的重大关键技术,变速箱关键零部件的振动特性和故障诊断是影响PHEV整车性能和舒适性的关键技术,这两方面的研究对发展PHEV具有十分重要的理论意义与应用价值。PHEV能量控制策略研究的主要内容包括：发动机和驱动电机性能优化与控制、电池组荷电状态估计以及各组成单元之间的能量分配等。现行的PHEV发动机性能研究主要以燃油经济性为优化与控制目标,采用的方法是根据发动机的万有特性,利用多项式拟合方法确定发动机的最佳经济运行线或最佳动力运行线,使发动机沿其中一条曲线工作；而对发动机的经济性和排放性两者同时进行优化与控制,由于发动机的排放性能复杂,相关的研究则较少。能量控制策略方面的研究,主要有以车速和转矩等为主要参数的控制策略、以燃油经济性和排放性以及电池组的荷电状态等为控制变量的能量控制策略,基于智能信息处理的能量优化控制策略则研究较少,或局限于理论研究,缺乏实际应用。基于电池组电压、电流和内阻等变量的电池组荷电状态估计,由于PHEV影响因素多、车辆工况复杂等原因,预测方法需要进一步改进且预测精度需要进一步提高。由于PHEV存在动力耦合和能量再生分配,虽然变速箱结构与传统内燃机汽车相同,但其工况更复杂,振动噪声特性差异很大。研究PHEV变速箱及其关键零部件的振动噪声特性,利用振动故障诊断技术分析和诊断变速箱的运行状况,对提高PHEV整车动力性能和改善舒适性具有十分重要的作用。国内外在机械故障诊断方面有大量研究见诸文献,但对PHEV振动特性分析和故障诊断则缺乏深入的研究。基于上述背景,本文以智能信息处理理论和方法为主线,主要完成了两个方面的研究工作：将神经网络、模糊控制应用于PHEV能量总成控制,将小波分析、粗集理论应用于PHEV变速箱关键零部件的振动故障诊断。论文主要创新点如下：1.在长丰猎豹混合动力轻型越野车（型号：CJY6470PHEV）发动机特性实验的基础上,建立了发动机万有特性的神经网络模型,并对神经网络模型的结构和参数进行了优化设计；将神经网络与网格插值方法融合,在发动机万有特性模型中进行数据挖掘,利用多项式和样条函数等数值计算方法获得了CJY6470PHEV发动机的最优运行特性及其与电子节气门之间的数值关系,通过调整节气门开启角改变发动机的功率和转矩,实现了对发动机特性的优化控制。2.基于系统层次的控制器结构设计与分析方法,设计了CJY6470PHEV能量总成控制系统,提出了节气门开启角及行驶挡位的优化控制方法,确定了CJY6470PHEV能量分配的全混合控制策略,建立了各组成单元的数学模型,分析了车辆行驶的功率、扭矩与汽油发动机、交流感应电机驱动系统的功率、扭矩以及镍氢动力电池组荷电状态之间的关系；基于PHEV中发动机驱动系统和电机驱动系统产生和消耗的能量应处于一种动态平衡状态的思想,提出了动力电池组荷电状态估计的能量平衡方法；实现了发动机在最优工况下的运行控制、能量在发动机和电机之间的合理分配以及对电池组荷电状态的控制。3.基于对模糊逻辑的基本理论以及PHEV中人机相互影响的特点和各驱动系统之间的能量分配策略的分析,设计了CJY6470PHEV模糊逻辑能量总成控制系统,建立了能量回馈制动模型和正常行驶模型,确定了T-S（Takagi-Sugeno:T-S）模糊控制中输入量和输出量之间的函数关系；简化了控制系统结构,实现了各组成单元特性的优化与能量的匹配。4.将基于粗集理论的振动故障诊断方法应用于PHEV变速箱滚动轴承的故障诊断,分析了属性约简引起的信息丢失问题和冗余信息的互补性,提出了基于信息互补的粗集诊断新方法,利用多个约简的互补性进行了PHEV变速箱滚动轴承的故障诊断,得到了与工程实际更加吻合的结果。5.分析了小波变换方法进行PHEV变速箱滚动轴承故障诊断时的局限性,也分析了常用特征参数对故障的不敏感性,提出了基于小波变换的能量特征提取和基于粗集理论的诊断规则获取新方法,在不能确定故障特征频率的情况下,该方法具有更高的诊断准确率。
唐立力,曾黄麟[8]（2008）在《一种基于粗集理论方法的水位模糊控制器设计》文中认为应用粗集理论中知识表达系统决策规则的简化方法对模糊控制规则进行约简来设计粗糙模糊控制器,通过约简简化控制系统,从而得到一个最简控制决策规则,使系统更易于控制。完成了水箱水位粗糙模糊控制器的设计,并分别进行了模糊控制和粗糙模糊控制仿真研究,研究结果表明该粗糙模糊控制能有效改善模糊控制的性能。
管再保[9]（2007）在《平面交叉口交通控制算法与模式研究》文中研究指明随着工业的发展、国民经济的增长,人们的生活水平得到很大程度上的改善和提高。工业革命给人类带来便利的同时也给人类增添了不少烦恼。城市的规模在不断的扩大,城市在演变,影响城市发展的基本因素也在演变。虽然现代城市的混乱是机械时代无计划和无秩序的发展造成的,但是目前机动车的增长,交通设施建设滞后以及管理措施不够完善等原因,致使道路交叉路口的交通堵塞现象日趋严重,从而影响到城市路网通行能力的发挥,车辆在道路交叉路口处反复地分流、合流及交叉,交通状况复杂,道路交叉路口是制约城市道路交通功能的瓶颈,城市道路交通堵塞是影响我国城市发展的一个重要因素。本论文在分析国内交通现状的基础上,论述了交叉口信号的评价指标、系统组成原理以及交叉口信号控制的常用方法;并通过深入研究粗集理论的特性,分析平面交叉口安全性、通行能力和车辆延误等主要技术指标,采用粗集理论控制方法来控制平面交叉口信号灯,寻求更有效解决混合交通环境下交叉口拥堵问题的方法,为混合交通环境下交叉口渠化设计和信号配时设计及方案评价提供理论依据。论文采用仿真手段来模拟交叉口运行状况。仿真程序主要由四个线程组成。绘制静态道路图线程（描述交叉口处的几何线形和标志）、绘制信号灯线程（通过粗集理论对信号的服务水平进行分类来确定合适的绿信比）、车辆产生线程、车辆更新线程。论文对仿真结果进行了分析和讨论,得出了有意义的结论。
王小朋[10]（2007）在《基于多传感器信息融合的煤矿环境探测与危险评估》文中研究表明本文针对近年来我国频繁发生的矿难事故，依托煤矿救灾机器人平台，结合矿难事故后煤矿井下危险环境的特点，设计了一套煤矿井下多传感器信息采集系统，同时提出一种基于粗集一神经网络的煤矿井下环境危险度的新算法，对煤矿环境做出准确实时的评估。该系统采用飞思卡尔公司最新推出的16位单片机MC9S12DG128B作为控制核心组成智能节点，对矿难发生时特征比较明显的有毒有害气体、温度、风量等几种传感器的信息进行采集以及融合处理，同时为了简化系统结构，提高系统的可靠性，智能节点通讯采用CAN总线结构。这样充分结合了MC9S12DG128B处理速度快，易扩展和CAN总线数据传输的可靠性、开放性，在硬件上保证了危险环境探测的实时性和准确性。在控制算法上，神经网络具有并行处理、信息分布存储等特点，可通过训练、学习产生一个非线性映射，自适应地对数据进行聚类，同时具有较好的抑制噪声干扰的能力和较强的鲁棒性。其缺点是当输入信息空间的维数较大时，网络不仅结构复杂，而且训练时间也很长。而粗集可对数据进行属性约简和值约简，消除样本中的噪声和冗余对象。这两者的结合不仅可以减小网络的规模，同时通过消除对象冗余可减少网络的训练和学习负担，还可以通过消除噪声提高神经网络预测的准确性。本文根据神经网络的自学习能力强和粗集理论属性约简的特点，结合煤矿井下复杂环境详细论证了两者结合的原理、算法及实现过程，将其结合起来形成粗-神经网络算法实现对煤矿井下环境危险程度的评估。仿真结果表明，该粗神经网络能够准确评估处煤矿井下环境危险的程度，有较强的抗干扰能力和较高的准确度，从而验证了系统的有效性和可行性。
二、基于粗集理论的模糊交通控制器的设计与实现（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、基于粗集理论的模糊交通控制器的设计与实现（论文提纲范文）
（1）电动葫芦能效评价方法研究及系统实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 能效评价方法研究现状 |
| 1.2.2 能效检测装置研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文组织与章节安排 |
| 第二章 需求分析与总体方案设计 |
| 2.1 需求分析 |
| 2.1.1 电动葫芦检测概述 |
| 2.1.2 电动葫芦能效指标 |
| 2.2 总体方案设计 |
| 2.2.1 评价方法探讨 |
| 2.2.2 终端改版设计 |
| 2.2.3 客户端APP设计 |
| 2.2.4 后端架构设计 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 电动葫芦能效评价方法研究 |
| 3.1 能效指标筛选与优化 |
| 3.1.1 指标分类 |
| 3.1.2 定量指标建模 |
| 3.1.3 定量指标筛选 |
| 3.1.4 定性指标约简 |
| 3.2 能效指标赋权方法 |
| 3.2.1 定量指标赋权 |
| 3.2.2 组合定性赋权 |
| 3.3 能效指标综合评价方法 |
| 3.3.1 定量指标绝对评价 |
| 3.3.2 定性指标相对评价 |
| 3.4 实例分析 |
| 3.4.1 定量绝对评价实例 |
| 3.4.2 定性相对评价实例 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 电动葫芦能效检测系统实现 |
| 4.1 能测系统终端设计与实现 |
| 4.1.1 改版终端总体设计 |
| 4.1.2 改版终端硬件及驱动设计 |
| 4.1.3 改版终端软件多任务设计 |
| 4.2 能测系统后端平台设计与实现 |
| 4.2.1 后端设计与实现 |
| 4.2.2 存储设计与实现 |
| 4.3 能测系统APP设计与实现 |
| 4.3.1 概述 |
| 4.3.2 UI设计 |
| 4.3.3 功能实现 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 能效检测系统测试 |
| 5.1 终端功能测试 |
| 5.1.1 数据缓存测试 |
| 5.1.2 数据交互测试 |
| 5.2 后端功能测试 |
| 5.2.1 后台压力测试 |
| 5.2.2 数据库功能与性能测试 |
| 5.2.3 HBase功能与性能测试 |
| 5.3 数据交互测试 |
| 5.3.1 蓝牙数据传输测试 |
| 5.3.2 数据解析测试 |
| 5.3.3 HTTP请求测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在攻读硕士学位期间学术成果 |
（2）一种气体-磁轴承混合支承的电主轴及其控制系统设计（论文提纲范文）
| 1 电主轴结构和主要技术参数 |
| 2 磁轴承结构 |
| 3 控制系统设计 |
| 3.1 总体流程 |
| 3.2 控制算法 |
| 3.3 硬件电路设计 |
| 3.3.1 DSP 2812开发板 |
| 3.3.2 位移接口电路 |
| 4 转子动力学计算 |
| 5 试验 |
| 5.1 启浮试验 |
| 5.2 负载运行试验 |
| 5.3 扰动试验 |
| 6 结束语 |
（3）基于粗集模糊逻辑的洗衣机模糊控制系统的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 模糊家电的发展概述 |
| 1.2 国内外模糊洗衣机的研究现状 |
| 1.3 论文研究的目的及意义 |
| 1.4 论文主要的工作 |
| 1.5 本章小节 |
| 第二章 粗集与模糊基本理论 |
| 2.1 粗模糊集合与模糊粗集 |
| 2.2 粗模糊集合 |
| 2.3 模糊粗集 |
| 2.4 一般属性约简算法 |
| 2.5 模糊集合和隶属函数 |
| 2.6 本章小节 |
| 第三章 模糊控制与粗集模糊控制系统 |
| 3.1 模糊控制系统结构 |
| 3.1.1 传统控制系统的特点 |
| 3.1.2 模糊控制的工作原理 |
| 3.2 模糊控制器设计的基本方法 |
| 3.2.1 模糊控制器的结构 |
| 3.3 模糊控制存在的问题 |
| 3.4 本章小节 |
| 第四章 洗衣机模糊控制系统中的设计 |
| 4.1 总体设计方案 |
| 4.2 系统分析 |
| 4.2.1 洗衣机除污的因素及洗涤方式 |
| 4.3 硬件设计 |
| 4.4 模糊洗衣机的模糊推理 |
| 4.5 数据的属性简化 |
| 4.6 知识表达系统数据的协调 |
| 4.7 洗衣过程的优化 |
| 4.8 系统的软件设计 |
| 第五章 结论与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间的研究成果 |
| 附录 |
| 附录1 一般简化算法 |
| 附录2 基于属性依赖度的约简部分程序清单 |
（4）基于粗神经网络的混沌交通流预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究概况 |
| 1.2.1 交通流预测国内外研究概况 |
| 1.2.2 基于神经网络预测方法的国内外研究概况 |
| 1.3 论文的组织结构 |
| 第二章 交通流中的混沌现象分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 混沌理论 |
| 2.2.1 混沌的数学定义 |
| 2.2.2 混沌现象的特征 |
| 2.3 交通流中的混沌现象 |
| 2.3.1 交通流的混沌特性判别 |
| 2.3.2 基于交通流理论模型的混沌分析 |
| 2.3.3 基于两种模型的交通流混沌现象分析 |
| 2.4 混沌交通流预测步骤 |
| 2.5 混沌交通流的识别 |
| 2.6 改进的算法在混沌交通流中的预测步骤 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 基于粗BP神经网络的混沌交通流预测算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 粗集理论 |
| 3.3 神经网络算法 |
| 3.3.1 神经元结构 |
| 3.3.2 BP神经网络训练算法 |
| 3.4 粗集与神经网络结合 |
| 3.5 交通流预测模型 |
| 3.6 基于粗BP神经网络的算法设计 |
| 3.7 仿真分析 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 基于粗RBF神经网络的混沌交通流预测算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 RBF神经网络算法 |
| 4.3 基于粗RBF神经网络预测算法设计 |
| 4.3.1 预测模型的建立 |
| 4.3.2 粗RBF神经网络训练算法步骤 |
| 4.4 仿真分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于模糊粗糙神经网络的混沌交通流预测 |
| 5.1 模糊粗糙神经网络理论 |
| 5.1.1 模糊粗糙隶属函数 |
| 5.1.2 模糊粗糙神经网络结构 |
| 5.2 基于模糊粗糙神经网络的交通流预测 |
| 5.2.1 模型的建立 |
| 5.2.2 两级模糊控制算法 |
| 5.2.3 模糊控制器的设计 |
| 5.3 仿真分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的论文 |
| 攻读学位期间参加的课题 |
| 致谢 |
（5）基于S-粗集理论的交通控制器的设计与仿真（论文提纲范文）
| 1 S-粗集的基本概念 |
| 1.1 S-粗集及上、下近似 |
| 1.2 知识表达系统 |
| 1.3 属性的核和约简 |
| 2 交叉口交通流模型 |
| 3 粗模糊交通控制设计思想 |
| 4 变相序粗模糊交通控制器的设计 |
| 4.1 粗模糊交通控制器的构成 |
| 4.2 相位切换模糊控制器 |
| 4.3 绿灯延时粗模糊控制器 |
| 5 仿真研究 |
| 6 结语 |
（7）基于智能信息处理的PHEV控制策略与故障诊断研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 插图索引 |
| 附表索引 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 PHEV研究背景与意义 |
| 1.2 PHEV的关键技术 |
| 1.3 智能信息处理在PHEV关键技术上的研究现状 |
| 1.3.1 神经网络和模糊系统在PHEV控制策略中的研究现状 |
| 1.3.2 小波分析和粗集理论在PHEV故障诊断领域中的研究现状 |
| 1.4 本文研究思路和内容安排 |
| 1.4.1 本文研究思路 |
| 1.4.2 本文内容安排 |
| 第2章 基于神经网络的PHEV发动机特性研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 PHEV发动机特性及其建模方法研究 |
| 2.2.1 发动机特性基本概念 |
| 2.2.2 基于发动机性能实验数据的数值建模方法 |
| 2.3 BP神经网络 |
| 2.4 数据插值与曲线拟合 |
| 2.5 CJY6470PHEV发动机特性的实验研究 |
| 2.5.1 CJY6470PHEV的设计目标 |
| 2.5.2 CJY6470PHEV发动机的特性实验 |
| 2.6 基于神经网络的CJY6470PHEV发动机特性研究 |
| 2.6.1 神经网络模型 |
| 2.6.2 神经网络模型优化设计与仿真研究 |
| 2.6.3 CJY6470PHEV发动机的最优经济性及控制方法 |
| 2.7 结果分析与讨论 |
| 2.8 本章小结 |
| 第3章 PHEV能量总成优化与控制策略研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 能量总成控制系统设计方法 |
| 3.2.1 基于系统层次结构的能量总成控制系统结构 |
| 3.2.2 能量优化控制 |
| 3.2.3 能量总成控制的智能方法 |
| 3.3 能量总成控制策略研究 |
| 3.3.1 混合比的概念 |
| 3.3.2 能量总成控制策略 |
| 3.4 CJY6470PHEV能量总成控制系统设计与优化控制研究 |
| 3.4.1 能量总成控制器设计 |
| 3.4.2 节气门开启角及行驶挡位的优化控制方法研究 |
| 3.4.3 CJY6470PHEV能量优化控制策略 |
| 3.5 CJY6470PHEV能量总成控制系统仿真研究 |
| 3.5.1 主要组成单元模型 |
| 3.5.2 CJY6470PHEV能量总成控制系统的仿真研究 |
| 3.5.3 分析与讨论 |
| 3.6 本章小节 |
| 第4章 基于模糊逻辑的PHEV能量总成控制系统研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 模糊控制理论 |
| 4.2.1 模糊集 |
| 4.2.2 模糊推理与T-S模糊模型 |
| 4.3 模糊控制器设计 |
| 4.3.1 模糊控制器的组成与设计 |
| 4.3.2 MATLAB模糊逻辑工具箱的应用 |
| 4.4 模糊控制在CJY6470PHEV能量总成控制中的应用研究 |
| 4.4.1 基于模糊逻辑的CJY6470PHEV能量总成控制系统设计 |
| 4.4.2 模糊控制系统的简化 |
| 4.4.3 模糊控制策略研究 |
| 4.5 结果分析与讨论 |
| 4.5.1 仿真结果 |
| 4.5.2 分析与讨论 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于粗集理论的PHEV变速箱滚动轴承故障诊断方法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 粗集基本理论 |
| 5.2.1 基本概念 |
| 5.2.2 决策表和决策规则 |
| 5.3 基于信息互补的粗集故障诊断方法 |
| 5.3.1 粗集故障诊断方法一般步骤 |
| 5.3.2 属性约简带来的问题及基于信息互补的粗集故障诊断方法 |
| 5.4 PHEV变速箱滚动轴承故障模拟实验研究 |
| 5.4.1 实验台设计 |
| 5.4.2 实验方案 |
| 5.5 基于粗集理论的PHEV变速箱滚动轴承故障诊断 |
| 5.5.1 特征参数计算和决策表的形成 |
| 5.5.2 属性约简和属性值约简 |
| 5.5.3 诊断规则的形成 |
| 5.5.4 诊断结果 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 基于小波变换与粗集理论的PHEV变速箱滚动轴承故障诊断 |
| 6.1 前言 |
| 6.2 时频分析的基本概念 |
| 6.2.1 传统傅立叶分析的局限性 |
| 6.2.2 Gabor变换 |
| 6.3 小波变换的基本理论 |
| 6.3.1 连续小波变换 |
| 6.3.2 离散小波变换 |
| 6.4 基于小波变换和粗集理论的PHEV变速箱滚动轴承故障诊断 |
| 6.4.1 基于小波变换的能量特征提取 |
| 6.4.2 基于粗集理论的诊断规则获取 |
| 6.5 PHEV滚动轴承故障诊断实例和诊断对比 |
| 6.5.1 诊断实例 |
| 6.5.2 诊断对比 |
| 6.6 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 攻读博士学位期间发表的学术论文目录 |
（8）一种基于粗集理论方法的水位模糊控制器设计（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 模糊控制原理及粗集规则简化方法 |
| 2 粗糙模糊控制器设计 |
| 2.1 水箱水位模糊控制 |
| 2.2 水位水箱粗糙模糊控制 |
| 3 仿真与实验 |
| 4 结论 |
（9）平面交叉口交通控制算法与模式研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 概述 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文的主要内容 |
| 第二章 平面交叉口的信号控制 |
| 2.1 交叉口信号控制的评价指标 |
| 2.1.1 延误时间 |
| 2.1.2 平均停车次数 |
| 2.1.3 通行能力 |
| 2.1.4 饱和度(x) |
| 2.2 交叉口信号控制的系统组成原理 |
| 2.3 交叉口信号控制常用方法 |
| 2.4 典型信号控制系统 |
| 2.4.1 TRANSYT系统 |
| 2.4.2 SCATS系统 |
| 2.4.3 SCOOT系统 |
| 2.4.4 RHODES系统 |
| 2.4.5 其他系统 |
| 第三章 粗集理论简介和特点 |
| 3.1 粗集理论简介 |
| 3.1.1 粗集的基本概念 |
| 3.1.2 分明矩阵 |
| 3.1.3 属性重要性 |
| 3.2 粗集理论的特点 |
| 第四章 平面交叉口的粗集理论控制 |
| 4.1 交通控制对象的知识库表达 |
| 4.2 交通控制决策表属性约简 |
| 4.3 交通控制决策表值的约简 |
| 4.4 对交通控制知识表示系统的分析 |
| 4.5 交通控制知识表示系统的测试结果及分析 |
| 4.6 粗集理论在交通控制仿真模型中的应用 |
| 第五章 基于粗集理论的平面交叉口交通仿真软件设计 |
| 5.1 交通控制系统仿真平台 |
| 5.1.1 交通控制系统仿真平台框图 |
| 5.1.2 交通控制仿真平台与控制管理系统之间的关系 |
| 5.2 系统程序的设计 |
| 5.2.1 程序构成总框图 |
| 5.2.2 程序中多线程的应用 |
| 5.2.3 程序中主要函数 |
| 5.2.4 软件中对象类设计 |
| 5.3 主要仿真程序设计与实现 |
| 5.3.1 静态图元的绘制模块 |
| 5.3.2 信号灯控制模块 |
| 5.3.3 车辆产生模块 |
| 5.3.4 车辆更新模块 |
| 5.3.5 交通控制评价指标获得模块 |
| 第六章 平面交叉口交通仿真 |
| 6.1 交通流低峰时的仿真分析 |
| 6.2 交通流中峰时的仿真分析 |
| 6.3 交通流高峰时的仿真分析 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
（10）基于多传感器信息融合的煤矿环境探测与危险评估（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的主要内容 |
| 第二章 相关知识和背景导引 |
| 2.1 煤矿井下复杂的环境 |
| 2.1.1 气体信息 |
| 2.1.2 其他信息 |
| 2.2 机器人中的传感器技术 |
| 2.2.1 机器人传感器的分类 |
| 2.2.2 机器人传感器的选用 |
| 2.3 多传感器融合理论综述 |
| 2.3.1 多传感器信息融合的原理 |
| 2.3.2 多传感器信息融合的过程 |
| 2.3.3 机器人中的传感器融合技术 |
| 第三章 煤矿探测机器人多传感器采集系统设计 |
| 3.1 系统设计总体方案 |
| 3.1.1 系统的功能需求 |
| 3.1.2 系统的设计原则及方案 |
| 3.2 数据采集智能节点硬件电路设计 |
| 3.2.1 单片机的选型及其简介 |
| 3.2.2 单片机系统硬件电路框图 |
| 3.2.3 时钟电路设计 |
| 3.2.4 串行口的 RS-232 驱动电路 |
| 3.2.5 RS-232 转 RS-485 电路 |
| 3.2.6 BDM 接口 |
| 3.2.7 AD转换电路设计 |
| 3.2.8 电源系统设计 |
| 3.2.9 单片机系统的抗干扰设计 |
| 3.3 基于 CAN 总线的通讯系统的设计 |
| 3.3.1 传统通讯方式的缺点 |
| 3.3.2 CAN 总线及在机器人领域中的应用 |
| 3.3.3 系统中使用的 CAN 模块 |
| 3.3.4 系统 CAN 网络通信模型及设计 |
| 3.3.5 CAN 总线硬件的抗干扰设计 |
| 3.4 煤矿探测机器人多传感器采集系统软件设计 |
| 3.4.1 软件开发语言及工具 |
| 3.4.2 智能节点软件设计及流程图 |
| 3.4.3 通讯模块程序设计及流程图 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于粗集-神经网络的煤矿探测信息触合算法 |
| 引言 |
| 4.1 粗集理论的相关概念 |
| 4.1.1 知识表达系统 |
| 4.1.2 决策表 |
| 4.1.3 近似集 |
| 4.1.4 不可分辨关系 |
| 4.1.5 知识的约简和核 |
| 4.1.6 决策表的简化 |
| 4.2 基于粗集-神经网络的煤矿危险度评估原理 |
| 4.2.1 粗集和神经网络结合的基础分析 |
| 4.2.2 应用粗集-BP 网络预替方法的规定性 |
| 4.2.3 粗集-神经网络的模型结构 |
| 4.2.4 基于粗集-神经网络的最小决策规则的实现 |
| 4.3 基于粗集-神经网络的煤矿安全性评估算法 |
| 4.4 基于粗集-神经网络的煤矿安全性评估实现 |
| 4.4.1 模型的建立 |
| 4.4.2 粗集预处理 |
| 4.4.3 模糊神经网络的构建 |
| 4.5 验证结果及总结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1.1 本文所做的工作 |
| 5.1.2 创新性工作及目标 |
| 5.1.3 尚待解决的问题 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
四、基于粗集理论的模糊交通控制器的设计与实现（论文参考文献）
- [1]电动葫芦能效评价方法研究及系统实现[D]. 梅俊. 东南大学, 2019(06)
- [2]一种气体-磁轴承混合支承的电主轴及其控制系统设计[J]. 张维煜,朱熀秋,陈涛,鞠金涛. 轴承, 2016(11)
- [3]基于粗集模糊逻辑的洗衣机模糊控制系统的应用研究[D]. 杨秋霞. 电子科技大学, 2011(07)
- [4]基于粗神经网络的混沌交通流预测研究[D]. 牛兴旺. 广东工业大学, 2011(10)
- [5]基于S-粗集理论的交通控制器的设计与仿真[J]. 郭志林,郭艳,孙艳敏,郭黎. 海南师范大学学报(自然科学版), 2010(02)
- [6]基于S-粗集理论的交通控制系统研究[J]. 王宁,郭志林. 邵阳学院学报(自然科学版), 2009(04)
- [7]基于智能信息处理的PHEV控制策略与故障诊断研究[D]. 张邦基. 湖南大学, 2010(12)
- [8]一种基于粗集理论方法的水位模糊控制器设计[J]. 唐立力,曾黄麟. 四川理工学院学报(自然科学版), 2008(04)
- [9]平面交叉口交通控制算法与模式研究[D]. 管再保. 西南交通大学, 2007(06)
- [10]基于多传感器信息融合的煤矿环境探测与危险评估[D]. 王小朋. 山东大学, 2007(03)