无刷直流电动机模糊自适应PID控制策略研究

提出了一种无刷直流电动机调速系统的模糊自适应PID控制方法.在Matlab/Simulink平台上建立了无刷直流电机模糊自适应PID控制的仿真模型,对参数改变时无刷直流电动机模糊自适应PID仿真模型也进行了仿真,并与模糊PID控制和传统PID控制的控制效果进行了比较.仿真结果表明:建立的系统鲁棒性强、响应速度快、无超调,且稳态精度高.     

无刷直流电动机模糊自适应PID控制策略研究

提出了一种无刷直流电动机调速系统的模糊自适应PID控制方法。在Matlab/Simulink平台上建立了无刷直流电机模糊自适应PID控制的仿真模型,对参数改变时无刷直流电动机模糊自适应PID仿真模型也进行了仿真,并与模糊PID控制和传统PID控制的控制效果进行了比较。仿真结果表明：建立的系统鲁棒性强、响应速度快、无超调,且稳态精度高。     

基于模糊控制技术的无刷直流电机系统

在永磁无刷直流电机调速系统中,采用了自适应模糊PID控制器。建立了永磁无刷直流电机的数学模型,并以此进行转速和电流双闭环无刷直流电机调速系统控制。通过自适应模糊PID控制器在线调整PID控制器的三个参数,完善了PID控制器的性能。仿真和试验结果都表明,该方法比经典PID控制器具有更快的动态响应和更小的超调。     

基于模糊控制技术的无刷直流电机系统

在永磁无刷直流电机调速系统中,采用了自适应模糊PID控制器。建立了永磁无刷直流电机的数学模型,并以此进行转速和电流双闭环无刷直流电机调速系统控制。通过自适应模糊PID控制器在线调整PID控制器的三个参数,完善了PID控制器的性能。仿真和试验结果都表明,该方法比经典PID控制器具有更快的动态响应和更小的超调。     

模糊自适应PID控制在无刷直流电动机矢量控制中的应用

为了能够对无刷直流电动机进行有效地矢量控制,深入地研究了模糊自适应PID控制的应用.首先,提出了无刷直流电机的矢量控制策略;接着,介绍了模糊自适应PID控制器的控制原理;然后,进行了模糊自适应PID控制器的设计;最后,进行了实例研究,进行数值仿真实验,实验结果表明,该方法具有较强自适应能力以及较高的可靠性.     

模糊PID控制在BLDC系统中的应用

普通PID控制作为一种线性控制方法,在一些环境条件变化的影响之下无法保持设计时的性能指标。机械臂关节用无刷直流电机要求控制精度高,但由于其非线性的特点,普通PID控制难以做到精确控制。模糊控制具有非线性、变结构、自寻优等优点,采用模糊逻辑实时调整PID控制器参数,可以克服无刷直流电机系统中变参数、变结构和非线性等因素。仿真结果表明参数自适应模糊PID控制响应快、无超调、鲁棒性好,动静态性能均优于普通PID控制,能够做到无刷直流电机精确控制。     

基于模糊自适应分数阶PID的医用无刷直流电机控制研究

针对医用呼吸机上应用的无刷直流电机控制器响应速度慢、动态性能差等问题,结合分数阶控制理论和模糊控制理论,提出了模糊自适应分数阶PID控制策略。其中分数阶PID控制旨在提高无刷直流电机系统的控制精度,同时利用模糊控制不依赖被控对象数学模型的优势,实现分数阶PID参数的在线调整。在Matlab/Simulink环境下,建立无刷直流电机控制系统的仿真模型,并进行仿真研究。仿真结果表明模糊自适应分数阶PID控制器响应速度快,能实现参数在线调整,并能有效的提高系统的动静态性能和鲁棒性。     

基于自适应模糊算法的无刷直流电机控制系统研究

针对传统的PID控制系统不能随外界变化而调整参数和控制精度不高、鲁棒性差等缺点,提出将自适应模糊PID控制算法应用于无刷直流电机的控制中,运用模糊控制原理对PID参数进行在线调整。仿真及实验结果表明:较之传统的PID控制,自适应模糊PID控制系统响应速度快、鲁棒性强、超调小、精度高,达到了较好的控制效果。     

双无刷直流电机同步系统的仿真研究

针对双无刷直流电机同步控制系统运行中由于负载扰动造成同步性能差的问题,建立了无刷直流电机和同步控制系统的数学模型,在比较各种同步控制控制方式和控制算法的基础上,提出了在偏差耦合控制方式下采用变论域自适应模糊PID控制算法对偏差进行补偿调节的双无刷直流电机改进控制方案,并与采用常规PID和模糊PID算法的方案进行了比较。通过仿真结果和结论分析,表明采用变论域自适应模糊PID控制算法的偏差耦合控制系统可提高同步精度,优于采用常规PID和模糊PID算法的系统。     

无刷直流电机数字控制系统设计

对无刷直流电机控制系统的仿真进行详细设计,以高性能80C196KC单片机为控制核心,采用单神经元自适应PID控制算法对无刷直流电机直接数字控制系统进行了硬件和软件设计.     

永磁无刷直流电动机的模糊PID控制研究

永磁无刷直流电动机调速系统是一个非线性、多变量的时变系统。采用传统的PID控制方法进行控制,难以达到良好的控制效果。设计一种模糊PID控制器,应用模糊算法在线自动整定PID参数,应用于无刷直流电动机调速控制系统。仿真实验结果表明,该模糊PID控制方法较常规PID控制和单纯的模糊控制具有更好的控制性能,具有无超调、响应快、鲁棒性强等特点。     

电动车用无刷直流电机模糊自整定控制器设计

本文在分析无刷直流电机数学模型基础上,设计了一种以PIC单片机为控制核心的电动自行车用无刷直流电机控制系统,给出了控制系统主要硬件电路设计和核心算法设计。本文针对传统PID控制的不足,结合模糊控制与PID控制,利用模糊推理方法实现对PID参数的在线自整定。对算法在Matlab环境下仿真,并对采用传统PID控制及模糊自整定参数PID控制的无刷直流电机控制系统进行了实验分析和比较。     

基于模糊系数修正BP神经网络PID的BLDCM控制系统仿真研究

常规PID、模糊算法无法解决无刷直流电机（BLDCM）控制系统存在的强耦合、非线性等问题,在干扰作用下容易出现信号失真。针对该问题,在滑行灯伺服转向系统中,以BLDCM三闭环控制系统为研究对象,结合BP神经网络、模糊控制和PID算法,提出一种基于模糊系数修正BP神经网络的PID控制。通过Simulink建模及仿真,对比研究了该策略与常规控制算法在转矩扰动和磁通扰动状况下的动态响应特性。仿真结果显示该改进控制算法在BLDCM位置控制系统中性能优良。     

基于变论域模糊控制的无刷直流电机转速问题

无刷直流电机(BLDCM)是一种多变量、强耦合、非线性、时变的复杂控制系统。由于其采用传统的PID控制时很难满足需要,所以针对BLDCM精确调速的控制问题,在基于传统PID控制上引入模糊控制设计了模糊PID控制,并在此基础上应用变论域的方法,设计了变论域模糊PID控制器。以BLDCM为模型,通过MATLAB建立其仿真模型。仿真和试验结果表明,采用变论域模糊PID控制的BLDCM与传统控制的BLDCM相比,具有响应速度快、超调小、控制精度高等优点。     

基于模糊神经网络的无刷直流电动机调速系统

无刷直流电动机是一种多变量、非线性的控制系统,采用经典的PID控制难以得到满意的控制效果。在分析无刷直流电动机数学模型基础上,提出了一种把高斯基函数作为隶属函数设计无刷直流电动机模糊神经网络控制器的新方法。仿真表明,系统响应速度快,抗干扰能力强,具有较高的控制精度和较好的鲁棒性。     

基于Stribeck摩擦模型的无刷直流电机控制系统设计与仿真

针对无刷直流电机(BLDCM)控制系统在实际运行中存在摩擦负载的问题,利用模糊PID控制的优点,提出了系统基于Stribeck摩擦模型的模糊PID控制方案.在分析BLDCM数学模型的基础上,运用MATLAB/Simulink对BLDCM速度、电流双闭环调速系统进行建模和系统仿真,并与采用常规PID算法的系统进行了比较.仿真结果表明基于Stribeck摩擦模型的模糊PID控制系统具有较好的给定适应性和抗干扰性,优于常规PID控制系统的性能.     

基于变论域模糊PID控制的BLDCM仿真分析

采用传统的PID控制方法,无刷直流电机(BLDCM)易受负载扰动、电机参量突变等不确定因素的影响,调速效果较差。研究了一种基于S函数的变论域模糊PID控制方案,应用于BLDCM速度环中,通过Simulink建立BLDCM速度、电流双闭环控制系统。仿真结果表明,变论域模糊PID控制方案在调速方面具有响应速度快、超调小、抗干扰能力强的特点,各项指标优于普通PID控制、模糊PID控制方案。     

无刷直流电机控制策略的仿真研究

为改善无刷直流电机的调速性能,研究了基于模糊控制思想的模糊控制器及其在BLDCM控制系统中的应用。在Matlab仿真平台下,建立了BLDCM的模型,构建了BLDCM转速闭环控制系统,其中转速控制器分别采用了模糊控制器和普通PID控制器。仿真结果表明：与常规PID控制器相比,采用模糊控制器的优势在于转速输出无超调、响应速度快、控制精度高,具有较强的鲁棒性和自适应能力。     

基于预测模型双模糊分数阶PID的BLDCM调速系统优化控制

无刷直流电机（BLDCM）具有复杂的非线性系统,强耦合、变量多等特点,传统的PID控制无法获得满意的控制效果。为此,在模糊控制、分数阶微积分及模型预测相关理论的基础上,提出了预测模型双模糊分数阶PID控制器。分数阶控制为系统提供更多的控制余度,并采用一种间接算法（Oustaloup算法）完成整数阶PID控制的延伸和扩展,模糊控制实现分数阶PID控制参数的在线调整;建立预测模型,并引入模糊控制动态调整预测模型系数K值,实现更加精确的控制。针对模糊分数阶PID控制器中参数选择,又提出了一种改进的万有引力算法进行参数优化,增强控制器的自适应能力。仿真结果表明:基于改进万有引力算法的预测模型双模糊分数阶PID控制的BLDCM调速系统较传统的PID控制具有更快的响应速度、更小的超调量及抗负载扰动能力强等优良的动、静态性能指标。     

基于模糊控制的燃油泵系统建模与仿真

建立了无刷直流电动机(BLDCM)、离心泵和模糊控制器的模型,并将其有机组合构建了BLDCM驱动的燃油泵系统的模糊控制仿真模型,设计了基于流量的燃油泵转速闭环,并进行了仿真,仿真结果显示:采用模糊控制系统上升时间短,无超调,无震荡,无稳态误差,比PID控制具有更快的动态响应和更好的稳态特性。