一、PID控制技术及其在玻璃工业中的应用（论文文献综述）
温慧婷[1]（2021）在《偏压式扫描离子电导显微镜关键技术研究》文中指出扫描离子电导显微镜（SICM）作为扫描探针显微镜（SPM）家族的一员,自1989年问世以来,历过三十年的发展,已实现表面形貌测量、纳米尺度操作、细胞体积测量、细胞机械性质研究、细胞动力学研究等功能,并广泛应用于生命科学、医学、材料学及纳米加工等领域。在实际应用中,SICM具有原位非接触扫描、生理条件下实时观测、高时空分辨率等优势,在表面柔软样本的无损检测方面有显着的优势,成为了活体生物样本的重要测量工具。随着SICM应用的不断推广,性能的改进和功能的扩展成为了研究的必然趋势。由于现有SICM系统结构不尽合理,系统振动对测量精度产生不利影响;探针夹持器功能单一、探针制作难度大、成本高,这些都不利于SICM推广使用;压电微动平台对外表现出迟滞特性,影响定位精度;扫描模式单一、控制方式无法选择等,使SICM在追求高精度纳米测量领域的应用受限。基于现有的SICM系统具有优势但又存在明显不足的发展现状,对SICM的关键技术进行研究,研制出偏压式扫描离子电导显微镜（B-SICM）,并通过系统结构、扫描模式、迟滞建模和控制方法等方面的优化和创新,降低了经济成本、拓展了使用功能、实现了高精度扫描,使B-SICM具有广阔的市场价值。本文的主要研究内容如下:（1）通过对SICM的工作原理分析和工作模式比较,确定了偏压式扫描离子电导显微镜的工作原理,进行了系统模块划分和方案设计。对比多种工作模式的原理、优缺点和适用条件,偏压模式因其具有稳定、抗干扰、长时间工作的优点,适合对复杂样本进行扫描成像,将其应用于本文B-SICM的优化设计。根据探针尖端电阻模型和偏压模式等效电路图,证明了流经扫描探针中的电极与放置于培养皿溶液中的电极之间的离子电流仅与探针尖端-样品距离d有关,与其他因素无关,因此将B-SICM回路电流作为反馈信号控制探针在样本表面上的位移,探针的移动轨迹即为样本的三维形貌。在此基础上,进行B-SICM系统方案设计和功能模块划分,为B-SICM系统关键部件设计及原型机搭建打下基础。（2）根据偏压式扫描离子电导显微镜设计方案,基于理论分析和有限元仿真结果,对B-SICM系统进行了优化。采用悬臂梁理论设计了夹持器安装架的结构,并用限元分析验证夹持器安装架参数的合理性,减少共振对测量安全性和准确性的影响。在此设计的基础上,根据夹持器安装架模态分析结果,即不同模态下的固有频率均高于7.52k H,为压电陶瓷驱动器的选择提供了依据。对光学照明系统进行了优化,设计了可同时实现玻璃微探针固定和观测探针尖端位置光线照明的玻璃探针夹持与照明装置,克服了传统探针光路易被遮挡、结构松散易引入扰动等弊端（专利已授权）。利用聚氨酯泡沫塑料的减震性质,在M-112.1和P-753.21之间加装聚氨酯泡沫塑料材料制作的减振块,并以此构建系统减震结构,使M-112.1滑块的形变量降低了93.87%,仅为0.073nm,有效降低了振动形变对系统控制精度的影响。（3）为降低压电陶瓷迟滞特性对控制精度的影响,优化了自适应进化BP神经网络算法,采用了基于鲸鱼算法的BP神经网络算法,建立了拟合度高、适用于B-SICM的迟滞模型。根据关键少数法则优化遗传算法的选择算子,在交叉和变异阶段增加自适应因子,并采用改进的遗传算法优化BP神经网络的初始值,提高了算法的收敛速度,使其具有良好的全局最优性及鲁棒性,避免陷入局部最优解。基于鲸鱼算法的BP神经网络算法采用元启发式鲸鱼算法建立多项式迟滞模型,利用此多项式模型扩张输入空间,采用神经网络算法实现一对一的映射关系,通过此模型对压电陶瓷驱动器迟滞非线性进行高度拟合。实验结果表明:自适应进化BP神经网络算法和基于鲸鱼算法的BP神经网络算法的辨识效果明显优于其他辨识方法,基于鲸鱼算法的BP神经网络算法的曲线拟合误差平方和仅为0.399μm2,最大拟合误差较常用算法降低了42.69%-77.42%,因此将其作为迟滞逆模型的建模方法应用于B-SICM微动平台的前馈控制。（4）为提高探针在样本测量时的定位精度,提出了FRAMAC控制法。利用基于鲸鱼算法的BP神经网络建模方法直接建立压电陶瓷驱动器的输出位移和输入电压的迟滞逆模型,利用此模型对压电陶瓷的迟滞特性进行补偿线性化,即省去了求逆的复杂运算,也保证了前馈逆模型的准确性。在此基础上,引入滑动平均控制作为反馈环节,并采用自校正的方式时时更新控制率参数,提高反馈控制的鲁棒性,将前馈控制和RAMAC反馈控制结合在一起,形成FRAMAC复合控制法。实验结果表明:该算法使迟滞量从17.64%降低为2.51%,定位误差远小于当今广泛使用的PID算法。（5）通过实验验证了自主构建的偏压式扫描离子电导显微镜具有合理性和可靠性,通过扫描方式和控制方法的优化获得了样品的高精度图像,质量高于SICM。通过均分法试验,总结探针拉制参数的规律,利用其结果拉制符合实验要求的探针。采用B-SICM测量回路电流计算玻璃探针尖端半径,并将此数据与SEM、膜片钳技术测量的结果进行比较,验证了B-SICM实验平台的有效性。进行探针-样本接近实验及重复性实验,连续多次的测量结果表现出了明显的一致性,验证了B-SICM实验平台的稳定性。在以上实验的基础上,采用不同路径对标准样品进行三维成像,验证了FRAMAC控制方法在探针微动定位方面的准确性,实现了B-SICM对样品的非接触式高分辨率实时成像。
王瑞东[2]（2021）在《废旧手机后盖拆解装置设计及研究》文中研究表明废旧手机零部件中有多种贵重金属材料,且部分元器件可以二次利用,进行无损拆解分类回收是一种必要的处理方式。手机拆解的首要工作就是拆解手机后盖,然后才能完成后续的拆解工序。为解决废旧手机后盖的拆解问题,针对背胶连接型的手机机型,结合人工拆解的工艺流程,设计了一种废旧手机后盖拆解装置,主要研究内容如下:利用Solidworks进行装备的整体结构设计,并完成其它工作元件的选型工作。废旧手机后盖拆解装置的主要工作过程是将手机后盖进行加热,然后通过吸盘拉拽完成拆解。对加热过程和吸盘吸附拉拽过程进行深入研究分析,实现了手机后盖高效拆解。利用ANSYS Workbench对加热板和手机后盖的温度场进行仿真分析,加热板最高温度为90.098℃,最低温度为88.587℃,温差最大约为1.51℃。手机后盖加热温度设定为90℃,可以满足手机后盖拆解要求。利用双线性内聚力模型模拟手机背胶的胶层,背胶材料模型采用基于开裂的能量释放率模型进行仿真分析。通过拉拽实验和有限元仿真分析查看手机后盖和机身的形变量,确定吸盘最佳吸附拆解位置。设计手机后盖拉拽仿真的交互正交试验,确定真空吸盘的最佳参数条件为:吸盘直径50mm,真空压力-70KPa,吸盘吸附位置中央与窄边距离为25mm,与长边距离40mm。对手机后盖加热控制系统进行硬件电路搭建和软件设计,保证了加热过程的稳定。通过Matlab的Simulink模块对模糊自适应PID控制系统进行设计和分析验证,实现加热温度的精确控制,达到较好的背胶软化效果。通过图像识别技术,在机器视觉软件Halcon中设计了一种基于形状模板匹配的手机后盖拆解检测系统,包括检测系统的硬件和软件部分。在Visual Studio 2010环境下开发了手机后盖拆解检测程序,能够方便快捷的对拆解结果进行检测。废旧手机后盖拆解装置的设计是整机拆解的一个重要组成部分,为整机拆解流水线提供了有力的基础保障。
周子超[3]（2020）在《基于神经网络算法的除泡机伺服控制系统研究》文中认为进入20世纪,现代工业的发展促进了LCD行业的飞速进步,以液晶为代表的制造设备的牵引性需求越来越急迫。除泡机则是LCD制造工艺现场中间工序的关键步程之一。除泡机先将玻璃通过上料放置在加热装置上,给腔体充气,给玻璃外层加温的目的是使紧贴层薄膜软化,此时在其表面施加适当的力,能够将贴合中的微小气泡去除,提升其紧贴效能。LCD显示器的制造工艺充满了比较未知多变的非线性过程控制,每个控制的流程需要进行非常精确的参数调节,否则就会导致大量的废品出现。现代制造产业的发展,使得制造控制过程也要随需求的提高而提升自身的技术水平。20世纪50年代开始,除泡设备为外加热式,单罐手动设备,之后改为内加热式,这样加热速率快,减少能耗。近年来随着自动除泡机的发展,经过多代的变迁改进,目前自动除泡设备分为:一种是罐体式,一种是抽屉式。自动除泡机面向大尺寸手机屏,高节拍方向发展。伺服控制系统作为潜在智能制造的电气系统核心关键部件,被应用在工业领域液晶生产行业的控制系统。而目前国内伺服控制系统通常选型简单的PID控制模式,此类控制模式虽然有其价格便宜、操作简单等优点,但其需要人工干预、耗费时间调节合适的参数,这对液晶生产设备的智能制造的发展有着很大的局限性,而同时这种简单的PID传统控制算法又难以适应液晶生产过程中对除泡机更高速度和精确控制的要求,鉴于以上,本文提出基于神经网络的除泡机伺服控制系统来解决以上问题。本文在阐述除泡工艺的基础上,详细阐述了全自动除泡设备的工作原理,进行了数学模型和算法的软、硬件设计,提出了神经网络控制算法建模和仿真,在建模和仿真的基础上,进行实际现场实验测试。通过仿真和实际现场实践结果表明,除泡机结合神经网络算法的伺服控制系统响应速度快、控制精确、抗抗扰能力强等优势,更符合现代化智能制造的需求,节约了人力资本,使得LCD生产控制中满足各种型号的液晶玻璃的需求,贴合LCD产品的型号化智能制造。因此,本课题对未来液晶设备的伺服生产控制的发展提供探索依据,同时为中国智能制造发展提高技术支撑。
李帅[4]（2020）在《用于光机的高稳定度温度控制技术研究》文中指出空间相机是实现对地观测、大气和海洋探测及宇宙探测等应用的主要有效载荷,根据不同的探测要求,相机观测精度和成像质量也有不同要求。高精度相机其光机温度对成像质量的影响受到广泛关注,当温度发生变化时,镜片表面的曲率半径、透镜的厚度、光学材料的折射率均会发生改变,这会造成焦距偏离和系统失准,导致相机成像模糊,严重时甚至出现成像失败的情况。随着空间相机在具有宽视场及高分辨率的要求的场合越来越多,光机对控温稳定度提出了更高的要求。针对这些问题,本文对空间光机的温度控制技术进行了以下几个方面的研究:首先,本文应用传热学理论对某空间光机中采用主动热控措施进行精密温控的光机结构（镜框）进行了数学建模。由于建立的镜框温控系统数学模型随环境温度的变化而变化,使得最优的PID控制器参数会随之而变化。针对这一现象,本文将PID参数整定方法与空间光机的数学模型相结合,提出了一种基于空间光机热模型的自适应PID控温方法,使PID控温算法的参数自整定更加简洁。然后,将基于光机热模型的自适应PID控温方法应用于镜框的温度控制,求得最佳动态响应的PID参数与遮光罩及镜框温度的关系,使遮光罩温度发生周期性变化,通过仿真验证该控温方法的性能。最后,将基于光机热模型的自适应PID控温方法应用于镜框的温度控制并进行实验验证,结果显示该控温方法能够实现镜框温度控温稳定度为±0.1℃,表明该自适应PID控温方法对由于环境温度变化导致的数学模型参数改变具有良好的适应性和控温稳定性。最后,对全文进行了总结,对存在的不足之处提出了改进方向。
宋志强[5]（2020）在《智能汽车的主动紧急避撞技术及乘员保护性能的研究》文中进行了进一步梳理近年来,汽车的高级驾驶员辅助系统（ADAS）在车辆中得到了快速的发展和广泛的应用,也成为了全球研究的热点,特别是自动紧急制动（AEB）系统不仅具有碰撞预警的功能还具有自动实现紧急制动的功能,由于AEB系统工作在碰撞前的紧急危险的情况下,因此AEB系统对驾驶员的正常驾驶判断和乘坐舒适度及避撞的安全性等都有着极大的影响,但是目前的AEB系统的性能表现在多个方面还存在着缺陷且不具备转向避撞的功能。因此,本文提出一种具有紧急制动和紧急转向变道功能的主动紧急避撞系统以期提高汽车的主动安全技术和解决道路交通事故导致的人员伤亡的问题。本文围绕着以改进和优化智能汽车的主动紧急避撞系统在避撞过程中的综合性能（如目标检测的准确性和可靠性、介入时机的及时性、乘坐的舒适性、避撞时的车辆稳定性和安全性等）的关键技术和对乘员进行有效地约束保护的技术展开了研究,本文的主要研究工作内容和创新点如下:1.在AEB系统的基础上增设了自动紧急转向变道（AE LC）系统,设计了主动紧急避撞系统的驾驶模式的决策机制,实现了纵向和横向上的协同紧急避撞的功能,提高了主动紧急避撞系统的环境适应能力。2.研究了将毫米波雷达与视觉相机的数据信息进行融合的技术。在利用毫米波雷达探测目标物体时,通过设定反射截面积、信噪比、横向距离、相对速度及目标检测的生命周期的阈值来筛选出有效的目标信息。在利用视觉相机检测目标时,通过利用Adaboost机器学习算法与Haar-like矩形特征相结合的方法训练得到了车辆的分类器用于目标物体的检测,并且对待检图像的有效区域和检测窗口的尺寸进行了优化以提高检测效率;通过对检测的目标进行跟踪预测增强了目标检测的环境适应能力和降低了检测的误检率和漏检率。最后,通过实车实验验证了利用多传感器数据融合的感知系统对车辆目标进行检测时具有较高的准确性和可靠性。3.研究了AEB系统的分级预警和分级制动的控制策略,分析和设计了控制策略中的关键性能参数。在分级预警中设计了视觉、听觉和体感式的三级不同方式的预警功能,延长了预警时间且提高了预警的有效性;设计了路面自动识别系统,在考虑路面附着系数的情况决策分级制动策略;采用了TTC值的时间尺度算法结合反应制动器特性的距离尺度的算法计算AEB系统的介入时机。从AEB系统的介入时机和介入程度方面减少了AEB系统工作时对乘员的干扰影响,提高了乘员的乘坐舒适性。基于上述的控制策略和性能参数设计了AEB系统的分层控制器,用于规划介入时机和制动减速度以及控制自车的实际减速度精确地跟随期望的减速度。通过在多种工况下的仿真实验验证了设计的分层控制器的可行性和有效性,并且验证了路面自动识别系统的集成可以提高AEB系统的制动安全性和稳定性。4.研究了基于五次多项式的变道路径规划,分析了不同车速和不同变道持续时间下的变道性能;在综合考虑变道安全性、乘坐舒适性、道路行车条件等约束条件下应用了多目标优化的方法对变道路径进行了优化,将其作为变道跟踪的参考路径;接着通过采用模型预测控制（MPC）的方法对车辆的前轮转向角进行优化控制使车辆执行转向变道的避撞运动;最后基于Simulink模块建立的控制算法和基于Carsim建立的车辆模型和道路模型开展了模型在环的仿真实验,实验结果演示了智能汽车能够自动地完成转向变道的避撞驾驶,验证了路径规划和跟踪控制的有效性和可靠性。AELC系统的研究和应用将扩增了智能汽车在多种工况下的避撞功能。5.为了减少乘员在紧急避撞过程中受到车内的碰撞损伤,本文将主动预紧式安全带与紧急避撞系统相集成来对乘员进行预警提醒和约束保护。利用M ad ym o软件建立了紧急避撞的仿真模型,通过对比研究三种不同形式的安全带对乘员的保护效果,说明了主动预紧式安全带在紧急制动避撞过程中能够对乘员提供更好的约束保护性能。此外,通过开展台架实验和志愿者实车实验研究了可逆预紧式安全带在工作时的预紧速度和预紧力等性能参数。6.基于对主动紧急避撞系统的理论研究和仿真实验的研究,并且根据2 0 1 8年版的中国新车测评规程（C-NCAP）的相关测试要求,开发了测试主动避撞系统性能的测试设备,并且利用该开发的测试设备开展了部分的场地实验,对AEB系统的性能进行了测试。测试设备的开发将进一步地促进主动紧急避撞技术的发展。综上所述,本文提出了从纵向和横向上协同进行避撞的主动紧急避撞系统,然后对优化和提高其多方面的综合性能的关键技术进行了深入的分析和研究。
李子涵[6]（2020）在《TTS20三容水箱液位先进控制系统的设计与开发》文中研究说明近年来,伴随着工业化的不断发展,对工业生产过程的种种要求也越来越高。各高校出于顺应工业时代的发展以及培养学生的实际工程能力的目的引进了诸多种类的过程控制实验装置。其中,三容水箱系统作为许多工业控制对象的典型模型,可模拟工业生产过程中对液位、温度和流量等参数的控制。对其展开深入研究,在工程控制领域具有重要的实际意义。本文以实验室中的TTS20三容水箱实验装置为被控对象,在充分了解其控制过程的基础上,利用Visual Studio 2010开发环境和C++开发语言,设计一款包含多种控制算法的液位控制系统。因为控制系统硬件部分已经给定,所以在本文中,控制系统的设计主要是指控制系统软件部分的设计。根据设计内容,设计好的控制系统除了可以实现对三容水箱的控制,还可以进行二次开发,为复杂算法的研究提供实验平台。首先,说明了TTS20三容水箱液位先进控制系统的组成部分,并详细介绍了TTS20三容水箱实验装置。基于控制系统的设计要求,阐述了系统的设计内容,并给出了系统的总体设计方案。其次,介绍了TTS20三容水箱模型的建立方法,并详细讲解了拟采用的三种控制算法。控制算法分别是常规PID控制、解耦控制以及预测函数控制。并利用Matlab进行了算法仿真。通过仿真结果证实了算法的可行性。再次,根据系统总体设计方案,完成了TTS20三容水箱与上位机之间的硬件连接。并在Visual Studio 2010开发环境中完成了水箱液位控制系统的设计工作,主要包括:项目创建、通讯配置、人机操作界面的建立、数据库的组态、具体程序的编写。最后,通过实际控制结果分析控制系统的实用性及应用前景。结果表明,控制系统能够实现对TTS20三容水箱液位的实时监控和控制,所采用的控制算法具有良好的控制效果。因此,本次设计的控制系统能够满足预设的控制需求,具有良好的应用价值和应用前景。
时雨[7]（2020）在《基于光伏光热建筑一体化的煮茧车间研究》文中研究指明近年来我国亟需加快将新能源和自动化控制与农业相结合的步伐,而缫丝产业作为农业的一个重要分支,其中煮茧是缫丝过程中最重要的工艺环节,能耗很高且对控制具有较高要求,将新能源和自动化控制与煮茧相结合对农业现代化具有重要意义。针对煮茧车间目前所面临的生产成本高、用水用电不方便且能源较为浪费、控制不精准导致生产效率低等问题,研究了基于光伏光热建筑一体化的煮茧车间。车间运用光伏光热建筑一体化技术将太阳能作为车间主要能源,通过单片机控制煮茧系统各个参数,并能在网页端监控,具有节能环保、用水用电快捷方便、人工成本低、生产效率高、自动化程度高等优点。首先,进行光伏光热建筑一体化设计。分析光伏光热建筑的设计原则,针对光照情况,提出了遮阴情况下的光伏组件传热模型,并采用模拟退火MPPT控制算法与水冷技术提高光伏发电效率,将光伏光热一体化设计为水循环系统,在降低光伏板温度的同时产生部分热水。实验表明,该光伏光热一体化系统能产生热水供车间使用,且降温效果明显,发电效率明显提高。其次,对煮茧车间进行总体设计,综合控制系统根据车间控制要求选用了STM32F103ZET6单片机、固态继电器、DS18B20温度传感器、BMP085气压传感器、FMR130微波脉冲雷达液位传感器并设计其硬件电路,最后,为适应煮茧系统的特殊性,设计了模糊PID控制器作为控制策略。实验表明,该控制系统具有超调量小,调整时间短等优点,控制精度明显提高,能满足车间要求。最后,设计了基于NB-IoT的物联网监控系统,通过对采集、传输、储存和显示模块依次的设计,实现了光伏光热系统和煮茧工艺设备参数能在网页上监控的功能。。通过多种测试表明,基于光伏光热建筑一体化的煮茧车间基本满足节能环保、提高效率、自动化控制的要求,具有一定的市场意义和研究价值。
郭富杰[8]（2020）在《汽车安全气囊热挤压设备的设计与开发》文中研究表明汽车被动安全气囊作为对驾驶员行车的安全保障,越来越引起汽车生产厂家对安全气囊的高质量生产的意识,同时对安全气囊整体装配设备的要求也愈加严格。安全气囊的制造离不开气囊装配生产设备的研制,而目前国内安全气囊热挤压工位处于非自动化阶段,设备大型化,压缩气囊布袋效果不太明显,其生产效率还远远满足不了汽车行业对安全气囊零部件的需求,这样既不利于产品的优化生产,又不能满足新型汽车的气囊更新,而进口安全气囊热挤压设备不但成本昂贵,设备维修困难,并且由于国外企业对气囊技术的垄断,极大地限制了国内汽车工业的进程。本文针对目前汽车安全气囊小型化问题及生产设备自动化程度低的弊端,深入研究气囊布袋物理特性及热挤压技术的原理,对安全气囊布袋热挤压的工艺流程进行分析研究,设计了一种安全气囊布袋热挤压设备结构,实现了对安全气囊装配过程中智能化生产。研究内容主要包括:首先根据气囊纤维材质的物理特性确定热挤压过程中温度、压力等重要工艺参数,制定了设备的设计准则,分析了在热挤压过程中影响气囊生产效率的热平衡因素,并设计了热压型腔和冷压型腔的结构;根据气囊布袋热挤压工艺要求对其机械结构进行模块化设计,并通过CATIA软件进行三维建模;然后,应用ANSYS Workbench软件对设备的热压型腔和机架进行了静力学和模态分析,验证了热挤压设备核心部件满足强度和可靠性要求;接着,运用模糊自适应PID控制算法,建立了热压模块温度控制系统模型,实现了设备温度的精准控制,开发了具有数据采集、实时调控的热挤压设备控制系统;实验结果表明:热挤压设备工作运行良好,保障了产品的高合格率,验证了热挤压设备能够满足气囊布袋生产装配的技术要求。本文对汽车安全气囊热挤压设备进行设计与研究,解决了安全气囊小型化问题,降低了设计与制造成本,加速了汽车零部件生产国有化进程,并对热挤压技术在安全气囊布袋压缩装配过程中的推广应用提供了重要的参考价值。
王维维[9]（2021）在《车用热泵空调系统的热舒适控制算法研究》文中指出中国汽车产业开始从传统汽车向新能源汽车方向发展,如今纯电动汽车已经成为了现代汽车产业的主要发展方向。由于传统汽车空调制热可以使用发动机的余热,而新能源汽车空调系统能源供应由电池提供,因此,在低温环境下,提高制热性能,减少电池能源消耗显得尤为重要。为解决电动汽车空调系统在低温环境中能耗过高的问题,热泵空调系统被开发用于新能源汽车。本文介绍了热泵空调系统基本元器件的控制方法,为热泵压缩机设计了温度控制的模糊控制规则,实现了乘员舱温度的精准控制。同时建立了乘员舱模型和热舒适度模型,通过乘员舱的热舒适和空调系统的能耗作为优化目标,设计出优化控制策略。论文的主要工作包含:1.乘员舱模型的建模和热舒适性指标的选取和建模本文通过对乘员舱的热负荷进行分析,在AMESIM中建立换热模型,通过结合热泵空调系统进行仿真。在建立乘员舱模型的同时,获取乘员舱模型的温度,湿度信息,使用热舒适指标（PMV和PPD）对乘员舱的热舒适进行评价。2.基于模糊PID的乘员舱温度控制规则设计传统汽车空调系统使用PID算法进行控制,该方法抗干扰能力差,难以适应多变的热负荷环境,影响乘员舱热舒适度。本文针对热泵空调系统,通过MATLAB搭建模糊PID控制算法,联合AMESIM搭建的热泵空调系统对乘员舱温度进行控制。通过在环境温度为-15℃,设定值为25℃时进行仿真分析,模糊PID控制上升时间要比PID控制多39秒,超调量少3.48%。然后以车速每小时30,每小时60公里时对乘员舱温度进行控制仿真,对比效果显示,使用模糊PID控制温度超调量更少,温度控制更加稳定。3.基于粒子群算法的热舒适和热泵空调能耗多目标优化控制策略研究在低温环境中制热时,为综合考热舒适和能耗,本文通过粒子群优化算法,针对热舒适指标和热泵空调系统能耗进行多目标优化,通过优化空调系统的风速和设定温度来进行调节热舒适和能耗,同时改变优化中的权重,在热舒适范围内提出了热舒适控制策略,节能控制策略和综合控制策略。通过仿真分析,使用热舒适度比节能控制策略时的COP低0.27,能耗高0.58kw,而综合控制策略的COP值介于两者之间。
庄岩[10]（2020）在《智能温室远程监控系统设计》文中认为温室系统的应用能提高农作物产量,减少劳动成本,带来经济、社会、生态等方面的良好效益。近年来,随着对温室监控方面的研究和应用不断深入,我国温室监控领域的技术水平得到了很大的提升,但在温室大棚监控设备管理、控制等多方面仍然存在不足,温室监控在发展上还存在很大的提高空间。针对温室监控系统发展的需求,本文设计了一种智能温室远程监控系统。系统采用ZigBee技术搭建无线传感网络,利用了ZigBee技术成本低、能耗低的特点,实现对温室监控系统的网络连接。系统使用CC2530作为主控制器,实现数据采集和处理,温室环境参数经过GPRS模块分组数据网络发送到服务器,服务器对数据进行智能分析和控制,根据用户设定的温室环境值进行对比决策,得出控制命令下发给执行机构控制温室环境。目前工业控制中常用的PID控制策略不能适应温室环境的动态变化,模糊PID又过度依赖专家经验。本文采用改进的粒子群算法对模糊PID控制器进行优化,利用粒子群算法寻优速度快、优化设定参数少的特点动态优化模糊控制器,提高温室控制的精度。通过温室监测中环境温度的仿真对比实验,验证了所提出的粒子群优化模糊PID算法的有效性,在温室监测控制中获得了良好的效果。本文还设计了基于B/S架构的Web程序,用户足不出户就可以了解温室内的环境状况,通过Web程序控制服务器软件实现对温室环境的远程控制,调整温室环境达到需求状态。经测试验证,系统功能及相关指标达到了设计要求。本文设计的智能温室远程监控系统结构设计合理、数据采集速度快、控制精度高、界面设计简洁、系统运行稳定,能对温室环境进行有效的监测和控制,具有较好的使用价值和意义。
二、PID控制技术及其在玻璃工业中的应用（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、PID控制技术及其在玻璃工业中的应用（论文提纲范文）
（1）偏压式扫描离子电导显微镜关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 扫描探针显微镜概述 |
| 1.1.2 扫描离子电导显微镜概述 |
| 1.2 SICM关键技术国内外研究现状 |
| 1.2.1 SICM系统设计研究现状 |
| 1.2.2 SICM扫描模式研究现状 |
| 1.2.3 微动平台建模研究现状 |
| 1.2.4 微动平台控制研究现状 |
| 1.3 论文的研究意义、内容及技术路线 |
| 第二章 偏压式扫描离子电导显微镜方案设计 |
| 2.1 B-SICM系统工作模式选择 |
| 2.1.1 SICM系统主流工作模式对比 |
| 2.1.2 B-SICM系统工作模式的确定 |
| 2.2 B-SICM系统工作原理 |
| 2.3 B-SICM系统模块划分 |
| 2.4 B-SICM系统设计方案 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 偏压式扫描离子电导显微镜关键部件设计及原型机搭建 |
| 3.1 B-SICM扫描头设计 |
| 3.1.1 B-SICM夹持器安装架结构设计 |
| 3.1.2 玻璃探针夹持与照明装置系统设计 |
| 3.1.3 B-SICM三维扫描平台设计 |
| 3.2 B-SICM软件系统设计 |
| 3.3 B-SICM减振屏蔽系统设计 |
| 3.3.1 B-SICM减振块设计 |
| 3.3.2 B-SICM减震台的选择 |
| 3.3.3 B-SICM屏蔽罩设计 |
| 3.4 B-SICM其他部件选择 |
| 3.5 B-SICM整体系统构建 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 偏压式扫描离子电导显微镜微动平台的迟滞建模 |
| 4.1 压电陶瓷微动平台的迟滞特性及模型比较 |
| 4.1.1 压电陶瓷驱动器的特性 |
| 4.1.2 迟滞模型的比较与选择 |
| 4.2 基于自适应进化BP神经网络算法的迟滞模型构建 |
| 4.2.1 BP神经网络算法 |
| 4.2.2 基于迟滞特性改进遗传算法 |
| 4.2.3 自适应进化BP神经网络算法 |
| 4.3 基于鲸鱼算法的BP神经网络算法的迟滞模型构建 |
| 4.3.1 鲸鱼算法 |
| 4.3.2 基于鲸鱼算法的BP神经网络算法 |
| 4.4 B-SICM微动平台迟滞模型建模对比 |
| 4.4.1 自适应进化BP神经网络建模结果 |
| 4.4.2 基于鲸鱼算法的BP神经网络建模结果 |
| 4.4.3 基于B-SICM微动平台的建模结果比较 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 偏压式扫描离子电导显微镜微动平台的非线性控制 |
| 5.1 基于鲸鱼算法的BP神经网络算法的前馈控制器设计 |
| 5.2 基于鲁棒自适应控制算法的反馈控制器设计 |
| 5.2.1 滑动平均控制 |
| 5.2.2 自适应控制 |
| 5.2.3 鲁棒控制 |
| 5.3 基于B-SICM微动平台的FRAMAC复合控制器设计 |
| 5.4 基于B-SICM微动平台的FRAMAC复合控制仿真结果 |
| 5.5 基于B-SICM微动平台的FRAMAC复合控制实验结果 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 偏压式扫描离子电导显微镜的实验 |
| 6.1 B-SICM的原理验证实验方案 |
| 6.2 玻璃微探针尖端形貌测量对比实验 |
| 6.2.1 玻璃微探针的拉制 |
| 6.2.2 SEM测量尖端形貌 |
| 6.2.3 膜片钳测量尖端电阻 |
| 6.2.4 B-SICM测量尖端电阻 |
| 6.3 探针-样本接近实验 |
| 6.3.1 实验步骤 |
| 6.3.2 实验结果 |
| 6.4 基于B-SICM系统的样品扫描实验 |
| 6.4.1 实验步骤 |
| 6.4.2 实验结果 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 本文创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间科研成果简介 |
| 致谢 |
（2）废旧手机后盖拆解装置设计及研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 符号说明 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 手机拆解的国内外研究现状 |
| 1.2.2 有限元模拟胶层失效 |
| 1.2.3 温度控制研究现状 |
| 1.2.4 图像识别技术研究现状 |
| 1.3 课题来源 |
| 1.4 论文主要内容 |
| 2 拆解装置系统设计 |
| 2.1 手机后盖及背胶类型 |
| 2.2 拆解工艺研究 |
| 2.3 运动控制系统设计 |
| 2.4 其它零部件 |
| 2.5 整体装置结构 |
| 2.6 整机拆解装置设计 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 手机后盖拆解关键工序分析 |
| 3.1 加热板温度场分析 |
| 3.1.1 热分析基本理论 |
| 3.1.2 加热板加热有限元分析 |
| 3.2 胶接失效 |
| 3.2.1 手机后盖拉拽实验 |
| 3.2.2 内聚力模型及裂纹路径扩展准则 |
| 3.2.3 基于内聚力模型的仿真分析 |
| 3.3 吸附拉拽过程的交互正交实验 |
| 3.3.1 正交实验设计 |
| 3.3.2 正交实验结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 手机后盖加热控制系统设计 |
| 4.1 AT89C51单片机 |
| 4.2 测温模块 |
| 4.3 开关与键盘模块 |
| 4.4 显示模块 |
| 4.5 温控模块 |
| 4.6 通信模块 |
| 4.7 模块的软件设计 |
| 4.8 本章小结 |
| 5 手机后盖加热控制算法设计 |
| 5.1 PID控制算法 |
| 5.2 模糊PID控制算法 |
| 5.2.1 模糊算法 |
| 5.2.2 模糊自适应PID算法 |
| 5.3 仿真分析 |
| 5.4 控制算法软件设计 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 手机后盖拆解检测系统设计 |
| 6.1 检测系统总体设计 |
| 6.2 图像预处理 |
| 6.3 图像识别 |
| 6.3.1 模板创建 |
| 6.3.2 模板匹配 |
| 6.4 实验结果及分析 |
| 6.5 软件实现 |
| 6.6 本章小结 |
| 总结及展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 |
（3）基于神经网络算法的除泡机伺服控制系统研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及其目的意义 |
| 1.2 伺服控制系统及除泡机工艺概述 |
| 1.3 智能算法在伺服控制系统中的应用 |
| 1.4 除泡机研究现状及发展趋势 |
| 1.5 本文主要研究内容及章节概述 |
| 第二章 除泡机伺服控制系统总体方案及数学建模 |
| 2.1 除泡机伺服控制系统工作原理 |
| 2.1.1 除泡设备的分类及结构 |
| 2.1.2 除泡机工作原理 |
| 2.2 除泡机伺服控制系统总体方案 |
| 2.2.1 除泡机系统功能及其指标 |
| 2.2.2 伺服控制系统工作腔体设计 |
| 2.2.3 伺服控制系统上料、下料机械手及周转设计 |
| 2.2.4 伺充气、排气系统设计 |
| 2.3 除泡机伺服控制系统数学模型 |
| 2.3.1 伺服控制系统工作原理 |
| 2.3.2 伺服系统数学建模建立 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 除泡机伺服控制系统神经网络算法研究 |
| 3.1 PID及神经网络算法设计 |
| 3.1.1 PID控制算法 |
| 3.1.2 神经网络控制算法 |
| 3.1.3 BP-NN-PID 控制算法研究 |
| 3.2 伺服系统 BP-NN-PID 算法步骤及结构设计 |
| 3.2.1 伺服系统 BP-NN-PID 算法步骤 |
| 3.2.2 可编程控制器BP神经网络PID伺服控制结构设计 |
| 3.2.3 神经网络算法在可编程控制器实现上的设计 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 除泡机伺服控制系统硬软件设计 |
| 4.1 除泡机伺服控制系统硬件设计 |
| 4.1.1 伺服控制系统核心处理器可编程控制器硬件设计 |
| 4.1.2 伺服控制系统反馈环节模块硬件设计 |
| 4.1.3 伺服控制系统执行机构模块硬件设计 |
| 4.1.4 伺服控制系统可编程控制器智能控制模块硬件设计 |
| 4.1.5 伺服控制系统可编程控制器其它辅助模块硬件设计 |
| 4.1.6 伺服控制系统可编程控制器PLC输入输出设计 |
| 4.2 除泡机伺服控制系统软件研究设计 |
| 4.2.1 软件总体流程设计 |
| 4.2.2 除泡机伺服控制系统上位机总体研究设计 |
| 4.2.3 伺服控制系统上位机主界面运行组态设计 |
| 4.2.4 伺服控制系统上位机手动控制运行组态设计 |
| 4.2.5 伺服控制系统上位机自动控制运行组态设计 |
| 4.2.6 伺服控制系统上位机参数设定运行组态设计 |
| 4.2.7 伺服控制系统上位机机器参数运行组态设计 |
| 4.2.8 伺服控制系统CIM运行组态设计 |
| 4.2.9 伺服控制系统报警提示运行组态设计 |
| 4.3 除泡机伺服控制系统下位机PLC程序设计 |
| 4.3.1 系统下位机架构设计 |
| 4.3.2 下位机软件开发环境概述 |
| 4.3.3 下位机主程序关键部分设计 |
| 4.3.4 腔体除泡程序关键部分设计 |
| 4.3.5 上、下料台程序关键部分设计 |
| 4.3.6 CIM程序关键部分设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 系统仿真及调试实验研究 |
| 5.1 除泡机伺服控制系统的Matlab仿真 |
| 5.1.1 Matlab Simulink概述 |
| 5.1.2 除泡机伺服系统控制算法仿真及分析 |
| 5.2 神经网络PID伺服控制系统实验测试研究 |
| 5.2.1 调试目的 |
| 5.2.2 现场调试 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及研究成果 |
| 附录1 |
| 附录2 |
（4）用于光机的高稳定度温度控制技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的背景与意义 |
| 1.2 国内外发展现状 |
| 1.2.1 研究进展 |
| 1.2.2 研究现状分析总结 |
| 1.3 主要研究内容、创新点及章节安排 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 本文创新点 |
| 1.3.3 本文脉络及章节安排 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 光机热特性分析及系统建模 |
| 2.1 温度对光机的影响分析 |
| 2.1.1 温度变化对材料折射率的影响 |
| 2.1.2 温度对光学系统焦距的影响 |
| 2.1.3 温度变化对应力的影响 |
| 2.2 光机载荷的空间热环境 |
| 2.3 光机载荷的结构及温控指标 |
| 2.3.1 光机载荷的结构 |
| 2.3.2 光机载荷的温控指标 |
| 2.4 光机载荷的温控方案 |
| 2.4.1 遮光罩热设计 |
| 2.4.2 主支撑结构热设计 |
| 2.4.3 光学组件热设计 |
| 2.5 热电类比理论 |
| 2.6 建立数学模型 |
| 2.7 光机温控系统模型 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 光机温控算法 |
| 3.1 PID控制算法 |
| 3.1.1 PID控制原理 |
| 3.1.2 数字PID控制算法 |
| 3.1.3 PID三个参数的调节作用 |
| 3.1.4 PID控制的局限性 |
| 3.2 自适应PID控制 |
| 3.2.1 参数自适应PID控制 |
| 3.2.2 非参数自适应PID控制 |
| 3.3 基于光机热模型的自适应PID控温方法 |
| 3.3.1 基于光机热模型的自适应PID控温原理 |
| 3.3.2 基于光机热模型的自适应PID控温方法的设计步骤 |
| 3.4 控制系统的稳定性分析方法 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 光机温控系统仿真与结果分析 |
| 4.1 基于镜框数学模型的温控算法 |
| 4.2 镜框温控系统仿真验证 |
| 4.2.1 仿真工况一 |
| 4.2.2 仿真工况二 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 光机温控系统具体实现 |
| 5.1 系统硬件部分设计 |
| 5.1.1 系统硬件部分总体设计 |
| 5.1.2 测温电路设计 |
| 5.1.3 时钟电路设计 |
| 5.1.4 输出控制电路 |
| 5.1.5 PCB板设计 |
| 5.2 系统软件部分设计 |
| 5.2.1 主程序流程 |
| 5.2.2 温度数据A/D转换程序 |
| 5.2.3 中位值滤波程序 |
| 5.2.4 自适应PID控制算法程序 |
| 5.2.5 PWM输出 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 光机温控系统实验与结果分析 |
| 6.1 光机温控系统实验装置 |
| 6.2 实验及结果分析 |
| 6.2.1 实验工况一 |
| 6.2.2 实验工况二 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 全文总结与主要结论 |
| 7.2 研究方向展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（5）智能汽车的主动紧急避撞技术及乘员保护性能的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.1.1 课题研究背景 |
| 1.1.2 课题研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状及文献综述 |
| 1.2.1 智能驾驶技术的文献研究 |
| 1.2.2 纵向紧急制动的研究现状 |
| 1.2.3 自动紧急转向变道的避撞控制研究 |
| 1.2.4 对主动紧急避撞技术的性能测评的研究 |
| 1.2.5 紧急避撞过程中对乘员的保护性研究 |
| 1.3 问题提出及解决方案 |
| 1.4 本文的主要研究内容 |
| 第2章 主动紧急避撞系统的功能分析及总体研究架构 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 汽车的智能辅助驾驶系统的总体设计 |
| 2.3 智能辅助驾驶模式的决策机制设计 |
| 2.4 自动紧急制动系统的功能及研究架构 |
| 2.4.1 AEB系统的功用及性能分析 |
| 2.4.2 AEB系统的总体研究框架设计 |
| 2.5 自动紧急转向变道系统的功能及研究架构 |
| 2.5.1 对AELC系统的功能分析 |
| 2.5.2 AELC系统的研究框架设计 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 多传感器数据融合的关键技术与性能优化研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于毫米波雷达的目标探测 |
| 3.2.1 基于毫米波雷达的探测方法 |
| 3.2.2 筛选有效目标的方法 |
| 3.2.3 基于毫米波雷达的实验及结果分析 |
| 3.3 基于机器视觉的目标检测 |
| 3.3.1 基于Adaboost算法与Haar-like特征组合的检测 |
| 3.3.2 基于OpenCV生成级联分类器 |
| 3.3.3 提高检测实时性的方法 |
| 3.3.4 压缩跟踪检测目标 |
| 3.3.5 实验及结果分析 |
| 3.4 多传感器的数据融合 |
| 3.4.1 多传感器数据在空间上的融合 |
| 3.4.2 多传感器数据在时间上的融合 |
| 3.4.3 数据融合的方法和过程 |
| 3.4.4 多传感器数据融合的实车实验 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 紧急制动系统的控制策略与性能参数的研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 AEB系统的控制策略的改进设计 |
| 4.3 控制策略中关键参数的确定 |
| 4.3.1 预警时机介入的确定 |
| 4.3.2 一级制动强度的确定 |
| 4.3.3 二级制动强度的确定 |
| 4.3.4 制动介入时机的确定 |
| 4.4 分级预警/制动的控制流程 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 紧急制动系统的控制器设计及仿真实验的研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于有限状态机的上层控制器 |
| 5.3 切换制动/加速模式的控制 |
| 5.3.1 模式切换的临界减速度 |
| 5.3.2 保持恒速的节气门开度 |
| 5.4 实现自动紧急制动的解决方案 |
| 5.4.1 AEB系统的自动调压执行机构 |
| 5.4.2 AEB系统的调压过程分析 |
| 5.5 对AEB压力调节的控制 |
| 5.5.1 路面附着系数与滑移率的关系 |
| 5.5.2 基于最佳滑移率的控制 |
| 5.6 车辆逆纵向动力学模型 |
| 5.6.1 制动主缸压力的期望值计算 |
| 5.6.2 轮缸制动力的分配计算 |
| 5.6.3 建立车辆系统仿真模型 |
| 5.6.4 制动系统的仿真实验 |
| 5.7 基于模糊PID控制的下层控制器 |
| 5.7.1 模糊PID控制器的设计 |
| 5.7.2 模糊PID控制器的仿真模型 |
| 5.7.3 建立下层控制器的仿真模型及仿真实验 |
| 5.8 路面自动识别系统的设计研究 |
| 5.8.1 理论的路面附着系数的计算 |
| 5.8.2 实际的路面附着系数的计算 |
| 5.8.3 路面自动识别的方法 |
| 5.8.4 路面自动识别建模及仿真分析 |
| 5.9 基于AEB功能的仿真实验 |
| 5.9.1 在直道的高附路面上开展校准实验 |
| 5.9.2 在弯道的低附路面上的对比实验 |
| 5.9.3 对开路面上的对比仿真实验 |
| 5.10 本章小结 |
| 第6章 自动转向变道的路径规划与轨迹跟踪的研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 转向变道的路径规划 |
| 6.2.1 转向变道的路径规划的数学模型 |
| 6.2.2 转向变道的路径生成 |
| 6.3 多目标优化选取最佳的变道路径 |
| 6.3.1 目标函数的确定 |
| 6.3.2 约束条件的设置 |
| 6.3.3 预定场景下的路径优化及仿真实验 |
| 6.4 基于模型预测控制算法的轨迹跟踪 |
| 6.4.1 基于车辆运动学的模型预测控制 |
| 6.4.2 基于车辆动力学的模型预测控制 |
| 6.5 转向变道的轨迹跟踪的仿真实验 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 主动紧急避撞过程中对乘员的防护性能的研究 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 主动预紧式安全带系统 |
| 7.3 对乘员防护性能的仿真实验研究 |
| 7.3.1 建立紧急制动避撞的仿真模型 |
| 7.3.2 设置制动避撞的仿真工况 |
| 7.4 仿真实验结果的分析 |
| 7.5 预紧性能的台架试验研究 |
| 7.6 预紧性能的实车实验 |
| 7.7 本章小结 |
| 第8章 基于C-NCAP的测试设备的开发及场地实验 |
| 8.1 引言 |
| 8.2 对C-NCAP的相关分析 |
| 8.3 避撞系统的测试设备的开发设计 |
| 8.3.1 前方目标车的设计 |
| 8.3.2 目标行人模拟设备的设计 |
| 8.3.3 自动驾驶机器人的设计 |
| 8.3.4 声音预警的监测设备的设计 |
| 8.3.5 组合导航定位测量技术研究 |
| 8.3.6 上位机的远程控制平台的设计 |
| 8.4 CCRs场景下的场地测试 |
| 8.4.1 最大避撞速度和TTC值的测试 |
| 8.4.2 对舒适性能的主观评价 |
| 8.5 行人AEB性能的测试 |
| 8.5.1 行人AEB的测试场景 |
| 8.5.2 假人目标的运动控制 |
| 8.5.3 关键点坐标的计算与验证 |
| 8.5.4 场地测试及客观评估 |
| 8.6 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 1.结论 |
| 2.创新点 |
| 3.展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文 |
| 附录B 攻读学位期间参与的科研项目及科研成果 |
| 附录C 部分英语专业术语缩写索引 |
| 致谢 |
（6）TTS20三容水箱液位先进控制系统的设计与开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 水箱液位控制系统研究现状 |
| 1.2.2 水箱液位控制算法研究现状 |
| 1.2.3 预测函数控制算法研究现状 |
| 1.3 本文研究的主要内容 |
| 2 TTS20三容水箱液位先进控制系统设计方案 |
| 2.1 TTS20三容水箱实验装置介绍 |
| 2.1.1 TTS20三容水箱介绍 |
| 2.1.2 TTS20三容水箱信号处理箱介绍 |
| 2.2 TTS20三容水箱液位先进控制系统总体设计 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 控制算法介绍 |
| 3.1 TTS20三容水箱模型的建立 |
| 3.1.1 单输入单输出一阶控制系统模型的建立 |
| 3.1.2 双输入双输出三阶控制系统模型的建立 |
| 3.2 PID控制算法 |
| 3.2.1 算法介绍 |
| 3.2.2 算法仿真 |
| 3.3 解耦控制算法 |
| 3.3.1 算法介绍 |
| 3.3.2 双输入双输出三阶控制系统的解耦模型及算法仿真 |
| 3.4 预测函数控制算法 |
| 3.4.1 算法介绍 |
| 3.4.2 双输入双输出系统的多变量预测函数控制算法 |
| 3.4.3 算法仿真 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 TTS20三容水箱液位先进控制系统设计流程 |
| 4.1 开发环境与开发语言概述 |
| 4.1.1 开发环境概述 |
| 4.1.2 开发语言概述 |
| 4.2 TTS20三容水箱液位先进控制系统设计 |
| 4.2.1 项目创建 |
| 4.2.2 通讯配置 |
| 4.2.3 数据库组态 |
| 4.2.4 监控界面(主界面)组态 |
| 4.2.5 子界面组态 |
| 4.3 Visual Studio2010 内系统编程 |
| 4.3.1 头文件编程 |
| 4.3.2 源文件编程 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 系统在线调试 |
| 5.1 系统运行步骤 |
| 5.1.1 系统初始化 |
| 5.1.2 菜单栏介绍 |
| 5.1.3 液位传感器校正 |
| 5.1.4 控制算法选择及参数设置 |
| 5.1.5 液位期望值设定 |
| 5.1.6 系统运行过程 |
| 5.2 控制器参数整定 |
| 5.2.1 双输入双输出PID控制 |
| 5.2.2 双输入双输出解耦控制 |
| 5.2.3 双输入双输出PFC控制 |
| 5.3 结果与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果及完成的科研项目 |
（7）基于光伏光热建筑一体化的煮茧车间研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 光伏光热研究现状 |
| 1.2.2 煮茧技术研究现状 |
| 1.3 研究内容及意义 |
| 1.4 车间需求与性能分析 |
| 1.5 论文结构安排 |
| 第二章 光伏光热建筑一体化设计 |
| 2.1 光伏光热建筑一体化设计原则 |
| 2.2 光照分析 |
| 2.2.1 太阳位置仿真 |
| 2.2.2 阴影遮挡分析 |
| 2.2.3 最佳安装倾角确定 |
| 2.2.4 组件功率计算方法 |
| 2.3 光伏部分设计 |
| 2.4 光热部分设计 |
| 2.4.1 太阳能集热器 |
| 2.4.2 温度补偿系统 |
| 2.4.3 建筑结构简图 |
| 2.5 光伏光热一体化水循环系统设计方案 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 煮茧工艺控制设计 |
| 3.1 煮茧工艺简介 |
| 3.2 工艺控制总体设计 |
| 3.2.1 控制核心及其子模块 |
| 3.2.2 温度测控方案 |
| 3.2.3 气压测控方案 |
| 3.2.4 液位测控方案 |
| 3.2.5 控制系统总体设计 |
| 3.3 工艺控制设计 |
| 3.3.1 浸渍 |
| 3.3.2 渗透 |
| 3.3.3 蒸煮 |
| 3.3.4 调整及保护 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 软件设计 |
| 4.1 光伏光热模块软件设计 |
| 4.1.1 光伏模块程序流程 |
| 4.1.2 光热模块程序流程 |
| 4.1.3 光伏光热一体化水循环系统模块 |
| 4.2 控制部分软件设计 |
| 4.2.1 控制主程序流程图 |
| 4.2.2 传感器模块 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 物联网监控系统 |
| 5.1 总体设计方案 |
| 5.2 采集模块设计 |
| 5.3 传输模块设计 |
| 5.3.1 数据发送 |
| 5.3.2 数据接收 |
| 5.4 储存模块设计 |
| 5.5 显示模块设计 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 控制算法策略 |
| 6.1 模拟退火MPPT控制算法 |
| 6.2 PID控制算法 |
| 6.2.1 PID控制原理 |
| 6.2.2 PID控制的数字化 |
| 6.3 模糊PID控制算法 |
| 6.3.1 模糊PID控制原理简述 |
| 6.3.2 模糊PID控制算法的设计 |
| 6.3.3 模糊PID控制算法的实现 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 测试 |
| 7.1 光伏光热性能测试 |
| 7.1.1 光伏系统仿真测试 |
| 7.1.2 水循环系统运行仿真测试 |
| 7.1.3 光伏板实物测试 |
| 7.2 物联网监控页面 |
| 7.3 综合控制测试 |
| 7.3.1 模糊PID控制仿真测试 |
| 7.3.2 系统自动控制效果 |
| 7.3.3 控制效果测试 |
| 7.4 本章小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 工作总结 |
| 8.2 课题展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文和研究成果 |
（8）汽车安全气囊热挤压设备的设计与开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 研究背景及意义 |
| 1.3 国内外发展现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 课题研究内容 |
| 第2章 热挤压设备技术参数确定及热平衡分析 |
| 2.1 设备温度-压力的确定 |
| 2.1.1 玻璃转化温度 |
| 2.1.2 气囊材料温度-压力实验 |
| 2.2 设计准则 |
| 2.3 热挤压设备热平衡分析 |
| 2.3.1 热量传递的基本理论 |
| 2.3.2 传热过程分析 |
| 2.3.3 热压模块热平衡分析 |
| 2.3.4 冷压模块热平衡分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 热挤压设备整体结构方案设计 |
| 3.1 热挤压设备的工艺流程 |
| 3.2 整机结构布局设计 |
| 3.3 热压模块机构设计 |
| 3.4 冷压模块机构设计 |
| 3.5 关键零部件有限元分析 |
| 3.5.1 热压型腔的模态分析 |
| 3.5.2 机架静力学分析 |
| 3.5.3 机架的模态分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 热挤压设备的控制系统设计 |
| 4.1 控制系统的总体设计 |
| 4.2 各功能模块的硬件设计 |
| 4.2.1 温度控制模块 |
| 4.2.2 压力位置控制模块 |
| 4.2.3 传输机构模块 |
| 4.3 热压模块的温度控制器设计 |
| 4.3.1 模型的建立 |
| 4.3.2 模糊控制器 |
| 4.3.3 输入、输出变量模糊化处理 |
| 4.3.4 模糊控制规则 |
| 4.3.5 清晰化 |
| 4.4 仿真及试验分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 热挤压设备的调试与试验 |
| 5.1 热挤压设备的调试 |
| 5.2 产品评价指标 |
| 5.3 试验验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 |
（9）车用热泵空调系统的热舒适控制算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 汽车空调系统研究现状 |
| 1.2.1 汽车空调系统研究现状 |
| 1.2.2 空调系统控制策略现状 |
| 1.3 热舒适研究现状 |
| 1.4 论文主要研究内容 |
| 第2章 乘员舱模型和热舒适评价指标模型建立 |
| 2.1 乘员舱模型建立 |
| 2.1.1 热量传递方式 |
| 2.1.2 乘员舱热负荷分析 |
| 2.1.3 乘员舱主要物理参数设置 |
| 2.2 热舒适评价指标 |
| 2.3 热泵空调系统技术要求 |
| 2.4 乘员舱模型和热舒适模型仿真结果 |
| 2.4.1 乘员舱模型仿真结果 |
| 2.4.2 热舒适指标仿真 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于模糊PID的乘员舱温度和热舒适控制研究 |
| 3.1 补气增焓热泵空调系统原理 |
| 3.2 热泵空调系统控制 |
| 3.2.1 空调控制器软硬件架构 |
| 3.2.2 空调器件控制 |
| 3.3 基于模糊PID的乘员舱温度控制 |
| 3.3.1 基于模糊PID控制方法研究 |
| 3.3.2 模糊控制基本理论和原理 |
| 3.3.3 模糊PID控制结构设计 |
| 3.4 仿真数据分析 |
| 3.4.1 乘员舱温度控制对分析 |
| 3.4.2 热舒适性分析对比 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于粒子群算法多目标优化研究 |
| 4.1 热泵空调系统热舒适与节能多目标优化问题 |
| 4.2 多目标优化算法 |
| 4.2.1 多目标算法基本原理 |
| 4.2.2 多目标参数优化 |
| 4.3 仿真数据分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.1.1 主要成果 |
| 5.1.2 本文创新点 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 |
（10）智能温室远程监控系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 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 论文的章节安排 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 系统总体设计与技术分析 |
| 2.1 系统功能与设计框架 |
| 2.1.1 系统功能需求 |
| 2.1.2 系统整体设计框架 |
| 2.2 温室大棚控制因素和执行机构 |
| 2.2.1 控制因素分析 |
| 2.2.2 执行机构 |
| 2.3 系统技术分析 |
| 2.3.1 智能决策算法 |
| 2.3.2 Zig Bee无线通信技术 |
| 2.3.3 GPRS移动通信技术 |
| 2.3.4 远程服务器访问技术 |
| 2.3.5 Web设计技术 |
| 2.3.6 数据库技术 |
| 2.4 本章总结 |
| 3 下位机部分设计 |
| 3.1 无线传感网络的硬件结构 |
| 3.1.1 协调器节点的硬件设计 |
| 3.1.2 路由器节点的硬件设计 |
| 3.1.3 终端节点的硬件设计 |
| 3.2 硬件模块设计 |
| 3.2.1 主控模块 |
| 3.2.2 电源模块 |
| 3.2.3 传感器模块 |
| 3.2.4 控制模块 |
| 3.2.5 GPRS模块 |
| 3.3 无线传感网络的软件设计 |
| 3.3.1 Zig Bee协议栈 |
| 3.3.2 协调器节点程序设计 |
| 3.3.3 路由节点程序设计 |
| 3.3.4 终端节点程序设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 系统上位机软件设计 |
| 4.1 数据库的设计与建立 |
| 4.1.1 数据库建立原则 |
| 4.1.2 数据库表设计 |
| 4.2 服务端接收器设计 |
| 4.2.1 基于TCP协议的Socket通信 |
| 4.2.2 服务器接收端软件设计 |
| 4.3 远程监控系统设计 |
| 4.3.1 功能和结构 |
| 4.3.2 远程监控系统设计框架 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 粒子群优化模糊控制算法 |
| 5.1 模糊控制算法 |
| 5.1.1 模糊控制的基本原理 |
| 5.1.2 模糊控制过程 |
| 5.2 模糊PID控制 |
| 5.3 模糊PID控制器的弊端分析 |
| 5.4 粒子群优化模糊PID控制 |
| 5.4.1 粒子群算法优化原理 |
| 5.4.2 对粒子群算法的改进 |
| 5.4.3 粒子群优化模糊PID控制器设计 |
| 5.4.4 粒子群算法优化模糊控制器基本过程 |
| 5.5 温室仿真实验 |
| 5.5.1 模糊控制器设计 |
| 5.5.2 温室温度仿真模型 |
| 5.5.3 仿真结果与比较 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 系统功能测试 |
| 6.1 系统硬件平台测试 |
| 6.2 无线网络通信测试 |
| 6.3 Web监控程序测试 |
| 6.3.1 登录页面 |
| 6.3.2 实时数据页面 |
| 6.3.3 历史数据查询页面 |
| 6.3.4 手动控制页面 |
| 6.3.5 自动控制页面 |
| 6.4 本章总结 |
| 7 总结和展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
四、PID控制技术及其在玻璃工业中的应用（论文参考文献）
- [1]偏压式扫描离子电导显微镜关键技术研究[D]. 温慧婷. 四川大学, 2021(01)
- [2]废旧手机后盖拆解装置设计及研究[D]. 王瑞东. 青岛科技大学, 2021(01)
- [3]基于神经网络算法的除泡机伺服控制系统研究[D]. 周子超. 太原理工大学, 2020(01)
- [4]用于光机的高稳定度温度控制技术研究[D]. 李帅. 中国科学院大学(中国科学院上海技术物理研究所), 2020(01)
- [5]智能汽车的主动紧急避撞技术及乘员保护性能的研究[D]. 宋志强. 湖南大学, 2020(02)
- [6]TTS20三容水箱液位先进控制系统的设计与开发[D]. 李子涵. 辽宁石油化工大学, 2020(04)
- [7]基于光伏光热建筑一体化的煮茧车间研究[D]. 时雨. 广西大学, 2020(02)
- [8]汽车安全气囊热挤压设备的设计与开发[D]. 郭富杰. 长春工业大学, 2020(01)
- [9]车用热泵空调系统的热舒适控制算法研究[D]. 王维维. 重庆邮电大学, 2021
- [10]智能温室远程监控系统设计[D]. 庄岩. 青岛科技大学, 2020(01)