无刷直流电机的变论域模糊PID控制策略研究

针对无刷直流电机(BLDCM)调速系统存在的问题,将变论域和自适应模糊PID控制器相结合并应用于无刷直流电机控制系统中。分析无刷直流电机的数学模型,构建双闭环调速系统的无刷直流电机控制系统模型,并对无刷直流电机的调速系统进行模糊PID控制。结合均匀量化和非均匀量化变论域两种方法的优点,设计了一种基于模式识别的变论域模糊PID控制器,并在Matlab/Simulink实现系统的设计和仿真。仿真结果证明,与常规PID控制和模糊PID控制相比较,这种新控制器可以有效改善电机的超调性能和控制精度。     

基于粒子群算法的无刷直流电机调速系统应用研究

针对模糊控制器参数在线调节方面的不足,提出了一种基于粒子群算法优化的模糊控制器,对模糊控制器参数进行优化,并用于无刷直流电机的控制.无刷直流电动机调速系统采用双闭环控制,其中速度环采用粒子群优化模糊控制器,在仿真实验中实现控制器参数的在线调节,具有控制灵活、适应性强等优点,同时又具有较高的控制精度和较好的鲁棒性.     

自适应模糊PID控制在BLDCM调速系统中的应用

传统的PID对控制参数难以整定,无法满足无刷直流电机(BLDCM)调速系统对快速性、稳定性的要求,但自适应模糊PID能实时修正参数,更快的达到系统要求.利用无刷直流电机的数学模型和转速的传递函数,构造了无刷直流电机调速系统的仿真模块.同时将模糊PID参数自适应控制器引入无刷直流电机控制系统中,根据系统输出误差和误差变化率实时整定PID参数,完善了PID控制器的功能,仿真结果表明, 该方法比传统PID控制器具有更快的动态响应和更小的超调.     

高空螺旋桨无刷直流电机重置粒子群PID控制

永磁无刷直流电机驱动高空螺旋桨负载时,由于大气密度随海拔高度变化,电机转速随螺旋桨负载变化不断波动,传统定参数PID控制难以随环境变化对电驱动系统PID控制参数进行实时调整,系统的动态特性和鲁棒性较差。提出一种基于BFGS(Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno)动态重置粒子群算法(BFGS-RPSO)的永磁无刷直流电机PID参数控制方法,该方法利用BFGS-RPSO算法灵活快速的在线参数寻优特点,对永磁无刷直流电机控制系统PID参数进行在线实时优化调整,提高了螺旋桨负载电驱动系统的动态特性和鲁棒性。Matlab仿真和实验表明,电机在起动过程中,转速上升时间较短,转速和转矩超调较小,且在负载波动过程中电机转矩脉动较小,BFGS-RPSO PID参数控制比传统PID控制具有更好的动态特性和鲁棒性,适合应用于高空螺旋桨永磁无刷直流电机螺旋桨电驱动系统。     

嵌入式无刷直流电动机模糊控制系统

针对无刷直流电机的高性能控制要求,提出了一种基于嵌入式操作系统的无刷直流电动机模糊控制系统设计方法.系统采用嵌入式操作系统μC/OS-Ⅱ作为系统管理软件,并将模糊控制和PID控制通过自适应因子结合,在线自调整控制参数,最后在基于DSP的控制器中运用该编程方法实现了上述控制思想.实验表明,将嵌入式操作系统应用于无刷直流电机控制器切实可行,且实时性强,性能可靠,同时验证了模糊PID调速系统设计与编程方法的可行性,提高了系统的控制精度且系统具有良好的动态性能,系统设计合理,具有很高的实用和参考价值.     

直流无刷电机的模糊PI速度控制

在分析无刷直流电机数学模型的基础上,将模糊控制与传统的PID控制相结合,设计了模糊PI无刷直流电机速度控制器,并应用于调速伺服系统.仿真实验表明,用模糊PI控制器代替普通的PI控制器,可以使BLDC的整体性能得到显著改善,是高性能BLDC调速系统开发的一个重要方向.     

模糊自适应PID控制器在无刷直流电机控制系统中的应用研究

对于具有多变量、时变性、非线性、强耦合等特性的无刷直流电机（BLDCM）控制系统,传统的PID控制很难实现良好的控制效果.基于无刷直流电机（BLDCM）的数学模型,提出一种基于模糊自适应PID控制的速度控制方案.该算法根据电机转速变化,采用模糊控制原理对PID的参数进行在线整定,实现优化控制.仿真结果表明,模糊自适应PID控制具有转速响应快,超调量小等优点,使系统对扰动和参数变化都具有较强的鲁棒性,控制效果优于传统的PID控制.     

基于DSP的无刷直流电机控制器设计与仿真

设计了一种基于TMS320LF2812A的无刷直流电机全数字控制系统,并对该系统进行了仿真. 采用无位置传感器法获取转子位置,利用模糊PID算法实现高精度控制,可有效地产生PWM信号驱动逆变电路对无刷直流电机进行控制,并有较好的电流保护功能.仿真结果表明,该系统具有较好的动态和静态特性,电机运行的可靠性高.     

改进型BP神经网络无刷直流电机速度控制方法

针对传统PID算法控制的无刷直流电机调速系统存在控制精度低、抗干扰能力差等问题,提出一种在线调整学习速率的BP神经网络PID控制算法,有效克服了前者陷入局部最小和收敛速度慢等缺陷。建立无刷直流电机转速、电流双闭环调速系统数学模型,对其转速环进行BP神经网络PID控制;应用Matlab/Simulink设计与仿真,并将之安装在电动代步车上进行道路实际测试。结果表明:改进后的BP神经网络PID控制算法使无刷直流电机调速系统具有更好的稳定性和鲁棒性。     

无刷直流电机滑模变结构控制策略研究

为了克服无刷直流电机控制系统中传统的PID控制策略所暴露出的鲁棒性差等缺点,提出了具有快速响应能力和强鲁棒性的滑模变结构控制策略。分析了无刷直流电机的数学模型,将滑模变结构原理应用于无刷直流电机控制系统的速度环节,设计出滑模变结构控制策略,并与传统的PID控制策略进行对比分析,前者在控制性能上展现出极大的优势。仿真试验表明,该滑模变结构控制策略具有较快的响应速度、较强的抗负载扰动能力等优势,提高了无刷直流电机的鲁棒性,从而验证了滑模变结构控制策略的有效性。     

空压机用无刷直流电机的模糊控制及仿真

为了快速适应电动汽车在不同路况时的功率需求,必须对驱动空压机高速旋转的无刷直流电机（BLDCM）的转速进行实时控制.在BLDCM的双闭环调速控制系统中,外环转速采用模糊控制器取代常规PID控制器,以克服BLDCM的非线性影响,它与内环电流的PI控制相结合,提高了BLDCM控制系统的动态响应速度.仿真结果表明：BLDCM调速控制系统采用模糊控制器比采用常规的PID控制器具有较好的控制性能,可满足电动汽车的工作需求.     

无刷直流电动机控制系统的单神经元控制器

为了克服电机非线性、变参数的影响,本文研究了适用于无刷直流电动机控制系统的单神经元自适应ＰＩＤ控制器。对线性和非线性单神经元自适应ＰＩＤ控制器的分析和仿真表明线性单神经元控制系统具有响应快、鲁棒性强、自适应好等特点,易于实现实时控制。     

基于DSP他励直流电机模糊PID控制器仿真研究

针对他励直流电机调速系统参数模型的非线性、时变性,常规PID控制器参数离线整定带来的非优化的问题,提出一种基于DSP的模糊PID控制器算法,以电流反馈误差及误差的变化率作为模糊控制器的输入变量,采用参数自整定的模糊PID控制器实现PID参数在线优化。以DSP开发系统作为仿真平台,将他励直流电机传递函数转换为差分方程,构成基于模糊PID控制器的数字闭环他励直流电机仿真系统。利用DSP高速运算能力进行在线仿真,观察常规PID控制器和模糊PID控制器产生的系统输出波形。CCS2.0和MATLAB仿真实验表明：模糊PID控制器基本实现输出无超调,系统阶跃响应的上升时间和调整时间均比常规的PID控制器阶跃响应的小。模糊PID控制器应用于他励直流电机调速系统中,控制性能明显高于基于常规PID的调速系统。     

四旋翼飞行器控制系统的设计与实现

为了解决四旋翼飞行器的飞行控制问题,设计了一种基于位置式比例积分微分(PID)算法的飞行控制系统.该控制系统以MSP430f149处理器为中央处理器,以MPU-6050传感器为惯性测量器件.在搭建的姿态控制平台上,为了实现控制系统的稳定飞行,结合四旋翼飞行器的飞行原理对传感器输出的姿态角进行PID控制,然后将PID控制器的输出信号与电机的基本油门相结合,用以调节4路脉冲宽度调制(PWM)信号占空比的方式来控制电调电路,再由电调驱动电机并控制电机转速.结果表明,俯仰角、横滚角、偏航角的误差均小于1°,验证了PID算法对四旋翼飞行器姿态角控制的有效性,保障了飞行器自稳定控制的鲁棒性.     

无刷直流电机控制系统仿真比较

无刷直流电机(BLDCM)是一种多变量、非线性的控制对象,PID控制等传统控制方法难以达到现代工业控制高精度和高性能的要求.以BLDCM作为研究对象,介绍了BLDCM的结构原理,给出了基于传统PID、模糊PID和神经网络PID 3种BLDCM控制系统结构,并在Matlab/Simulink仿真平台上比较了3种BLDCM调速系统的性能.仿真结果表明,模糊PID控制系统的性能相对最优.     

直流电机速度控制比较

用比例积分微分(PID)控制器和模糊逻辑控制器(FLC)对他励直流电机的速度控制进行了对比研究,并对他励直流电机的串级启动进行了数字化实验.结果表明,PID控制器的原理和结构简单,其控制系统的设计是建立在控制对象精确的数学模型基础上,是线性控制,对于那些电机控制要求超调量小的,电压调节范围不宽的,应当优先考虑PID控制;FLC控制器是基于软件的规则和硬件的组合,是建立在专家知识库和人工操作经验的基础上,不需要对控制对象建立精确的数学模型,在鲁棒性要求高、响应时间快、稳定时间要求短的场合,FLC具有明显的优势,具有更好的设计参数,组成的控制系统更容易满足非线性控制系统要求.     

变风量空调系统温度模糊PID控制

将模糊PID控制应用于变风量空调系统中,任务是将送风温度和空调房间内的温度（回风温度）控制在各自的设定目标值附近。分别设计了变风量空调系统的送风温度模糊PID控制系统和室内温度（视为回风温度）模糊PID控制系统,通过调节冷冻水阀门的开度来控制送风温度,通过调节变频风机的转速来控制室内温度。应用所设计的模糊PID控制器对送风温度和空调房间的温度（即回风温度）进行了实时在线控制,控制结果表明模糊PID控制器设计合理,控制效果良好。     

基于BP神经网络的改进增量式PID暖通控制器设计

为了克服传统PID控制在暖通空调系统应用中超调量大、控制精度低的缺陷,提出了一种基于BP神经网络的PID控制器设计方法.利用BP神经网络具有很强的学习能力、任意逼近非线性能力、自适应性和鲁棒性等特点,将BP神经网络与PID控制结合,实现了PID的3个控制参数的在线自整定.仿真结果表明,该方法可以显著改善系统的动态性能和控制精度,实现了PID控制参数的在线动态调整,避免了由于系统模型和结构参数变化导致的控制效果不稳定.     

基于GA参数辨识的直流伺服电机PID调节器的设计

针对数控火焰切割机自动调高系统的特点和要求,采用遗传算法对其位置调节器PID参数进行全局优化辨识,有效地解决了直流伺服电机的控制精度和快速性的问题.仿真结果表明,与传统的参数辨识法相比,遗传算法参数寻优使自动调高系统的动态性能大幅提高,具有很强的鲁棒性.