基于神经元积分分离PID的直线电机速度控制系统

利用神经元积分分离PID控制算法对直线电机的速度进行控制,并将其控制效果与采用神经元PID控制算法的控制效果进行比较。仿真结果表明,直线电机采用神经元积分分离PID控制能有效改善系统的动态特性,增强系统的抗干扰能力。     

永磁同步直线电机无模型电流控制

为改善永磁同步直线电机的动态响应性能,提高电机控制系统的鲁棒性,针对传统永磁同步直线电机PID控制方法中参数不确定性导致的控制不稳定问题,提出一种无模型电流控制方法.该文基于超局部模型设计永磁同步直线电机控制系统的无模型电流控制器,分别搭建PID控制和无模型电流控制系统,在此基础上进行稳态运行、负载突加减和电机参数摄动的仿真及实验对比.结果表明,所提方法改善了永磁同步直线电机控制系统的动态响应性能,对电机参数不确定性具有较强的鲁棒性.     

直线电机的智能化PID控制

本文介绍一种以8098单片机为主控制器的数字PID控制系统。该系统采用软件技术实现PID控制参数的智能化自动整定,并利用整定后的控制参数控制直线电机的运行过程,使电机系统能获得较高的响应速度、稳定的控制精度和良好的控制效果。单片机的使用,简化了控制电路,有利于实现机电一体化。     

基于灵敏度的积分对象PID控制器

PID控制器被广泛应用在工业中去控制自平衡对象,但对积分对象的应用还比较少。本文针对积分对象,提出一种基于灵敏度指标的PID控制器整定方法。首先采用内环反馈结构将积分对象转换成一个稳定的模型,然后基于灵敏度指标设计PID控制器,最后将两个回路等价为一个反馈回路结构并获得给定加权PID控制器参数整定方法,克服了传统PID控制器控制积分对象的不足。仿真结果表明本PID控制器整定方法可以使积分对象闭环系统获得期望的灵敏度,保证了系统的鲁棒性和良好的控制性能。     

永磁直线电机离散PID神经网络重复控制

针对永磁直线电机的非线性摩擦问题,提出了一种混合智能控制和重复控制设计方案实现永磁直线电机的跟踪控制。为了补偿摩擦力首先应用基于RBF神经网络控制器与PID控制器相结合来实现对周期信号的跟踪。为了进一步提高周期信号跟踪性能,在反馈控制回路中增加一个来源于Bzout恒等式特解的离散时间重复控制器。合成混合控制器(包括神经网络控制器、PID控制器和重复控制器)在直线电机运动控制中能够实现周期性参考输入信号跟踪及扰动抑制。仿真结果表明:控制器能够达到较好的控制效果。     

新型直线磁阻电机的自抗扰控制

叙述了直线磁阻电机机械结构改进以及自抗扰控制(ADRC)技术的应用.直线磁阻电机具有制造成本低、结构简单以及可靠性高等优点,自抗扰控制器具有适应内部以及外部干扰,实时调整和鲁棒性强的特点.论述了采用自抗扰技术对直线磁阻电机的速度调节仿真和实验结果.仿真和实验结果均表明,自抗扰控制器比PID控制器具有在各种干扰作用下抗干扰能力强、鲁棒性好等特点.     

直线直流电动机的迭代学习控制研究

直线电机的诸多非线性因素是影响其控制精度的主要原因。迭代学习控制能充分借助历史控制信息构成当前控制输入且不依赖被控系统的详细模型。基于迭代学习控制思想,在PID控制的基础上,设计应用于直线电机运动系统的迭代学习控制器(ILC)。仿真结果表明,迭代学习控制器能够克服非线性特性对直线电机运动系统的影响,提高系统控制精度。     

基于干扰观测器的永磁同步直线电机自适应PID控制

针对永磁同步直线电机精确速度跟踪的问题,提出一种基于干扰观测器的自适应PID控制器。针对基于矢量控制的直线电机模型设计非线性干扰观测器进行干扰观测。同时,基于李雅普诺夫稳定性设计超限补偿控制器以及在线更新的投影自适应律使PID控制律始终跟随反馈控制律。最后通过试验分析结果,证明了该控制策略有更好的动态性能及鲁棒性。     

基于TMS320F2812的直线开关磁阻电机位置控制系统研究

基于自主研发的直线开关磁阻电机,介绍了系统的硬件组成及软件设计方案.系统充分利用DSP丰富的内部资源和高速运行的特点,采用PID控制算法,通过实验确定控制器的控制参数,实现对直线开关磁阻电机的位置精确控制.实验结果表明,直线开关磁阻电机位置控制系统具有良好的动、静态性能和控制精度.     

永磁同步直线电机RBF神经网络的PID控制

针对永磁同步直线电机的初级磁链近似为常数这一特点,在d-q轴下建立了直线电机的数学模型。直线电机具有非线性、耦合性、负载扰动、时变不确定性等特点。常规PID控制虽然结构简单、输出稳定、易实现,但在高速高精度应用场合却不能达到理想的控制效果。提出了一种基于RBF神经网络与传统PID控制相结合的新策略,形成RBF神经网络整定PID控制,在一定程度上改进了PID控制的性能。仿真结果表明,RBF神经网络PID控制具有更好的动态响应性和更加稳定的跟踪性能。