高精度微波功率控制技术研究

针对微波输出功率控制过程中所出现的精度低、稳定性差等问题,提出了一种基于DSP的高精度微波功率控制技术.系统采用DSP技术及可控硅控制技术,通过改变磁控管阳极高压来调整磁控管阳极电流,实现了对磁控管输出微波功率的精确控制.同时采用A/D转换器及数字化温度传感器,实现了微波输出功率及微波加热效果的实时监测.通过对不同设定参数下测量的微波输出功率数据的比较,得以看出系统性能稳定可靠且输出微波功率控制精度可以达到1%.     

移动机器人模糊控制系统的设计

针对移动机器人在原控制器控制下自主运动时出现的不稳定状况,将模糊控制策略引入移动机器人运动控制系统中.通过分析比较不同的控制方法,设计了由速度误差率和速度误差变化率为控制系统的输入,移动机器人电机输出功率为控制系统的输出的双输入单输出的模糊逻辑控制器.通过仿真对比不同控制器所产生的移动机器人速度变化曲线,当移动机器人系统受到外界干扰时,对于原始控制器,PID控制器和模糊逻辑控制器速度变化的幅度分别为 26%, 13%, 4%.模糊逻辑控制器在处理外界干扰时在快速性和灵敏性上明显优于PID控制器和原始控制器,采用这种控制方法对移动机器人的驱动电机输出参数实现了模糊控制,达到了预期的工作性能要求.     

基于神经网络的迭代控制研究

利用迭代学习控制过程记忆的期望控制ud(t)、期望轨迹yd(t)以及跟踪误差ek 1(t),提出了用迭代学习控制理论进行系统控制律设计的方法,并基于神经网络的拟合算法拟合出控制系统PID控制器的参数,实现了对系统的迭代学习控制.研究表明,这种方法实现的PID控制器结构简单,作用于系统可获得较佳的动态特性和较强的鲁棒性.仿真实例表明了这种方法具有很好的可行性和实用性.     

模糊参数自整定PID控制器的设计与仿真研究

为实现PID参数的自动整定,在PID控制和模糊控制的基础上,设计了一种用于晶体生长炉温度控制系统的模糊参数自整定PID控制器,该控制器基于PID参数的优化规律,利用模糊控制规则对PID参数进行在线的自动整定.与常规PID温控系统比较,该控制器的系统超调量明显减小,控制系统的动静态性能均得到改善,升温速度和目标温度控制精度达到了设计指标,系统仿真验证了该设计的有效性与实用价值.     

凿岩台车多关节机械臂的PID位置控制研究

液压凿岩台车在现代隧道掘进施工中发挥了重要作用,现有液压凿岩台车在进行寻找孔位时,需要对6个液压缸和2个液压马达分别进行控制。主要研究了电液比例阀控制液压缸的位置控制系统,以电液比例阀对支臂缸的位置控制为例,其余各个关节控制系统可以以此类推,不进行详细叙述。电液比例阀控制液压缸位置控制系统实际上是一个对液压缸的位移量在钻孔作业中进行实时校正的系统,并对液压缸的期望位移和实际位移产生的偏差进行控制,并在控制环节中添加一个控制器。设计了模糊控制系统的构成,并对模糊PID参数整定的方法与过程进行了论述,然后通过MATLAB的Fuzzy工具箱和SIMULINK模块对电液比例阀控制液压缸的模糊控制器进行设计与仿真。仿真结果显示,在此阀控液压缸控制系统中,模糊PID控制器的抗干扰能力很强,响应速度快,性能也十分稳定。     

微波大功率输出及其控制技术研究

针对传统的微波功率输出以单片机控制为主的控制技术,系统稳定性差、精度低且输出功率小的问题．文中提出了一种以DSP为控制部分的多磁控管微波输出系统。采用DSP、可控硅技术以及微波理论,通过控制磁控管阳极电流来控制各磁控管微波功率的变化,并采用多路耦合技术,提高了整个系统的微波输出功率．完成了其阳极电流、电压等性能指标的测试,使微波输出功率的耦合度达到95％,系统运行稳定,满足了实际测试要求．     

基于LuGre模型的反演自适应滑模ABS控制

针对车辆紧急制动过程中增加车辆行驶安全以及寻求最优刹车策略的要求,对车辆稳定控制系统中防抱死制动系统进行研究,提出一种基于LuGre动态轮胎模型的防抱死制动系统的反演(backstepping)自适应滑模控制方法.首先,构建结合LuGre动态轮胎模型的1/4车辆模型,应用实际轮胎数据拟合LuGre模型参数.其次,利用纵向动力学和滑移率的关系搭建控制系统模型设计反演自适应的滑模控制器,在自适应控制器作用下快速跟踪期望滑移率并改善系统的输出抖动,根据Lyapunov稳定性理论对该方法的稳定性进行了证明.最后,在良好路面和低附着路面上进行车辆紧急制动仿真实验,对该方法的可行性及有效性进行验证.     

一种风力辅助提水机的智能解耦控制策略研究

针对风能的最大化利用问题以及由风力机驱动的液压马达与柴油机之间的功率平衡问题,设计了一种风力辅助提水机的智能控制系统.该系统是一个时变的2输入2输出耦合系统,采用2个递归神经网络(Elman)在线调整2个PID控制器的参数、1个神经元解耦补偿器完成系统的解耦,实现了不依赖于对象模型的自适应PID解耦控制.仿真结果验证了该控制策略可行性,为进一步研究提供了参考.     

熔融碳酸盐燃料电池/燃气轮机混合发电系统的温度解耦控制

通过对熔融碳酸盐燃料电池/燃气轮机混合发电系统温度控制系统的研究分析,提出了对多变量系统进行解耦控制的方法.在解耦控制器的设计方面,采用了基于准对角递归神经网络的双变量动态解耦PID控制法.仿真结果表明,所设计的解耦控制器能使得系统各部件在期望温度范围内运行.     

变速积分增量式PID在气力除灰控制系统中的应用

针对除灰系统运行过程中管道内灰量的变化引起电机负载变化导致物料不能被顺利输送的问题,将增量式PID控制技术引入气力除灰控制系统中.根据偏差大小对控制系统的影响,设计了变速积分增量式PID控制器.通过仿真驱动电机转速与时间的响应曲线,对于变速积分增量式PID控制器达到匀速的时间为0.3s,在快速性和稳定性上都明显优于传统PID控制器.     

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。     

基于MATLAB逆变点焊电源模糊PID控制研究

针对逆变点焊机焊接过程比较复杂,难以建立精确的数学模型,而传统PID控制又难以达到控制质量的要求等问题,本文采用模糊PID控制技术,实现逆变点焊电源的稳定和高精度控制。在Matlab/Simulink仿真环境下,利用所设计的模糊PID控制器,建立了全桥逆变点焊电源闭环恒电流控制系统的动态仿真模型,并与传统PID控制方式下的逆变点焊电源作比较和分析。仿真结果表明,模糊PID控制较之传统PID控制,具有较高的精度和较小的超调量,输出电流能够更加快速平稳的达到目标值,控制效果更好,能够自动整定PID参数,具有适应性强、鲁棒性好、精度高的特点。该研究对模糊PID控制在逆变点焊电源中的实现具有一定的参考价值。     

模糊PID控制的助力模式对操纵稳定性影响分析

电动助力转向系统(EPS)设计中最重要的是助力控制模式的控制器设计。在PID控制的基础上引入了模糊控制,提出了基于模糊PID控制的助力控制模式;应用TruckSim和Simulink建立EPS联合仿真模型;采用常用的操纵稳定性开环和闭环两种评价方法进行PID控制和模糊PID控制仿真对比试验,研究模糊PID助力控制模式对EPS性能及整车操纵稳定性的影响。开环评价对比试验结果表明:模糊PID控制器的助力性能较好,但操纵稳定性略差一些。闭环对比试验表明:EPS助力控制模式能有效地提高转向系转向轻便性,模糊PID控制器作用下的操纵性和汽车行驶安全性较好。认为模糊PID控制器下的助力控制模式助力性能好于PID控制器,模糊PID控制器更适合EPS助力控制模式。     

ACS algorithm-based adaptive fuzzy PID controller and its application to CIP-Ⅰ intelligent leg

Based on the ant colony system(ACS)algorithm and fuzzy logic control,a new design method for optimal fuzzy PID controller was proposed.In this method,the ACS algorithm was used to optimize the input/output scaling factors of fuzzy PID controller to generate the optimal fuzzy control rules and optimal real-time control action on a given controlled object.The designed controller,called the Fuzzy-ACS PID controller,was used to control the CIP-I intelligent leg.The simulation experiments demonstrate that this controller has good control performance.Compared with other three optimal PID controllers designed respectively by using the differential evolution algorithm,the real-coded genetic algorithm,and the simulated annealing,it was verified that the Fuzzy-ACS PID controller has better control performance.Furthermore,the simulation results also verify that the proposed ACS algorithm has quick convergence speed,small solution variation,good dynamic convergence behavior,and high computation efficiency in searching for the optimal input/output scaling factors.     

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。     

基于神经元的自适应预测PID控制

提出了一种采用神经元的自适应预测PID控制方案。神经元具有很强的自学习和自适应能力 ,它可根据系统的误差并通过一定的学习算法来不断修正控制器的参数 ,使控制器能够适应受控对象结构参数以及环境的变化。因此采用单神经元构成自适应PID控制器 ,将神经元与PID控制结合 ,对PID参数进行在线寻优、自校正 ,使PID控制能有效地对付一些较复杂非线性被控对象 ,特别是难于用传统方法建模的被控对象。同时为了提高系统的快速跟踪和抗干扰能力 ,采用了动态自适应神经元 (APE)对非线性系统进行预测 ,即用神经元建立起非线性系统的预测模型 ,预测系统的未来输出 ,从而提高了控制系统的控制品质。同时详细介绍了该控制系统的自适应控制算法。仿真结果表明 ,这种自适应控制方案切实可行 ,其控制品质明显优于常规PID控制 ,且具有较强的鲁棒性 ,达到了良好的控制效果。     

减振器试验台模糊自适应PID控制及仿真研究

针对减振器试验台电液位置伺服系统,提出了模糊自适应PID控制策略,介绍了其工作原理及控制器的设计过程。与普通PID的控制效果进行比较,仿真结果表明该控制方法响应速度快、超调小、运行平稳,说明了在试验台的控制过程中模糊控制的优越性。     

永磁直驱风机最大功率跟踪模糊控制的仿真研究

对永磁直驱风力发电机的数学模型进行了推导,通过坐标变换得到了其在旋转坐标系下的数学模型,对机侧实现最大功率跟踪的控制策略进行了论述.由于风速的随机性、不确定性,若采用传统的PI控制,仅一组固定的参数在不同风速下难以达到较好的控制效果.为了提高风力发电机的动态性能,通过分析风力发电系统各参数之间的关系,设计了模糊自适应PID控制器,以叶尖速比的偏差及其变化为输入对象,以交轴电流为输出对象,使风力机能够实现最大功率跟踪,其控制效果优于传统的PI控制策略.