首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到16条相似文献,搜索用时 218 毫秒
1.
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。  相似文献   

2.
赵天宇  韩岳辰 《电工技术》2020,(19):114-116
无刷直流电机(BLDCM)因具有效率高、体积小等优点而被广泛应用于工业控制各个领域。但采用传统PID控制的电机调速器难以满足精准调速需求,所以针对BLDCM调速问题,结合PID控制设计TS模糊PID控制,且在此基础上设计了自适应模糊神经网络(ANFIS)控制。在MATLAB环境下建立BLDCM仿真模型进行仿真试验。试验结果表明,ANFIS控制器的控制性能相比于PID控制和TS模糊控制,具有响应速度快、控制精度高等优点。  相似文献   

3.
崔晓锃  石山  刘志东 《微电机》2012,45(2):75-78
针对开关磁阻电机系统较强的非线性,提出了一种基于论域自调整技术的模糊PID控制方法.根据论域自调整理论,设计了论域自调整模糊PID控制器;搭建了开关磁阻电机和论域自调整模糊PID控制器的Matlab仿真模型;通过仿真将开关磁阻电机在传统PID控制和论域自调整模糊PID控制条件下的运行状况进行了对比.仿真分析表明,论域自调整模糊PID控制方法比传统PID控制方法响应速度更快,控制精度更高,抗干扰能力更强.  相似文献   

4.
针对锅炉过热汽温大滞后和大惯性等难以建立精确的数学模型的问题,设计了模糊PID控制器。通过模糊推理对PID的参数在线调整,加入了变论域思想对控制系统进行改进,最后将粒子群优化算法应用于变论域模糊控制器中,对量化因子及PID的三个参数Kp、Ki和Kd进行优化。将模糊PID控制器应用于过热汽温度控制系统进行仿真。仿真结果表明:采用基于粒子群优化算法的变论域模糊PID控制比传统的PID控制具有较强的鲁棒性和抗干扰能力,具有明显的优越性。  相似文献   

5.
为解决四旋翼无人机控制系统存在的鲁棒性差和控制精度低等问题,结合变论域思想、模糊PID算法和串级PID算法三者优点,提出了一种基于变论域模糊PID的串级姿态控制算法。建立了四旋翼无人机系统动力学数学模型,在模型的基础上设计串级变论域模糊PID控制系统,将不同的控制器组合,使用外环角度环和内环角速度环对四旋翼姿态进行控制。常规串级PID算法和串级变论域模糊PID算法设计的控制系统所得仿真曲线对比表明,串级变论域模糊PID控制方法能满足四旋翼飞行器响应速度快与稳定性高的要求,其超调量为8%,明显优于串级PID控制方法。  相似文献   

6.
除Buck电路外的传统DC-DC电路的动态模型是非线性非最小相位系统,其动态特性受电路参数和动态模型的影响较大。PID控制必须建立在精确的数学模型上,而DC-DC变换器的非线性决定了PID调节很难达到更优的效果。模糊PID控制不需要精确的数学模型,而且消除了模糊控制存在的静差。但该控制方式的自适应能力较低,在输入量变化较大时,其控制精度变差。变论域模糊PID控制利用伸缩因子使系统的自适应能力提高,并增加模糊规则的利用率,使控制精度提高。本文研究了变论域模糊PID控制在非线性非最小相位系统的DC-DC变换器闭环控制中的性能,以DC-DC变换器中的典型非线性非最小相位系统的Sepic电路和Boost电路为例进行了仿真和实验,结果表明变论域模糊PID控制比前两种控制方式具有更优的控制性能。  相似文献   

7.
针对电子轴凹印系统中各电机之间的同步控制问题,提出了一种变论域模糊PID控制算法。通过分析印刷过程中多电机同步的特点,将变论域思想与模糊PID控制相结合,设计了变论域模糊PID控制器。在Matlab/Simulink环境下对模糊PID控制和变论域模糊PID控制进行了仿真对比,并且搭建运动控制平台进行物理实验。结果表明,相比于模糊PID控制,变论域模糊PID控制响应速度快、抗干扰能力强,适用于多电机之间的同步协调控制。  相似文献   

8.
变论域自适应模糊PID控制器设计   总被引:4,自引:0,他引:4  
针对一类大时滞、时变系统,提出一种基于变论域模糊控制理论及模糊PID控制原理的变论域自适应模糊PID控制方法。该方法结合了常规模糊PID控制器和变论域模糊控制器各自的优点,通过论域调整改善模糊PID控制器参数调整精度和范围,具有良好的自适应能力和鲁棒性能。仿真结果验证了该方法的优越性。  相似文献   

9.
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.  相似文献   

10.
火电厂主汽温控制系统具有大惯性、大延迟和时变等特性,采用常规PID串级控制方法难以获得满意的控制效果。通过引入变论域模糊控制原理来整定PID参数,从而实现了变论域模糊自整定PID控制。它充分综合了变论域模糊控制、PID控制的优点。通过对锅炉过热蒸汽温度控制系统的仿真研究表明,变论域模糊自整定PID串级控制的控制效果优于常规的PID串级控制,能适应对象参数的变化,具有较强的鲁棒性和自适应能力,控制品质好。  相似文献   

11.
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。  相似文献   

12.
无刷直流电机模糊控制系统及仿真分析   总被引:11,自引:3,他引:11  
史浩  潘再平 《微电机》2005,38(5):42-44
采用模糊控制实现对永磁无刷直流电机双闭环系统的调速。文中首先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控制,然后通过模糊PD控制器结合积分完善了P ID控制器的性能,提高了系统的控制精度,最后应用M ATLAB中的Fuzzy T oo lbox和S IMUL INK,实现了该电机模糊控制系统的计算机仿真。仿真结果表明,该方法比经典P ID控制器具有更快的动态响应和更高的调节精度。  相似文献   

13.
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。  相似文献   

14.
根据无刷直流电动机控制的基本原理,设计了一种基于可变论域模糊控制的高性能无刷直流电机速度控制器。该控制器可以动态地改变输入模糊集的论域。构造了无刷直流电机基于该模糊速度控制器的控制系统,基于Matlab/Simulink环境进行了大量的仿真实验,仿真实验验证了基于可变论域模糊速度控制器的无刷直流电机控制系统的有效性与优越性。  相似文献   

15.
针对传统控制器在燃料电池功率较大且负载电流动态变化时,存在燃料电池温度控制的灵敏度和精确度较低等问题,提出一种变论域模糊PID控制策略,变论域部分通过伸缩因子来实时变化模糊PID控制器中的量化因子和比例因子,实现对模糊论域的收缩与膨胀来提高控制的稳定性。搭建55KW燃料电池模型并验证模型的可行性。设置传统PID及模糊PID控制器为对照实验组,研究结果显示:变论域模糊PID控制器超调量减小,稳态误差减小,调节时间缩短,对PEMFC热管理系统具有更好的抗干扰性能。  相似文献   

16.
江洪  严传馨 《微电机》2022,(6):29-34
针对无刷直流电机调速系统强耦合与非线性时变的特点,设计了一种无刷直流电机区间二型模糊逻辑控制器,通过动态调节控制器参数,实现无刷直流电机高精度速度控制,提升电机控制性能。基于MATLAB/Simulink环境搭建无刷直流电机调速系统仿真模型,并在恒速、加减速和突加负载三种工况下,比较区间二型模糊逻辑控制与传统PI控制的电机转速响应差异。仿真结果表明:相比于传统PI控制,基于区间二型模糊逻辑控制的电机响应速度快,控制精度高,抗干扰能力强,可以有效降低不确定性对系统的影响,具有较强的鲁棒性。  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号