双无刷直流电机同步系统的仿真研究

针对双无刷直流电机同步控制系统运行中由于负载扰动造成同步性能差的问题,建立了无刷直流电机和同步控制系统的数学模型,在比较各种同步控制控制方式和控制算法的基础上,提出了在偏差耦合控制方式下采用变论域自适应模糊PID控制算法对偏差进行补偿调节的双无刷直流电机改进控制方案,并与采用常规PID和模糊PID算法的方案进行了比较。通过仿真结果和结论分析,表明采用变论域自适应模糊PID控制算法的偏差耦合控制系统可提高同步精度,优于采用常规PID和模糊PID算法的系统。     

基于自适应模糊PID算法的切纸机伺服控制器设计

针对现代工业对切纸机实时性及高精度的要求,介绍以TMS320F2812为核心、CAN总线通信的伺服电动机跟踪系统.采用基于自适应模糊P1D算法控制器对切刀从电机进行伺服控制.测试实验给出了使用传统PID算法和使用自适应模糊PID算法的控制效果比较.结果表明应用模糊PID控制器能够在不同的速度切换情况下对切刀从电机进行有效控制,达到了系统实时性及精度要求.     

基于DSP的变频恒压供水模糊控制系统应用

分析了变频恒压供水系统的研究现状,设计了一种基于数字信号处理器(DSP)的模糊恒压供水系统,介绍了该系统的软、硬件结构,建立了恒压供水系统的数学模型,研究了模糊PID控制理论在恒压供水系统中的应用.在此基础上设计了一种自适应模糊PID控制器,将该模糊控制器应用于变频恒压供水的模糊控制系统,并用MATLAB仿真工具仿真了PID控制算法,模糊控制算法及提出的自适应模糊PID控制算法,仿真结果表明使用自适应模糊PID控制的恒压供水系统的稳定性较其他两种算法优越.     

基于自适应粒子群优化的静止变频电源控制研究

为了提高静止变频电源输出的电压波形质量,增强控制系统的鲁棒性,提出了基于自适应粒子群优化算法(APSO)优化模糊神经PID控制策略。利用改进的自适应粒子群优化算法优化模糊神经网络的前件、后件参数和单神经元优化PID参数,实现了控制器参数的自动调整。在MATLAB/SIMULINK环境下,对该策略控制下的静止变频电源控制电路进行了仿真。结果表明,与普通的模糊神经网络PID控制对比,引入改进的粒子群优化算法可以实现参数的全局快速寻优。优化后的模糊神经PID控制器具有良好的控制性能和自适应能力,很好地满足了系统的鲁棒性、快速性的要求。     

无刷直流电动机模糊自适应PID控制策略研究

提出了一种无刷直流电动机调速系统的模糊自适应PID控制方法。在Matlab/Simulink平台上建立了无刷直流电机模糊自适应PID控制的仿真模型,对参数改变时无刷直流电动机模糊自适应PID仿真模型也进行了仿真,并与模糊PID控制和传统PID控制的控制效果进行了比较。仿真结果表明：建立的系统鲁棒性强、响应速度快、无超调,且稳态精度高。     

无刷直流电动机模糊自适应PID控制策略研究

提出了一种无刷直流电动机调速系统的模糊自适应PID控制方法.在Matlab/Simulink平台上建立了无刷直流电机模糊自适应PID控制的仿真模型,对参数改变时无刷直流电动机模糊自适应PID仿真模型也进行了仿真,并与模糊PID控制和传统PID控制的控制效果进行了比较.仿真结果表明:建立的系统鲁棒性强、响应速度快、无超调,且稳态精度高.     

基于改进人工鱼群算法和自适应模糊PID的云台相机位姿控制

巡检机器人的云台相机位姿控制对设备巡检和获取故障区域图像至关重要。针对综合管廊巡检机器人的巡检需求,提出了一种基于改进人工鱼群算法和自适应模糊PID的云台相机位姿控制方法。在人工鱼群算法优化的中后期,借鉴遗传算法思想增强寻优能力。基于改进的人工鱼群算法优化云台相机位姿PID控制参数初值,设计了相机位姿变换的约束区域,通过自适应模糊PID实现相机位姿在线实时控制,并与常规PID和自适应模糊PID控制算法进行对比分析。实验结果表明,基于改进人工鱼群算法和自适应模糊PID的云台相机位姿控制具有良好的实用性和鲁棒性。     

基于模糊PID迭代学习的隧道通风控制算法研究

针对隧道施工中通风系统的时变性、不确定性和难以建模的问题,提出一种控制算法,实现隧道通风的智能化.首先,利用迭代学习算法来对模糊PID控制的3个参数kp、ki、kd进行自动寻优,实现对模糊PID参数的在线调整.其次,把寻优后的PID控制器的3个参数代入系统中,通过改变输入量和利用计算机强大的存储能力,使输出量不断逼近期望轨迹直到与期望轨迹重合.最后,通过仿真,与模糊PID仿真曲线进行比较.结果表明,模糊PID迭代学习算法的控制曲线收敛速度快,超调量小,控制性能好,能够满足隧道通风的要求,能够应用于隧道通风中,实现智能化.     

集装箱智能温度控制器的研究设计

通过在对集装箱温度控制系统现状深入研究的基础上,针对集装箱温度控制系统成本高、精度低、自适应差的特点.将模糊PID控制算法与集装箱温度控制系统结合起来,创造性的提出了集装箱温度模糊PID控制理论.并基于该模糊PID控制原理,设计了一个温度自适应的模糊PID控制器.通过对模糊PID算法详细的阐述说明以及理论分析与实际集装箱温度控制结合起来,最终搭建了一个应用于集装箱温度控制的模糊PID控制系统,并将该系统在MATLAB/Simulink环境中进系统行仿真,通过对仿真结果的分析对比,验证了该控制器的可行性、准确性和稳定性.     

全方位移动机器人模糊自适应PID控制

针对全方位移动机器人,结合PID和模糊控制两者的优点,提出了一种模糊自适应PID(FAPID)的控制方法。对模糊自适应PID控制算法进行了理论分析,基于Matlab建立了全方位移动机器人的简化仿真模型。仿真研究表明,采用模糊自适应PID控制方法,系统的调节时间缩短,响应速度加快,抗干扰能力和适应参数变化的能力要优于常规的PID控制。     

电液伺服力控系统的模糊学习控制

研究了模糊控制与学习控制相结合的控制方法，既保持模糊控制的强鲁棒性的优点，又可通过选择合适的学习算法修正不完善的模糊规则。设计出结构合理的模糊学习控制器，将其应用于电液疲劳试验机力控系统，并进行了仿真研究。仿真结果表明对于该系统采用模糊学习控制，效果明显优于传统的PID控制。     

基于自适应迭代学习的机械手轨迹跟踪控制研究

针对具有初始误差的机械手轨迹跟踪控制问题,设计了一种带初态学习的模糊自适应迭代学习控制策略。控制策略中引入了初态学习控制律,放宽了系统初始状态严格重复的限制,利用Lyapunov函数对系统进行收敛性分析,克服了系统全局Lipschitz连续条件的约束,同时设计了模糊控制器对增益以及自适应律参数进行整定,最后将算法应用到机械手控制中,通过与传统自适应迭代学习控制对比,前者收敛速度和精度明显提高,验证了控制策略的有效性。     

混合有源电力滤波器的复合变结构电流控制

针对传统比例-积分-微分(proportional integral differential,PID)控制器不能实现具有周期性特点的电网谐波电流无稳态误差跟踪的特点,提出了一种新的PID型迭代学习控制算法,同时建立了一种模糊规则并利用模糊推理对PID控制器的比例、积分和微分系数进行在线修正,实现对系统的无差控制。在此基础上,为提高系统的响应速度,将PID迭代学习控制与滑模变结构控制有机结合,提出了复合型变结构控制方法。该方法具有响应速度快、控制精度高、易于实现的特点。仿真和实验结果证明了该控制方法的可行性和有效性,效果优于传统PID控制。     

混合有源电力滤波器的新型迭代学习控制

将混合型有源电力滤波器应用于电网谐波抑制与无功功率补偿,在传统比例一积分（proportion—integration,PI）控制迭代学习算法基础上加入关于电流误差信号的微分项,提出一种新型比例-积分-微分（proportion—integration-differentiation,PID）控制迭代学习控制算法,并推...     

迭代学习控制在GTAW焊接过程中的应用研究

针对相同工件的批量焊接,并且焊接轨迹相同的情况下,焊接过程具有极高的重复性。提出了基于迭代学习控制(ILC)的脉冲气体钨极氩弧焊(GTAW)焊接过程跟踪控制方法。根据GTAW焊接的动态过程模型,设计了GTAW焊接过程控制的ILC算法,并对算法的收敛性进行了证明。研究结果表明,ILC可以有效地利用焊接过程中的重复信息,经过60次迭代学习后,焊接系统输出可以较好的达到期望轨迹,并获得较高的控制精度,验证了方法的有效性。与PID控制相比ILC控制器不但可以获得较好的跟踪效果,而且还能有效抑制外部扰动的作用,具有较强的鲁棒性。     

交流伺服系统基于神经网络的模糊自适应PID控制及其DSP实现

提出一种基于BP神经网络的模糊自适应PID控制器,将模糊控制具有的较强逻辑推理功能、神经网络的自适应、自学习能力以及传统PID控制的优点融为一体,形成了对非精确、非线性对象的良好控制策略。针对模糊神经网络控制器运算量大、收敛慢的特点,硬件采用数字信号处理器（DSP）作为控制器运算单元,以提高系统实时性。对交流伺服系统的实验仿真结果表明,该控制器对模型、环境具有较好的适应能力和较强的鲁棒性。