基于粒子群优化的PID伺服控制器设计

针对耦合和非线性永磁同步电机（PMSM）控制器优化设计的难题,提出了基于粒子群优化（PSO）算法的比例、积分和微分(PID)控制器的优化设计方法.结合PSO的基本原理和PMSM伺服系统的控制策略,给出了优化PID控制器设计的步骤.考虑到综合评价系统的各项性能指标,在优化过程中引入了新的模糊汉明距离的评价策略.同时对遗传算法（GA）和PSO算法优化结果进行对比研究.仿真和实验结果表明,该方法能搜寻到最优或次最优的参数空间,并能取得比GA更好的空间解.优化得到的PID控制器速度响应快、超调量小,有效地提高了伺服系统的动态性能.     

永磁同步电机模糊PI控制的仿真研究

提出了一种参数自整定模糊PI控制器,用于永磁同步电机矢量控制系统,改善其动态性能。仿真结果表明,加入模糊PI控制的永磁同步电机矢量控制系统比PI控制系统在转速、转矩方面的控制性能都有较大的提高。     

模糊控制在纯电动汽车永磁同步电机上的应用

为了提高纯电动汽车在永磁同步电机控制下的扰动性能,将参数自整定算法加入到永磁同步电机的数学模型中,设计出参数自整定控制器,通过MATLAB/SIMULINK将参数自整定控制器和传统的模糊PI控制器进行仿真对比实验.实验结果表明:纯电动汽车在低速运行受到扰动时运用参数自整定控制器恢复稳定更快.     

基于模糊PI有效磁链直接转矩控制系统的研究

传统永磁同步电机直接转矩控制系统存在磁链和转矩脉动大,在低速状态下难以进行精确控制的问题,而采用PI作为调速系统的控制器又存在对参数适应能力不强的缺陷。因此,为了改善永磁同步电机的性能,采用一种有效磁链滑模算法,以静止坐标系定子电流和有效磁链为状态变量,通过有效磁链推导出定子磁链,将模糊PI控制器代替传统PI控制器,实现对传统直接转矩控制的优化。仿真实验结果表明,该控制方法具有较强的适应性和鲁棒性。     

基于模糊RBF神经网络的永磁同步电机位置控制

针对比例-积分-微分(PID)控制器参数固定而引起永磁同步电机位置伺服系统控制效果不佳问题,设计了基于平滑切换的模糊PI控制和径向基函数(RBF)神经网络PID控制的位置控制器。暂态时,采用模糊PI控制;稳态时,采用RBF神经网络PID控制,两者中间采用模糊PI-RBF神经网络PID复合控制。该位置控制器既结合了模糊PI控制和RBF神经网络PID控制的优点又克服了各自的缺点。仿真结果表明,当永磁同步电机受到外部扰动时,采用模糊RBF神经网络控制器的永磁同步电机位置系统具有良好的动态性能,能够实现快速响应,做到精确定位,而且当负载变化时具有很强的抗干扰性。     

基于模糊控制的永磁同步电机调速系统仿真研究

通过对永磁同步电机的数学模型的分析,结合矢量控制原理,建立永磁同步电机矢量控制调速系统仿真模型,针对被控对象的的非线性,强耦合,参数时变等特性,引进模糊控制策略,并设计模糊自适应PID控制器应用其中,以验证控制方法的有效性。仿真结果表明,与传统PID相比,模糊PID具有响应速度快,超调量小,抗扰能力和鲁棒性强等优点,能够更好的提高永磁同步电机的调速性能。     

基于模糊自适应的永磁同步电机矢量控制系统

提出了一种基于模糊自适应的永磁同步电机(PMSM)矢量控制系统的速度控制器的方案。模糊自适应控制器由模糊逻辑控制器和传统的PI控制器组成,采用模糊自适应控制器的输出对传统PI参数进行实时调整,使其具有模糊逻辑在处理不确定信息方面的能力和PI控制在线性系统中的良好性能。Matlab的仿真结果表明,采用模糊自适应建立的永磁同步电机的速度控制器,在系统参数发生变化或者受到外部扰动的情况下,PMSM矢量控制系统具有较好的动态响应特性。     

基于SOA的PMSM驱动系统PID参数优化研究

针对永磁同步电机驱动系统所具有的强耦合和非线性特点,对电机d-q轴模型进行分析,推导出矢量控制下永磁同步电机状态方程及传递函数.为了解决传统PID控制方法中参数确定困难的缺点,本文利用人群搜索优化算法(seeker optimization algorithm,缩写SOA)对PID参数进行优化,并提出了基于人群搜索算法优化的PID永磁同步电机控制方法.仿真结果表明,与遗传算法(Genetic Algorithm,缩写GA)、粒子群算法(Particle Swarm Optimization,缩写PSO)相比,人群搜索算法对PID参数的优化能力更好,且最先达到稳定状态.     

基于AD5435的永磁同步电机矢量控制系统仿真

为了提高永磁同步电机在负载突变时的鲁棒性和自适应性,通过结合模糊控制理论对系统PI控制参数进行优化.结合AD5435实时仿真系统与Matlab/Simulink构建半实物仿真平台,在此平台上搭建永磁同步电机矢量控制系统模型并进行模糊PI控制算法的验证.实验结果表明:无论是在系统上升时间、抗干扰能力还是系统跟随性能上,模糊PI控制算法较传统PI算法具有更好的表现;AD5435在很大程度上提高了模型仿真速度并体现了控制方法在实际应用中的控制效果.     

基于参数自整定模糊PID控制器的TSMC-PMSM矢量控制

针对由双级矩阵变换器驱动的永磁同步电机(TSMC-PMSM)矢量控制系统存在的响应速度较慢、稳态性能差的缺陷,提出了在线自整定模糊PID控制算法以实现优化TSMC-PMSM矢量系统的调速性能。介绍了双级矩阵变换器与永磁同步电机的矢量控制技术相结合,并在此基础上搭建了采用模糊PID控制器的TSMC-PMSM矢量控制系统,并建立Matlab/Simulink仿真模型。仿真结果表明:模糊PID控制器减少了系统的超调,提高了矢量控制系统的鲁棒性,并且改善了变换器网侧的电能质量。更多还原     

考虑电压饱和的内置式永磁同步电机弱磁控制研究

电流控制器是内置式永磁同步电机驱动控制系统的核心部件,弱磁控制是保证永磁同步电机高速运行的重要手段,二者对提高系统性能起着关键性作用。将内置式永磁同步电机的弱磁控制算法与电流控制器的电压饱和现象进行综合考虑,设计了一种基于SVPWM的抗电压饱和的弱磁控制算法。该算法利用逆变器电压空间矢量控制的输入与输出的电压差对控制系统中的d轴电流进行调节,在实现弱磁控制的同时,有效抑制了电流控制器的电压饱和,提高了其动态响应能力。与常规弱磁算法的对比研究还表明,由于该算法扩大了逆变器直流侧电压的利用率,从而有效提高了恒功率区的转矩输出能力。     

快速刀具伺服系统的模糊自适应滑模控制

针对由永磁同步直线电机驱动的快速刀具直线伺服系统在高频输入信号下跟踪控制精度低的问题,设计了模糊自适应滑模控制算法.算法采用滑模控制进行跟踪,利用模糊自适应控制方法对传统滑模控制器中的不连续控制量进行模糊逼近,同时对实际运行中系统的不确定因素进行补偿,并设计了相应的自适应算法以补偿模糊控制律的不足,从而有效降低抖振.仿真结果表明,算法可以解决伺服系统的高频跟踪问题,具有较快的响应速度,对负载扰动有较强的鲁棒性.     

直驱式永磁同步风电系统变桨距控制算法研究

以直驱式永磁同步风电系统为研究对象,在各部分数学模型的基础上,建立了整个风电系统的模型。基于此模型,考虑到风电机组非线性强、转动惯量大导致变桨距控制困难的问题,提出了基于模糊自适应PID和模糊前馈结合的变桨距控制算法并对该算法进行了仿真。仿真结果表明,当风速高于额定风速时,该控制算法能有效地控制风电机组的输出。最后在相同风速条件下比较了该控制算法与模糊控制算法、传统的PID控制算法的控制效果。比较结果表明,当风速高于额定风速时,虽然3种控制算法均能控制风电机组的输出,但是与模糊控制算法和传统的PID控制算法相比,本文提出的算法具有更好的稳定性和动态特性。     

永磁同步双转子/双定子电机转速的模糊控制

针对混合动力电动汽车电机的快速响应问题,首先在分析传统的永磁同步电机数学模型的基础上,建立了永磁同步双转子/双定子电机数学模型。结合人工智能中的模糊控制方法,设计了该型电机的转速模糊控制器。MATLAB仿真结果表明,转速模糊控制方法优于传统的转速控制,具有转速响应快、震荡小的特点。研究结果对在混合动力电动汽车中开发永磁同步双转子/双定子电机的控制系统具有重要意义。     

H型精密运动平台交叉耦合模糊PID同步控制

针对双直线电机驱动的H型精密运动平台由于永磁直线同步电机参数变化和扰动等不确定因素致使两边的运动不同步问题,提出一种交叉耦合模糊PID控制方法.在单轴中采用模糊PID控制作为位置控制器,速度控制器用普通的PI控制,以保证单轴跟踪精度;双轴间引入交叉耦合控制方法,消除双电机之间存在的机械耦合,进而减小了双轴间的位置同步误差.结果表明,将交叉耦合与模糊PID相结合的控制方法能够使H型精密运动平台的同步误差收敛于零,并且使系统具有较好的跟踪性能与鲁棒性.     

永磁同步伺服电机FNN控制的仿真分析

模糊神经网络结合了模糊控制和神经网络的优点,已广泛用在交流电机控制系统的研究中。本文作者利用MATLAB／SIMULINK仿真软件,建立了基于IP-模糊神经网络控制器的永磁同步电机仿真模型,实验结果表明：采用比例积分控制器（IP）-模糊神经网络控制时系统具有良好的抗干扰性,提高了控制精度和鲁棒性。