一、方向自动跟踪系统的结构图（论文文献综述）
陈杰,谭笑,高超,邱刚,龚引颖,胡新新,周治国[1]（2022）在《超远距电网异物激光清除器设计》文中进行了进一步梳理电力网作为国家电能输送的基础网络,在推动工业生产与维持经济增长方面有着重要的战略意义。我国的架空线路挂线异物目前主要采用登塔走线、无人机喷火等方法进行清除,具有作业程序复杂、安全风险高、人力物力消耗大等问题。因此,结合异物形态和历史数据库研制出一种新型超远距电网异物激光清除器,能够自动识别导线异物轮廓,计算预期切割线并控制云台精确快速瞄准,实现300 m范围内挂线异物的跟踪清除。该装置提高了电网异物激光远程清除器的工作效率、使用安全性,增加了设备的易用性,为革新电网异物带电清除工作方法奠定坚实基础,旨在解决输电线路挂线异物远程带电清除技术难题,应用前景广阔。
王海,徐岩松,蔡英凤,陈龙[2]（2021）在《基于多传感器融合的智能汽车多目标检测技术综述》文中指出随着人工智能领域的快速崛起,智能汽车环境感知技术也得到了突飞猛进的发展,智能汽车的感知系统离不开多个以及多种传感器之间的配合使用,基于多传感器融合的智能汽车多目标检测技术也成为当下的热门研究方向,工业界和学术界都对此提出了不同的解决方案。本文对驾驶环境下基于多传感器融合的多目标检测技术进行了概述和总结,介绍了常用的车载传感器、数据集以及多传感器融合的方法和分类,对最近的多传感器检测算法进行了梳理,最后对基于多传感器融合的智能汽车多目标检测技术进行了概述,并对此方向存在的挑战和未来的发展趋势进行了分析。
王淦[3]（2021）在《低对比度闪电通道的图像预处理》文中研究指明本文基于OpenCV对低对比度闪电通道图像进行预处理,过程主要分为闪电通道亮度提升及闪电通道边缘检测两方面。通过对低对比度闪电通道图像进行预处理,低对比度闪电通道图像得到平滑,增强闪电通道亮度,提升闪电通道边缘检测的操作性,得出有自适应性的低对比度闪电通道图像预处理流程。主要针对低对比度闪电通道图像自动识别处理的不足,提出用帧差法来剥去背景中的较亮云体和地物的干扰,最大限度保留闪电通道的细节,对闪电通道进行图像增强处理,使得通道有较好的识别性,为下一步的图像处理做准备。
宗德媛,朱炯,李兵[4]（2021）在《理论仿真实验相融合的电工学教学方式研究》文中研究指明电工学是学生理解、掌握及应用电学知识,培养学生动手能力和综合实践能力的专业基础课。在电工学教学中,将EWB虚拟仿真技术、传统实验技术及理论教学相结合,通过仿真计算、实验演示,让学生理解掌握电路的组成、工作原理和性能特点。EWB仿真软件开展案例教学,可以帮助学生更好地理解和掌握电子技术理论,同时为提高学生实际操作能力打好基础。
张朝宇,董万静,熊子庆,胡子谦,王登辉,丁幼春[5]（2021）在《履带式油菜播种机模糊自适应纯追踪控制器设计与试验》文中研究指明针对在丘陵山区小田块中大型农业机械运移不便、作业效率不高和田头调头操作受限等问题,设计了一种针对轻简履带式车辆的基于运动学模型和几何模型的模糊自适应纯追踪控制器。以轻简履带式油菜播种机为研究平台,结合北斗RTK构建了一套自动导航作业系统,根据播种作业需求采用有限状态机设计了田间自动导航作业控制策略。开展了模糊自适应纯追踪控制器与纯追踪控制器的仿真及实地对比试验。仿真结果表明,与纯追踪控制器相比,模糊自适应纯追踪导航控制器具有上升时间短和超调小等特点。水泥路面试验表明,当行驶速度为0.8 m/s时,模糊自适应纯追踪控制器最大跟踪偏差为0.039 m,平均绝对偏差为0.018 m。在旱田路面前进速度0.5、0.8、1.2 m/s下,直线导航跟踪最大跟踪偏差分别不大于0.082、0.086、0.092 m,平均绝对偏差分别不大于0.031、0.032、0.034 m。并对自动导航作业系统进行试验,试验结果表明,所设计的导航控制器直线跟踪稳定,满足丘陵山区小型田块油菜播种要求。
吴昊天[6]（2021）在《基于永磁风机并网技术的微电网优化运行研究》文中指出能源是人类社会发展的重要要素,在降低温室气体二氧化碳排放已经成为全球共识的情况下,作为清洁能源的风能是各国开发的重点领域之一。将风能转化为可以利用的电能涉及到了风力发电技术。风力发电技术包括风力机的设计、变频技术、电机电子技术和芯片控制技术等。现阶段,因风力发电具有很高的间歇性和不稳定性,为了最大限度地利用风能资源,降低风电对电网带来的不利影响,电力电子化的风电并网及相关系统的优化运行控制正在成为人们研究的热点,其中基于柔性直流输电技术的多端直流微电网系统和基于大容量储能技术的交流微电网系统是风电并网和风能利用的两种有效途径。本文围绕永磁直驱风机的拓扑结构及数学模型、永磁风机的交流并网控制策略、永磁风机交流接入的交流微电网优化运行研究、永磁风机直流并网控制策略、永磁风机直流接入的多端直流微电网优化运行研究等问题展开研究,主要创新工作如下:（1）永磁风机的交流并网控制策略改进本文基于“不可控整流器+Boost升压斩波电路+三相电压型PWM逆变器”的永磁风机拓扑结构,深入阐述了机侧的最大功率跟踪控制（MPPT）原理和网侧的双闭环控制原理;针对机侧的最大功率跟踪控制,提出了“转速外环电流内环”的双闭环控制策略;针对网侧主流的“电压外环电流内环”双闭环并网控制策略,通过对控制算法的改进,提高永磁风机的交流并网控制性能,达到以下三个交流并网的目标:1)减少电流谐波,提高动态响应速度;2)实现有功量与无功量的解耦,达到单位功率因数并网和直流母线电压的稳定输出;3)提高系统的控制精度、抗干扰能力和鲁棒性。（2）基于永磁风机交流并网的交流微电网优化运行本文基于含有风电、可调度分布式发电（柴油发电机）、储能系统和局部负荷的交流微电网,根据当前新的主流智能算法,提出一种新的高效的电力管理方法,并采用适当的预测技术来处理微电网中风能和电能消耗的不确定性。提出的能源管理优化目标旨在使微电网在燃料、运行和维护以及主电网电力进口方面的支出最小化,同时最大限度地利用微电网对上游电网的能源输出。本文立足于交流微电网的优化运行研究,以最优运行成本为控制目标,提出了一种基于混合启发式群优化算法的交流微电网优化运行控制策略。首先,依据各分布式发电单元的运行特性建立各分布式发电单元的等效数学模型,进而清晰地表述交流微电网的运行控制过程和各种模态的切换;其次,在建立各等效模型的基础之上,建立交流微电网优化运行的目标函数;再次,依据各分布式单元的特性列出目标函数的约束条件;此外,运用本文提出的混合启发式群优化算法,在约束条件下求解该交流微电网的目标函数,得出各分布式电源的具体出力和投切状态;最后,将本文提出的运行控制策略在一个具体案例上进行仿真,同时与传统PS算法的仿真结果进行对比,进行仿真分析。（3）基于柔性直流输电技术的永磁风机直流并网控制策略本文基于VSC换流站的控制策略分析,提出了一种基于VSC-HVDC的永磁风机直流并网的控制策略;首先,建立了一个三端的永磁风机直流并网系统,包括永磁风机侧和两个交流侧;然后,基于三端直流并网系统提出了一种三层控制策略,包括系统级、换流站级和换流器阀级。对于风机侧的换流站控制,利用改进PR控制可以无静差跟踪的特点,将传统的定交流电压单环控制改造为“电压外环PR-电流内环解耦”的双闭环控制,解决了风机侧交流电压畸变时,VSC换流站对称性故障穿越的难题。（4）基于永磁风机直流并网的多端直流微电网优化运行控制本文立足于风电机组参与功率调节时直流微电网试验平台的优化运行,以微电网智能多代理技术和隔离型双向全桥DC-DC储能技术为基础,设计一种新的并网运行优化控制策略。首先,建立了六端直流微电网系统的模型,研究各端口的数学模型及控制策略;其次,以直流微电网的优化运行和故障穿越为控制目标,以微电网智能多代理技术和隔离型双向全桥DC-DC储能技术为基础,设计了一种新的直流微电网并网运行控制策略和一种新的直流微电网故障穿越控制策略,实现了对风力发电机组出力波动的有效控制和多端直流微电网的稳定运行,保证了直流微电网内负荷的稳定供电和成本优化;最后,在“直流微电网试验平台”上进行仿真验证和故障运行研究,验证新的直流微电网并网优化控制策略和故障穿越控制策略是否可以有效地协调和控制直流微电网的稳定运行,同时最大限度地利用风能资源。
廖宇翔[7]（2021）在《海洋石油支持船自动跟踪控制策略研究》文中提出海洋石油支持船在为海上平台提供海上支持作业过程中,需要依靠其搭载的动力定位系统稳定在海上钻井平台或其他海上油气设施附近。海洋石油支持船作为远洋作业环境中不可或缺的重要组成,其动力定位操作员培训成本高、训练周期长,需要动力定位模拟器作为辅助练习,以应对日益增长的海上作业需求。动力定位模拟器广泛应用于海员上机学习、培训、考核中,同时也是相关科研理论验证平台,在开发新功能的仿真测试中发挥着不可替代的作用。动力定位系统中的自动跟踪功能可为海洋石油支持船提供良好的作业条件,本文以海洋石油支持船自动跟踪控制策略作为研究课题,针对自动跟踪功能作业方式的特殊性改进控制策略以适应跟踪作业需求,将自动跟踪控制策略分为路径跟踪控制策略和目标跟踪控制策略。基于课题组前期搭建的海洋石油支持船模拟器样机作为人机交互界面,研究海洋石油支持船自动跟踪控制功能,具体研究工作如下:1.针对海洋石油支持船需要在动力定位系统辅助下完成自动跟踪功能的问题,为后续水下目标跟踪功能、水面目标跟踪功能和路径跟踪功能的开发打下基础,本文综合考虑传统滑模控制在自动跟踪控制中的抖振和安全距离保持能力问题,提出改进滑模控制策略,结合传统滑模与反演滑模控制策略的优劣,添加双曲函数平缓过渡控制器输出量,在含有风浪流等环境因素影响下验证本文提出的改进滑模控制策略在自动跟踪控制中的优势。2.针对国内海洋石油支持船自动控制策略研究停留在仿真实验阶段的问题,设计与实际操作界面相似的人机交互界面。利用MATLAB中Matlab Coder工具和TLC文件将仿真控制策略从Simulink模块转化为C++程序,再封装为动态链接库。利用课题组前期搭建的模拟器样机调用此函数库,将高层控制策略中的路径跟踪和目标跟踪功能融入操作界面,使控制理论研究结果应用于模拟器样机中。3.针对路径跟踪控制策略中依据导航点生成跟踪路径问题,提出包含转弯半径功能的插值方法生成光滑跟踪路径。针对路径中航向角优化问题,综合考虑插值后的轨迹点所包含的大量艏向信息,利用航向角在轨迹中的变化率筛选重点优化路径点艏向,提出改进粒子群优化算法,结合本文提出的降维方法,解决风浪流环境下航向角优化问题,使跟踪过程高效节能。4.针对目标跟踪控制策略中复杂海况对定点旋转功能、水下目标跟踪功能和水面目标跟踪功能的影响,综合考虑跟踪前海洋石油支持船与目标相对位置与船舶初始艏向、风浪流环境下目标随机运动轨迹等因素,为不同作业需求和外界环境变化分别设计跟踪策略。最终在改进的滑模控制策略基础上完成仿真实验,利用UI界面调用自动跟踪控制策略验证目标跟踪控制策略有效性。最后,给出全文总结和未来工作展望。
冯勋勋[8]（2021）在《车辆目标跟踪系统设计与交互行为预测方法研究》文中研究指明随着自动驾驶车辆上路测试,暴露出一些突出问题。如在感知方面,由于真实交通环境复杂多变,越来越复杂的感知算法,使得在进行目标跟踪时易出现不稳定现象,导致对场景信息的错误理解;在行为预测方面,目前自动驾驶车辆的驾驶行为过于保守,不具备与他车进行交互的能力。针对以上问题,本文从车辆目标跟踪系统的设计、交互目标选择、交互行为预测等方面对自动驾驶车辆相关技术进行研究。（1）车辆目标跟踪系统设计。对跟踪系统的坐标系进行选择,设计了跟踪的数据关联算法、基于匀加速（CA）运动模型的无迹卡尔曼滤波（UKF）跟踪算法,以及轨迹的管理规则。通过仿真和实验的方式,对所设计的目标跟踪系统的有效性进行了验证。结果表明,所设计的车辆目标跟踪系统能够有效解决传感器在目标跟踪时存在的误检和漏检问题,提高跟踪的稳定性;当目标进行曲线变加速运动时,也能获得良好的跟踪效果。（2）车辆交互目标选择。为了提高自动驾驶系统工作的实时性、稳定性和有效性,对车辆间是否存在交互作用进行判断,以滤除跟踪系统返回的不重要的跟踪目标。基于对人类驾驶员交互车辆目标选择行为的分析,以轨迹分类和风险评估为依据,针对交叉口场景建立了面向自动驾驶车辆的交互目标选择方法。对于轨迹分类,分析了豪斯多夫（Hausdorff）距离、时间规整算法（DTW）和最长公共子序列（LCSS）在进行轨迹分类时的有效性。结果显示,最长公共子序列具有优异的分类性能,准确率可达82.25%。对于碰撞风险评估,基于道路结构建立了行车参考路径,在Frenet坐标系中表示车辆的位置和状态,将车辆的相对位置关系和碰撞时间作为是否存在交互的判断依据。在真实的交通流数据上对所建立的车辆交互目标选择方法进行了验证,结果显示,选择出的车辆交互目标较为合理。（3）车辆交互行为预测。为了使自动驾驶车辆具备与人类驾驶员相似的场景预测能力,以实现在交互场景中与人类驾驶员协作驾驶,采用深度生成模型条件变分自编码器（CVAE）对人类驾驶员的行为预测能力进行建模。分析了使用CVAE进行建模的合理性,建立了基于CVAE的车辆交互行为预测模型。使用真实交通场景中的车辆交互数据,并将其转换到Frenet坐标系中对模型进行了训练。测试结果显示,所搭建的行为预测模型具有良好的预测精度,且预测结果考虑了人类驾驶行为的不确定性;使用Frenet坐标系描述车辆运动状态,使得行为预测模型具有良好的泛化性。比较了考虑和不考虑交互目标车辆的行为预测结果,结果显示,当考虑交互目标车辆时,行为预测更加准确合理。
刘聪聪[9]（2021）在《基于软测量建模的硅单晶品质预测控制》文中研究指明信息产业与新型绿色能源产业是目前人类的两大支柱产业,硅单晶作为两大支柱产业的基础材料尤为重要。随着集成电路和光伏产业的快速发展,对硅单晶的外形尺寸和晶体品质提出了更高的要求。然而,硅单晶的生长过程是一个具有非线性、强耦合、大迟滞和不确定性模型的动态时变过程,传统的控制方法难以确保晶体的品质满足实际的工业要求。因此,研究硅单晶品质预测控制具有重要价值及实际意义。本文从数据驱动建模和控制的角度,提出了 一种基于软测量模型的硅单晶品质预测控制方法,以实现晶体直径的精准控制及确保晶体品质满足实际工艺要求。1、在实际的直拉硅单晶生长过程中V/G获取困难,因此建立了基于混合变量加权堆栈自编码随机森林（Hybrid Variable Weighted Stacked Autoencoders Random Forest,HVW-SAE-RF）的软测量模型。在该模型中,将每层网络的输入与目标变量间的混合相关性用以设计目标函数,使得提取的深层特征与目标变量形成强相关,并将随机森林模型（Random Forest,RF）作为输出层进行回归预测,最终得到V/G的预测值。2、基于上述建立的软测量模型,并且考虑模型不确定性问题,本文提出了一种基于软测量模型的分层控制策略,以实际控制系统输出性能最佳为目标,采用灰狼优化算法进行求解,实现了晶体直径控制及V/G值的实时在线监控。其中,内层的PID控制用于快速稳定系统;外层模型预测控制用于处理系统约束,增强内层环路控制性能;V/G值监控器用于确保系统输出的V/G满足晶体生长要求。3、基于实际直拉硅单晶生长过程的工业数据,验证了所建模型具有较好的预测性能和泛化能力,以及能够为分层控制策略提供准确的V/G预测值。另外,基于软测量模型的分层控制不仅可以实现晶体直径的精确控制,而且能够对固液界面的V/G值进行实时在线监控,将固液界面V/G控制在晶体生长理论要求的范围内,为保证晶体品质提供了有效的技术手段。
徐聪[10]（2021）在《重载列车运行过程模型预测控制方法研究》文中提出作为实现我国铁路现代化的两大重要战略支点,重载运输和高速铁路分别在货运与客运方面蓬勃发展,是助力我国经济发展、实现工业现代化的两架马车。重载列车因牵引车辆数目庞大,导致其运行过程中编组内部车辆的受力情况,相较于动车组列车更为复杂,主要以车钩力的形式表现的车间作用力,其数值大小对列车能否实现安全运行产生直接影响,必须将其控制在一定范围内,防止出现车钩断裂、脱钩、脱轨等事故的发生。传统的重载列车驾驶,多采用司机人为操控模式,常因司机劳动水平差异,出现车钩冲击过大、列车晚点运行等问题。为更好的实现我国铁路货运“多拉快跑”的战略目标,实现在降低司机劳动强度的同时提升铁路货运量这一伟大跨越。研发适应我国货运需求的重载列车自动驾驶控制系统（Automatic Train Operation,ATO）,并将其应用在国内的繁忙干线上已迫在眉睫,成为现阶段技术攻关的重中之重。本文首先建立了重载列车的多质点纵向动力学模型,然后分别应用工业生产中已经被广泛使用的PI控制理论（Proportional Integral Controller,PI）与模型预测控制（Model Predictive Control,MPC）,设计重载列车的ATO控制器,实现列车跟踪既定的速度目标曲线,并分别用BP神经网络（Back Propagation Neural Network,BPNN）+PI控制理论与显式模型预测控制（Explicit MPC,EMPC）分别对其进行改进,最后采用MATLAB/SIMULINK软件进行仿真试验。主要内容如下:（1）在充分考虑重载列车运行过程中,编组内部车间作用力的基础上,分析其运行的机理特性,建立其状态空间方程。确定重载列车具体的编组情况,并选定列车、车辆的型号以及实际的路况信息,在状态空间模型的基础上进行控制器的设计。（2）设计适用于重载列车的PI控制器,实现列车行驶过程中的速度目标曲线跟踪。为进一步提高列车的运行性能,引入BP神经网络算法对其进行改进,设计了基于BPNN+PI控制算法的重载列车ATO系统。仿真试验表明,BPNN+PI控制器的控车效果更好,相对于传统的PI控制器,其各方面性能在一定程度上均得到很大的改善,更能满足实际的行车要求。（3）为更好的考虑重载列车运行过程中的约束条件,实现列车运行过程中对速度目标曲线跟踪的同时,可以达成多个性能指标。引入相对于PI与BPNN+PI控制算法,更加适用于重载列车这类带约束的、复杂大系统的MPC算法,设计了重载列车ATO控制器。为进一步提高控制效果的实时性,引入EMPC控制算法的控制理念,设计了基于EMPC的列车ATO系统。仿真试验表明,采用EMPC控制器的列车运行的更加平稳、最大车钩力变得更小、能耗更低。
二、方向自动跟踪系统的结构图（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、方向自动跟踪系统的结构图（论文提纲范文）
（2）基于多传感器融合的智能汽车多目标检测技术综述（论文提纲范文）
| 1 背景 |
| 1.1 驾驶场景中目标检测的对象与要求 |
| 1.2 车载检测传感器 |
| 1.2.1 相机 |
| 1.2.2 雷达 |
| 1.3 基于深度学习的检测算法 |
| 1.3.1 视觉 |
| 1.3.2 点云 |
| 1.4 数据集 |
| 2 多传感器融合技术 |
| 2.1 融合算法分类 |
| 2.2 多传感器融合结构 |
| 2.2.1 数据融合方式 |
| 2.2.2 特征融合方式 |
| 2.2.3 决策融合方式 |
| 2.3 主流的融合算法 |
| 2.3.1 图像+激光点云 |
| 2.3.2 图像+毫米波点云 |
| 2.3.3 毫米波点云+激光点云 |
| 2.3.4 图像+激光点云+毫米波点云 |
| 3 总结与分析 |
| 3.1 分析 |
| 3.2 展望 |
| 3.3 总结 |
（3）低对比度闪电通道的图像预处理（论文提纲范文）
| 1 帧差法的介绍 |
| 1.1 帧差法 |
| 1.2 过程 |
| 1.3 实现成果及评价 |
| 2 对闪电通道进行Canny边缘检测的尝试 |
| 2.1 Canny边缘检测 |
| 2.2 Canny算子来检测闪电通道边缘的步骤 |
| 2.3 高斯滤波 |
| 2.4 自适应中值滤波 |
| 2.5 计算梯度强度和方向 |
| 2.6 非极大值抑制 |
| 2.7 对闪电通道边缘检测的初步尝试 |
| 3 结束语 |
（4）理论仿真实验相融合的电工学教学方式研究（论文提纲范文）
| 1 理论计算 |
| 2 EWB仿真计算 |
| 3 实验验证 |
| 4 理论、实验、仿真对比分析 |
（5）履带式油菜播种机模糊自适应纯追踪控制器设计与试验（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 履带式油菜播种机自动导航作业系统组成 |
| 1.1 履带式油菜播种机整体结构 |
| 1.2 自动导航作业系统结构组成 |
| 2 自动作业控制策略 |
| 2.1 导航路径规划 |
| 2.2 基于有限状态机的油菜播种作业控制策略 |
| 3 导航控制器设计 |
| 3.1 履带式油菜播种机运动学模型 |
| 3.2 模糊自适应纯追踪控制器设计 |
| 3.2.1 纯追踪几何模型分析 |
| 3.2.2 模糊自适应纯追踪控制器设计 |
| (1)横向偏距d基本论域为{-2 m, 2 m},横向偏距模糊等级为： |
| (2)航向偏差θ基本论域为{-45°,45°},航向偏差模糊等级为： |
| (3)速度vC基本论域为{0 m/s, 1.5 m/s},速度模糊等级为： |
| (4)前视距离Ld基本论域为{1 m, 3 m},前视距离模糊等级为： |
| 3.2.3 模糊自适应纯追踪控制器仿真 |
| 3.2.4 直线路径跟踪仿真 |
| 3.3 地头转向控制器 |
| 4 试验 |
| 4.1 路面直线路径导航试验 |
| 4.2 田间直线路径跟踪试验 |
| 4.3 自动导航作业试验 |
| 5 结论 |
（6）基于永磁风机并网技术的微电网优化运行研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状及存在的问题 |
| 1.2.1 永磁风机交流并网控制研究现状 |
| 1.2.2 基于永磁风机交流并网的交流微电网优化运行研究现状 |
| 1.2.3 永磁风力发电系统的直流并网控制研究现状 |
| 1.2.4 基于永磁风机直流并网的多端直流微电网优化运行研究现状 |
| 1.2.5 现有研究存在的问题 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 第2章 永磁风机的交流并网技术研究 |
| 2.1 永磁风力发电系统的拓扑结构设计及相关工作原理 |
| 2.1.1 永磁风力发电系统的拓扑结构设计 |
| 2.1.2 永磁风力发电系统机侧风能最大功率跟踪(MPPT)原理 |
| 2.1.3 永磁风力发电系统网侧三相逆变原理 |
| 2.2 永磁风力发电系统机侧整流器控制及设计 |
| 2.2.1 永磁风力发电系统的机侧数学模型 |
| 2.2.2 永磁风力发电系统的机侧控制策略分析 |
| 2.2.3 本文永磁风力发电系统机侧控制策略分析 |
| 2.3 永磁风力发电系统网侧逆变器控制及设计 |
| 2.3.1 永磁风力发电系统的网侧数学模型 |
| 2.3.2 永磁风力发电系统的网侧控制策略分析 |
| 2.3.3 本文永磁风力发电系统网侧控制策略分析 |
| 2.4 系统仿真与分析 |
| 2.4.1 永磁风力发电系统机侧的建模及仿真分析 |
| 2.4.2 永磁风力发电系统网侧的建模及仿真分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于永磁风机交流并网技术的交流微电网优化运行策略 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 交流微电网系统框架及微电网等值模型 |
| 3.2.1 交流微电网系统框架 |
| 3.2.2 永磁风力发电系统等值模型 |
| 3.2.3 储能系统等值模型 |
| 3.2.4 柴油发电机模型 |
| 3.3 交流微电网的优化运行策略 |
| 3.3.1 目标函数的确定 |
| 3.3.2 约束条件 |
| 3.3.3 基于混合启发式的蚁群优化算法 |
| 3.4 算例仿真与分析 |
| 3.4.1 交流微电网参数 |
| 3.4.2 启发式蚁群优化算法的仿真分析 |
| 3.4.3 启发式蚁群优化算法与传统PS算法的比较分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 永磁风机的直流并网技术研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 永磁风机模型及水动力性能研究 |
| 4.2.1 永磁风力发电系统模型 |
| 4.2.2 永磁风电机组的水动力性能研究 |
| 4.3 并网VSC换流站建模与控制 |
| 4.3.1 风电场并网VSC换流站模型 |
| 4.3.2 VSC换流站控制策略 |
| 4.4 基于VSC的永磁风力发电直流并网系统及控制 |
| 4.4.1 系统构成 |
| 4.4.2 直流并网系统控制策略 |
| 4.5 系统仿真与分析 |
| 4.5.1 仿真系统参数 |
| 4.5.2 电网侧VSC换流站仿真及分析 |
| 4.5.3 风机侧VSC换流站仿真及分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于永磁风机直流并网技术的多端直流微电网优化运行控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 直流微电网拓扑结构及各换流器控制 |
| 5.2.1 风机侧换流器建模及控制策略 |
| 5.2.2 储能系统侧换流器建模及控制策略 |
| 5.2.3 光伏侧换流器建模及控制策略 |
| 5.2.4 交流并网侧换流器建模及控制策略 |
| 5.2.5 交流负载侧换流器建模及控制策略 |
| 5.2.6 直流负载侧换流器建模及控制策略 |
| 5.3 含永磁风机的直流微电网并网运行控制系统 |
| 5.3.1 直流微电网并网运行的拓扑结构 |
| 5.3.2 直流微电网运行控制策略 |
| 5.4 系统仿真及实验 |
| 5.4.1 仿真系统参数 |
| 5.4.2 并网运行仿真(降压) |
| 5.4.3 并网运行仿真(全压) |
| 5.4.4 功率平滑控制仿真及实验 |
| 5.4.5 削峰填谷控制实验 |
| 5.4.6 系统故障穿越仿真及实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（7）海洋石油支持船自动跟踪控制策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外动力定位系统相关研究现状 |
| 1.3 国内外动力定位模拟器研究现状 |
| 1.4 国内外船舶动力定位自动跟踪功能研究现状 |
| 1.5 本文主要研究工作 |
| 第2章 海洋石油支持船自动跟踪控制策略分析与模拟器软件设计 |
| 2.1 海洋石油支持船自动跟踪控制策略分析 |
| 2.1.1 常规高层控制策略局限性 |
| 2.1.2 路径跟踪控制策略分析 |
| 2.1.3 目标跟踪控制策略分析 |
| 2.2 海洋石油支持船模拟器软件设计 |
| 2.2.1 Simulink仿真模型搭建 |
| 2.2.2 C代码编写与封装 |
| 2.2.3 界面设计方案 |
| 2.3 本章总结 |
| 第3章 海洋石油支持船运动控制策略研究 |
| 3.1 船舶运动数学模型 |
| 3.2 控制策略研究 |
| 3.2.1 反演控制 |
| 3.2.2 滑模控制 |
| 3.2.3 反演滑模控制 |
| 3.3 改进控制策略研究 |
| 3.3.1 改进方法 |
| 3.3.2 仿真结果 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 海洋石油支持船路径跟踪设计与实现 |
| 4.1 路径跟踪功能介绍 |
| 4.2 路径生成方法 |
| 4.2.1 航迹点插值 |
| 4.2.2 含有转弯半径功能的航迹点插值 |
| 4.3 最优航向角优化算法 |
| 4.3.1 粒子群算法 |
| 4.3.2 改进粒子群算法完成航向角优化 |
| 4.3.3 路径跟踪软件结构设计和优化仿真实验 |
| 4.4 界面展示 |
| 4.4.1 导入路径点 |
| 4.4.2 路径跟踪功能测试 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 海洋石油支持船自动目标跟踪功能设计与实现 |
| 5.1 定点旋转功能 |
| 5.1.1 定点旋转功能介绍 |
| 5.1.2 定点旋转函数设计 |
| 5.1.3 定点旋转功能实验 |
| 5.2 水下目标跟踪功能 |
| 5.2.1 水下目标跟踪功能介绍 |
| 5.2.2 水下目标跟踪函数设计 |
| 5.2.3 水下目标跟踪功能实现 |
| 5.3 水面目标跟踪功能 |
| 5.3.1 水面目标跟踪功能介绍 |
| 5.3.2 水面目标跟踪函数设计 |
| 5.3.3 水面目标跟踪功能仿真 |
| 5.3.4 目标跟踪功能界面测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 在学期间科研成果情况 |
| 在学期间参与科研项目情况 |
（8）车辆目标跟踪系统设计与交互行为预测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 目标跟踪研究现状 |
| 1.2.2 车辆行为预测研究现状 |
| 1.3 研究内容及论文章节安排 |
| 2 车辆目标跟踪系统设计 |
| 2.1 目标跟踪原理概述 |
| 2.2 车辆目标跟踪系统设计 |
| 2.2.1 坐标系的选择 |
| 2.2.2 数据关联算法设计 |
| 2.2.3 跟踪滤波算法设计 |
| 2.2.4 数据融合模型选择 |
| 2.2.5 轨迹管理规则设计 |
| 2.3 车辆目标跟踪系统仿真验证 |
| 2.3.1 传感器的选择 |
| 2.3.2 单传感器单目标跟踪仿真 |
| 2.3.3 多传感器融合目标跟踪仿真 |
| 2.4 车辆目标跟踪系统现场实验验证 |
| 2.4.1 相机内外参数的标定 |
| 2.4.2 车辆目标跟踪实验 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 车辆交互目标选择 |
| 3.1 车辆交互的定义和量化 |
| 3.2 车辆交互目标选择算法设计 |
| 3.3 车辆行驶参考路径的识别 |
| 3.3.1 豪斯多夫距离 |
| 3.3.2 动态时间规整算法 |
| 3.3.3 最长公共子序列 |
| 3.3.4 轨迹相似性度量标准的选择 |
| 3.4 基于风险评估的车辆交互目标选择 |
| 3.4.1 Frenet坐标系简介 |
| 3.4.2 笛卡尔坐标和Frenet坐标之间的转换 |
| 3.4.3 基于Frenet坐标系的车辆交互目标选择 |
| 3.5 车辆交互目标选择算法验证 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 车辆交互行为预测 |
| 4.1 条件变分自编码器基本原理 |
| 4.1.1 自编码器 |
| 4.1.2 变分自编码器 |
| 4.1.3 条件变分自编码器 |
| 4.2 车辆交互行为预测建模 |
| 4.2.1 问题描述 |
| 4.2.2 建模分析及模型构建 |
| 4.3 车辆交互行为预测模型训练 |
| 4.3.1 数据集的选择 |
| 4.3.2 数据预处理 |
| 4.3.3 模型的搭建和训练 |
| 4.4 车辆交互行为预测 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（9）基于软测量建模的硅单晶品质预测控制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 直拉硅单晶生长工艺流程 |
| 1.3 直拉硅单晶品质研究现状 |
| 1.4 软测量技术基础与研究现状 |
| 1.4.1 软测量技术基础 |
| 1.4.2 软测量技术研究现状 |
| 1.5 直拉硅单晶直径控制研究现状 |
| 1.6 论文主要内容和章节安排 |
| 2 Cz硅单晶的缺陷 |
| 2.1 硅单晶中的缺陷简介 |
| 2.2 硅单晶中的主要微缺陷 |
| 2.3 硅单晶点缺陷与V/G关系 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 Cz硅单晶生长原理 |
| 3.1 单晶生长原理 |
| 3.1.1 加热器功率对晶体直径的影响 |
| 3.1.2 拉速对晶体直径的影响 |
| 3.2 硅单晶直径控制结构 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 基于HVW-SAE-RF的软测量模型 |
| 4.1 预备知识 |
| 4.1.1 自动编码器 |
| 4.1.2 自动编码器网络的训练 |
| 4.2 混合加权堆栈自编码模型 |
| 4.2.1 堆栈自编码器 |
| 4.2.2 混合变量加权堆栈自编码器 |
| 4.3 混合变量加权堆栈自编码随机森林模型 |
| 4.3.1 决策树 |
| 4.3.2 随机森林 |
| 4.3.3 遗传算法寻优 |
| 4.4 实验及结果分析 |
| 4.4.1 辅助变量选择 |
| 4.4.2 数据预处理 |
| 4.4.3 确定隐含层节点数 |
| 4.4.4 训练HVW-SAE-RF模型 |
| 4.4.5 结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于HVW-SAE-RF软测量模型的分层控制策略 |
| 5.1 识别控制简介 |
| 5.2 基于软测量模型的分层控制 |
| 5.2.1 内部控制器设计 |
| 5.2.2 外部控制器设计 |
| 5.2.3 V/G监控器 |
| 5.3 灰狼优化 |
| 5.4 仿真控制实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间主要研究成果 |
（10）重载列车运行过程模型预测控制方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 |
| 1.1.1 重载运输的定义 |
| 1.1.2 实现重载运输的方法 |
| 1.2 课题涉及领域研究现状 |
| 1.2.1 重载列车的人工驾驶方式 |
| 1.2.2 列车自动驾驶研究现状 |
| 1.2.3 PID控制方法研究现状 |
| 1.2.4 模型预测控制研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第二章 重载列车的动力学模型 |
| 2.1 重载列车运行受力分析 |
| 2.1.1 列车牵引/电制动力 |
| 2.1.2 列车空气制动力 |
| 2.1.3 列车运行阻力 |
| 2.1.4 车钩力 |
| 2.2 建立重载列车的动力学模型 |
| 2.2.1 多质点模型的线性化处理 |
| 2.2.2 多质点线性模型的状态空间方程 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 重载列车的BPNN+PI控制器设计 |
| 3.1 重载列车的PI控制器设计 |
| 3.1.1 控制器的结构 |
| 3.1.2 控制率的求解 |
| 3.1.3 数值仿真 |
| 3.2 重载列车的BPNN+PI控制器设计 |
| 3.2.1 控制器的结构 |
| 3.2.2 控制率的求解 |
| 3.2.3 数值仿真 |
| 3.3 两种控制器的对比 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 重载列车的EMPC控制器设计 |
| 4.1 列车运行约束条件 |
| 4.2 性能指标函数的设计 |
| 4.3 重载列车的MPC控制器设计 |
| 4.3.1 控制器的结构 |
| 4.3.2 控制率的求解 |
| 4.3.3 数值仿真 |
| 4.4 重载车的EMPC控制器设计 |
| 4.4.1 控制器的结构 |
| 4.4.2 控制率的求解 |
| 4.4.3 数值仿真 |
| 4.5 两种控制器的对比 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
四、方向自动跟踪系统的结构图（论文参考文献）
- [1]超远距电网异物激光清除器设计[A]. 陈杰,谭笑,高超,邱刚,龚引颖,胡新新,周治国. 第十五届全国信号和智能信息处理与应用学术会议论文集, 2022
- [2]基于多传感器融合的智能汽车多目标检测技术综述[J]. 王海,徐岩松,蔡英凤,陈龙. 汽车安全与节能学报, 2021(04)
- [3]低对比度闪电通道的图像预处理[J]. 王淦. 电子世界, 2021(22)
- [4]理论仿真实验相融合的电工学教学方式研究[J]. 宗德媛,朱炯,李兵. 电子世界, 2021(22)
- [5]履带式油菜播种机模糊自适应纯追踪控制器设计与试验[J]. 张朝宇,董万静,熊子庆,胡子谦,王登辉,丁幼春. 农业机械学报, 2021
- [6]基于永磁风机并网技术的微电网优化运行研究[D]. 吴昊天. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [7]海洋石油支持船自动跟踪控制策略研究[D]. 廖宇翔. 集美大学, 2021
- [8]车辆目标跟踪系统设计与交互行为预测方法研究[D]. 冯勋勋. 西安理工大学, 2021(01)
- [9]基于软测量建模的硅单晶品质预测控制[D]. 刘聪聪. 西安理工大学, 2021(01)
- [10]重载列车运行过程模型预测控制方法研究[D]. 徐聪. 华东交通大学, 2021(01)