模糊自适应PID在数控进给伺服系统的应用

数控机床的进给伺服控制是复杂的机电耦合系统,因其存在参数时变、负载扰动以及电机的非线性等缺点,很难为其建立准确的模型。模糊Fuzzy控制具有无需建立被控对象的数学模型、鲁棒性好等优点但稳态精度差,将模糊控制和PID控制相结合,设计了模糊自适应PID控制器,并将此应用于数控伺服系统的控制中,该控制器具有较完善的控制性能。仿真实验的结果表明,采用该模糊自适应PID控制器具有较高的稳定精度,较强的鲁棒性。     

基于ASGSO的数控机床进给伺服系统分数阶控制

为满足数控机床对加工精度的要求,针对交流永磁同步电机驱动的进给伺服系统在不同工况下存在的扰动、摩擦、变负载、惯性力矩等非线性问题,设计一种自适应步长的萤火虫算法(ASGSO)优化的分数阶PID控制器(ASGSO-FOPID)。FOPID控制器相比传统控制器动态性能突出,能够对非线性环节进行更好的控制。利用ASGSO算法全局搜索能力,获得最优数控机床进给伺服系统分数阶PID控制器参数。建立数控机床进给伺服系统模型,分别采用PSO-FOPID、状态转移STA-FOPID、ASGSO-FOPID控制进给伺服系统进行对比。仿真和实验结果表明：提出的ASGSO-FOPID控制器具有跟踪速度快、抗干扰能力强、精度高等优点,该方法能够有效地提高数控机床的定位精度和加工精度。     

数控机床伺服系统的模糊自整定PID仿真研究

以数控机床进给伺服系统为研究对象,结合模糊控制和PID调节的各自优点,分析研究模糊PID控制器的实现方法。运用MATLAB建立应用模糊PID控制的伺服系统仿真模型,对模糊PID控制器的设计方法与应用效果进行了研究探讨。仿真实验结果表明模糊PID控制器能够很好的弥补常规PID控制整定不良、性能欠佳和适应性差的缺点,有效地减少了系统响应的超调,具有良好的动态特性。     

数控进给伺服系统的模糊免疫自适应PID控制研究

针对数控进给伺服系统的特点及其性能要求,应用免疫反馈系统的原理和模糊控制理论,在传统PID控制基础上设计出一种模糊免疫自适应PID控制器.运用模糊免疫PID控制,通过模糊控制规则对PID参数进行实时修改,使系统具有较好的自适应能力和较强的鲁棒性.在MATLAB环境下对进给伺服系统进行了动态仿真.仿真结果表明,模糊免疫自适应PID控制器的控制性能远优于常规PID控制器,即使在外界干扰和系统工况发生变化时,此控制器也具有很好的快速响应特性和较强的鲁棒性.     

基于IPSO的数控机床进给伺服系统PID参数优化

数控机床的高精度进给控制一般都采用永磁同步电机拖动的交流伺服系统,优化进给轴伺服系统PID参数对提高进给轴快速响应性、跟随精度和抗干扰性等均具有重要作用。针对数控机床高精度要求,文章提出了一种改进粒子群算法(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO),利用其对数控机床进给伺服系统模糊控制器(PID)的三个比例因子参数Kp、Ki、Kd进行优化,并在Simu Link环境中进行仿真实验,同时与人群搜索算法(SOA)、基本粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)进行对比。仿真结果表明,利用IPSO算法进行PID参数优化的数控机床伺服系统动态性能得到了很大改善,具有低超调量、鲁棒性强和高稳态精度等优点。     

MATLAB的数控机床模糊免疫PID控制仿真研究

应用免疫反馈系统的原理和模糊控制理论,在传统PID控制基础上设计出一种模糊免疫自适应PID控制器,运用模糊免疫PID控制,通过模糊控制规则对PID参数进行实时修改,使系统具有较好的自适应能力;并基于MATLAB环境下对数控机床伺服系统进行了动态仿真。仿真结果表明,在外界干扰和系统工况发生变化时,此控制器具有很好的快速响应特性和较高的鲁棒性。     

数控机床自适应模糊位置伺服系统

数控机床的进给伺服水平是衡量数控档次的标准,永磁同步电机(PMSM)以其良好的动静态特性广泛应用于数控机床的伺服系统中.为此,文章以PMSM位置伺服系统为控制对象,针对该系统的非线性、参数不确定性及对时实性和无超调的要求,提出了对量化因子,比例因子进行在线寻优的自适应模糊控制方法,并在simulink环境下进行了仿真,仿真及实验结果表明,自适应模糊位置控制器具有良好的稳态精度和动态响应.     

基于遗传算法优化的模糊PID在粉末液压机伺服系统的应用研究

CNC粉末冶金液压机电液伺服系统具有时变性、易受干扰等特点,运用常规的PID控制难以达到满意的控制效果.运用模糊PID控制实现对PID参数的在线自适应整定,提高了PID控制器对电液伺服系统的调节控制能力.为了进一步提高模糊PID控制器的控制性能,采用遗传算法对模糊PID控制器的初始PID参数和比例因子进行了优化.仿真结果表明:基于遗传算法优化的模糊PID控制器在CNC粉末冶金液压机电液伺服系统的控制中具有良好的自适应性、鲁棒性和稳定性.     

液压位置伺服系统的模糊免疫自适应PID控制

以闪光对焊机为研究对象,针对其液压伺服系统存在的非线性、参数不确定性以及负载干扰等特点,借鉴生物免疫反馈响应过程的调节作用和模糊逻辑推理的自适应性,设计出一种模糊免疫自适应PID控制器。建立液压伺服控制系统的数学模型,并利用AMESim建模与仿真软件对液压伺服控制系统进行了分别采用模糊免疫自适应PID控制与常规PID控制的仿真对比试验。结果表明:该控制器性能优于传统的PID控制器,具有良好的快速响应特性、较强的鲁棒性和自适应能力。     

电液伺服造波机模糊自适应PID前馈补偿控制研究

传统PID方法在实现电液伺服造波机位置跟踪控制时,存在精度低、适应性差等不足,无法满足造波机系统的设计需求。为改善系统控制性能,提出电液伺服造波机模糊自适应PID前馈补偿控制方法。首先建立造波机电液伺服系统的数学模型,并推导位置伺服控制系统中各环节的传递函数,然后设计了模糊自适应PID前馈补偿控制器,并运用MATLAB/Simulink实现了控制系统的设计和仿真。在造波机不同工况下,对比传统PID控制、模糊自适应PID控制和模糊自适应PID前馈补偿控制3种控制策略的仿真结果。结果表明：所提出的模糊自适应PID前馈控制方法能有效提高造波机电液伺服系统的动态性能和位置控制精度,并具有较强的自适应能力。     

超精密数控机床的规则可调自适应模糊控制系统的研究

介绍了一种能够根据位置误差和误差变化率自动调整模糊规则和比例因子的规则可调自适应模糊控制器。仿真实验表明了该模糊控制系统不但能很好地适应伺服系统的非线性特点，而且具有很高的动态跟踪精度、静态定化精度和鲁棒性．其性能优于PID控制器和常规的模糊控制器，能更好地满足超精密机床数控系统极高的轮廓跟踪精度、定化精度和抗干扰性能的要求。     

数控机床神经元自适应位置控制算法

基于神经元的自学习特性,提出了适用于数控机床位置伺服控制的神经元控制器,算法的显著特点是不需要系统建模,而且运算简单,非常适用于工程实际应用。仿真和数控机床伺服系统的实时控制实验说明本文提出的控制算法的有效性。     

数控机床位置伺服系统的无模型自适应迭代学习控制

数控机床位置伺服系统在加工过程中受负载、摩擦和电路系统响应特性等因素影响,很难精确建立其加工过程动力学模型。针对批量零件加工过程中的重复执行过程,设计了一种数据驱动的无模型自适应迭代学习控制方案。该方案借助沿迭代轴的动态线性化方法,将数控机床位置伺服系统加工动力学过程等价转化成一个虚拟的迭代数据模型,并根据设计的迭代学习控制律和参数估计律构建数控机床位置伺服系统的无模型自适应迭代学习控制方案。仿真结果表明:该迭代学习控制方案基于数控机床重复运行的特点,仅利用位置和电机电流信息,完成了对零件加工过程的改善,提高了加工精度。     

基于遗传算法优化的数控切割机伺服系统控制研究

数控切割机伺服系统存在参数时变、负载扰动、电机非线性等特性,难以准确建模。针对该问题,提出基于遗传算法优化的模糊PID控制方法。该方法将遗传算法和模糊PID控制方法相结合,用遗传算法来优化模糊控制规则。将该方法应用于自主开发的数控切割机伺服系统的控制中,结果表明:采用该控制方法,系统具有良好的静、动态特性,切割质量显著提高。     

基于DSP的高速开关阀控液压伺服系统的研究

针对高速开关阀控液压系统,介绍基于DSP的高性能电液伺服控制器的设计方法。该控制器以TMS320LF2407A DSP为平台,采用模糊自适应PID控制技术,实现系统的实时控制。该控制器响应快、稳定性好。同时也说明模糊自适应PID控制技术是适合于非线性系统的一种有效控制方法。     

伺服系统中PID控制器参数整定的研究

针对伺服系统中常用的比例-积分-微分(PID)控制器的参数手动整定不方便的问题,对机器学习算法和模糊控制进行研究,重点分析反向传播(BP)算法和模糊控制器的设计方法,提出一种基于机器学习和模糊控制的PID参数整定方法。利用BP神经网络的学习能力得到系统模型,结合模糊控制进行预测得到PID参数,并在实验平台上进行验证。研究结果表明:通过机器学习和模糊控制得到的PID参数具有较好的控制效果,该方法能够避免手动整定PID参数,节省大量时间。