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基于Q学习-变论域模糊PID算法在柴油机调速系统中的设计研究

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第1章 绪论

1.1课题研究的背景和意义

1.2柴油机调速控制技术发展现状

1.3 PID控制参数方法技术概述

1.4本文主要内容

第2章Q学习算法、模糊控制理论及设计研究

2.1 模糊PID控制理论基础

2.2变论域模糊控制原理

2.3 Q学习算法理论基础

2.4本章小结

第3章 柴油机调速模型的建立

3.1柴油机仿真模型的建立

3.2柴油机的整机模型

3.3执行器的模型建立

3.4柴油机调速系统仿真模型建立

3.5本章小结

第4章 Q学习-变域论模糊PID控制器的设计

4.1变论域模糊PID控制器设计

4.2 Q学习-变论域模糊PID控制器设计

4.3 本章小结

第5章 实验研究及仿真分析

5.1柴油机调速评价指标

5.2起动及怠速过程仿真分析

5.3负载突变仿真分析

5.4稳态工况仿真分析

5.5本章小结

结论与工作展望

1. 结论

2. 工作展望

参考文献

致谢

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摘要

柴油机电子调速系统对于柴油机而言非常重要,对于传统 PID控制即通过线性控制来控制柴油机这种非线性的、具有多输入多输出并且时变的复杂系统理论上并不是最优的控制策略,再者传统 PID参数设定以后不能随着外部工作环境的改变而改变,在外界扰动下,柴油机的转速容易失稳。
  结合柴油机系统的特点,针对现有 PID参数整定问题,本文设计了一种基于Q学习算法和变论域模糊控制算法两种算法相结合的PID控制策略。变域论模糊 PID控制具有了在线自整定的能力,提高了转速控制器的性能;同时为解决变论域模糊控制中控制函数会随着时间的推移而产生“失真”现象,在变论域模糊PID控制基础上,引入Q学习这这一种强化学习算法在线优化伸缩因子,进一步优化调速性能;在Matlab/Simulink环境下搭建了D6135柴油机平均值模型,通过实验仿真,对实验结果进行分析得出,与传统的PID控制相比Q学习-变论域模糊PID控制在柴油机的调速性能上更加优良。

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