开关磁阻电机调速系统的鲁棒控制方法研究

针对开关磁阻电机的非线性和强耦合性,为开关磁阻电机设计基于模糊PID控制的鲁棒调速器。详细介绍了PID控制和模糊PID控制,并利用PID控制和模糊PID控制分别在低速、中速和高速时对开关磁阻电机进行调速仿真,仿真对比结果表明模糊PID鲁棒调速器使系统超调量降低至少3%,上升时间能减少约6%,调整时间能缩短20%以上,受扰动的调整时间缩短约30%以上。因此,与传统的PID方法不同的是,基于模糊PID控制方法可以使开关磁阻电机系统具有较快的响应速度,较小的超调量以及更强的鲁棒性。     

遗传优化PID整定算法在阀门定位器中的应用

电气阀门定位器调节阀门开度的PID控制过程容易出现较大的超调,通过自然泄气或增加反作用回调阀位,会对系统的鲁棒性和控制效率产生较大影响。提出一种遗传优化的PID整定算法,基于继电反馈法获得系统PID参数的大致范围,并利用改进遗传算法进行PID参数寻优,使系统接近无超调控制,提高控制精度,缩短调节时间。系统获得PID参数用于控制气动调节阀,超调量可控制在06%,调节时间相比于传统PID算法缩短66%。仿真和实验结果表明,该整定算法能够实现稳、准、快的控制方式,为优化电气阀门定位器的控制策略提供了一种新的思路。     

变论域模糊PID控制在交流发电系统中的应用

在三级式交流发电系统中一般使用传统PID控制器进行调压控制,但是在某些工况下该控制策略难以满足复杂系统的高精度、快响应要求。通过在传统PID控制器的基础上,分析了其不足之处,引入了模糊PID控制策略。同时,针对模糊PID在系统的动态调节过程中论域过小的问题,提出了一种基于变论域模糊控制理论的PID控制器,并与传统双环PID控制和普通的模糊PID控制在MATLAB/Simulink软件中进行对比仿真,验证了该控制策略具有更好的稳态调节精度和动态调节性能,与传统双环PID控制器相比,稳态误差从0.5%优化到0.3%,动态调节时间从0.4 s缩短至0.2 s。     

基于混合粒子群算法的线性预测PID控制

针对传统PID控制对大时滞过程控制效果不佳的问题,提出了一种基于线性预测的PID控制算法,用系统过去的几个输出值预测系统未来的输出值,用此预测值与期望设定值所得的偏差作为PID控制输入,再依PID控制律来设定控制器的输出,从而使被延迟了的被控量超前反映到控制器,使控制器提前动作,实现事先调节,从而减少超调量和调节时间,消除时滞对系统稳定性影响。利用混合粒子群算法对模型系数和系统参数进行了优化和在线调整。实例仿真结果表明,将线性预测与传统PID控制相结合并经混合粒子群算法优化的控制方法远好于单一的PID控制方法,而且具有操作简单、容易程序实现等特点,有效地提高了系统的控制品质。     

基于遗传算法与模糊PID复合控制的电机调速研究

为了加强永磁同步电机调速系统的智能控制,提出了一种基于遗传算法与模糊PID智能控制的永磁同步电机调速控制策略。首先建立永磁同步电机的基本模型,利用遗传算法对模糊PID控制器进行改进,优化其参数选择和提高控制效率,并搭建Simulink仿真模型和实验验证模型。其结果得到:利用遗传算法能够迅速得到模糊PID控制器的最佳匹配初始参数,且在电机启动阶段和突加干扰阶段,遗传改进模糊PID控制系统相比于传统的PID控制系统其转速、转矩以及三相电流输出均表现出更加稳定以及波动更小。系统出现干扰后,在该组合智能控制作用下系统在极短时间内恢复稳定,其动态响应速度显著快于传统PID控制方法。结果表明该基于遗传算法与模糊PID控制系统能够对永磁同步调速系统进行有效控制,进而使系统具有较优异的启动特性和动态稳定。     

基于模糊PID的室内空气质量测控系统

针对室内空气质量调节不及时和新风能耗高的问题,设计并实现了一种基于模糊PID的室内空气质量测控系统。首先,以STM32微处理器为核心,结合多种空气质量传感器、通信模块与控制模块,分别实现了数据采集、数据通信与新风控制功能。基于Java Web技术,设计了空气质量软件展示平台。然后,选取室内具有代表性的CO2、TVOC作为污染物控制指标,设计了一种模糊PID控制算法。通过将室内空气质量系统简化为一阶纯滞后惯性环节,仿真验证了模糊PID控制器的有效性。最后,实验结果表明该系统调节速度较快,稳定性高,与使用传统控制方式相比新风能耗减少约22.2%,具有一定的应用价值。     

基于模糊灰狼PID的发酵仓解耦控制系统研究

为解决发酵仓微生物降解过程中的非线性、强耦合、大滞后问题，提出了一种基于模糊灰狼PID算法的发酵仓解耦控制方法。首先，辨识得到发酵仓控制系统模型，通过动态解耦补偿方式消除在控制过程中产生的温、湿度耦合效应。然后结合PID和模糊控制的优点，建立模糊PID控制系统模型；最后，利用灰狼优化算法的迭代寻优能力，对模糊PID初始化参数进行优化。仿真结果表明，与传统控制方法相比，所提出的控制策略的温度回路调节时间由原来的1 623 s降低到596 s,相对湿度调节时间减少了910 s,并具有较理想的解耦效果，可以有效实现降解环境的精确控制。     

永磁同步电机伺服系统的自抗扰控制

结合自抗扰控制器(ADRC)控制机理和永磁同步电机(PMSM)数学模型,设计了基于ADRC的转速环控制器和电流环控制器代替传统的PID控制器形成新的伺服系统。ADRC使整个系统抗负载扰动能力得到较大改善,提高了系统的鲁棒性和控制精度,有效地抑制了电流谐波的产生。仿真结果表明,与传统PID控制的伺服系统相比,该系统在负载转矩变化时响应速度快、超调量小、控制精度高,在电机内部参数发生变化时该系统调节几乎不受影响,具有较强的鲁棒性。     

光伏功率扰动下的水电机组海鸥优化模糊PID控制研究

光伏发电机组输出功率的随机性和波动性影响着供电系统的安全稳定运行。为了提高水光供电系统的频率稳定能力,根据水轮机调速系统的数学模型,结合海鸥算法的寻优能力和模糊控制的推理能力,提出基于海鸥优化模糊PID（SOAFPID）控制的水电机组控制策略,使其能够快速调节光伏和负荷波动引起的系统频率偏差。通过搭建Simulink仿真模型,分析其在不同扰动工况下的频率稳定能力。仿真结果表明：与传统PID控制方法相比,采用SOAFPID控制的水电机组在光伏和负荷功率扰动下具有更小的超调量和更快的稳定速度,在水光供电系统中表现出了优越的动态调节性能。     

基于粗糙径向基函数网络的船舶发电机励磁控制

粗糙集和神经网络的集成技术综合利用了粗糙集理论数据分析与决策规则自动提取的优点以及神经网络对非线性函数任意逼近的能力，为复杂非线性系统的建模辨识提供了一种新的途径。文中提出了一种基于粗糙径向基(radial basis function，RBF)网络的船舶发电机励磁神经比例–积分–微分(proportion-integral-differential，PID)自适应控制方法，通过粗糙RBF网络离线学习和在线辨识对神经PID控制器的参数进行自适应调节。仿真结果表明，该控制方法与传统PID控制相比具有超调量小、调节速度快等优点。     

SCR烟气脱硝系统Smith预估条件积分型滑模控制

针对具有大滞后、非线性特性的选择性催化还原(SCR)烟气脱硝系统喷氨量控制过程,提出了基于Smith预估器的条件积分型滑模控制方法。该方法将Smith预估器与条件积分型滑模控制相结合,利用Smith预估器补偿纯滞后环节,缩短调节时间;利用滑模控制的鲁棒性克服被控对象运行环境变化及外部扰动对系统的影响;利用条件积分型滑模面消除稳态误差,削弱系统抖动。并将常规PID控制、基于Smith预估器的滑模控制、基于Smith预估器的传统积分滑模控制及基于Smith预估器的条件积分型滑模控制的SCR烟气脱硝系统在100%、80%和60%机组负荷下进行了模拟仿真。结果表明:常规PID控制调节速度慢,超调大,抗扰动能力较差;3种滑模控制均对扰动有较强的鲁棒性,发生扰动之后稳定速度快,调节时间短,波动幅度很小;基于Smith预估器的条件积分滑模控制在动态过程中调节速度快,超调小,系统受到扰动后稳定速度快,变化幅度小,控制效果优于其他3种控制方式。     

基于TS模糊加权的风电机组变桨距的双模切换优化控制

传统的PID变桨距控制策略存在转速波动较大、变桨的跟随性差等不足。以风速在额定风速以上时,使风力发电机的输出功率稳定在额定功率为研究目标。针对变桨系统的惯性与延迟导致控制过程动态调节时间长、超调量大等问题,提出了基于T-S模糊加权的模糊与PID双模切换优化变桨距控制策略。以Simulink为试验平台,搭建了永磁直驱风力发电机组的变桨控制模型。通过仿真验证表明,所提方法具有模糊控制与PID控制两者的优点,控制输出的桨距角精度更高、响应速度更快、功率更加靠近发电机输出的额定功率。     

基于模糊分数阶PID的含电动汽车的多能源微电网二次频率控制

为了解决分布式可再生能源间歇性发电和电动汽车接入微电网导致的微电网频率波动问题,针对含电动汽车接入的多能源微电网系统,设计了一种基于模糊自适应理论的分数阶比例-积分-微分(PID)二次频率控制器,通过建立模糊控制规则,结合频率偏差对模糊分数阶PID控制器参数进行实时在线整定.考虑光伏发电和风力发电输出功率波动、电动汽车接入微电网、随机负荷扰动3种不同场景,对所提出的模糊分数阶PID控制方法进行了仿真验证与量化分析.仿真结果表明,相比于传统PID控制器和分数阶PID控制器,所设计的模糊分数阶PID控制器使得系统频率响应振荡减少、超调量明显降低、动态调节时间更短,呈现出更强的抗扰动能力和鲁棒性,对于多能源微电网的二次频率调节具有优良的控制效果.     

反激变换器带预估计补偿的非线性控制技术

基于一种新的Flyback电路的非线性控制方法在PID控制调节基础上,增加了对输入电压的调节,即当输入电压的变化量和输出电压值都超过其门限值时,系统将不再用PID控制调节,而是直接利用输入电压的值计算出所需要的PWM占空比。算法处理过程中引入曲线拟合技术,用DSP的乘法器去实现复杂的除法运算,进一步提高了系统的响应速度。为了消除由于DSP系统的延时时间造成的计算误差,控制算法中设计了对输入电压预估计补偿的计算方式。实验结果显示,与传统的PID控制相比,预估计补偿的非线性控制具有更快的响应速度,从而保证输出电压不会因为输入电压突变而出现过冲。     

工控运维中基于语义分析的智能电网控制攻击防御

为了降低控制相关攻击对智能电网的威胁，在数据采集与监视控制（supervisory control and data acquisition，SCADA）系统中，提出一种语义分析框架，利用智能电网的信息和物理工控设备，检测控制相关攻击。首先，对控制网络进行监控，识别控制命令，并从网络提取出与控制命令相关的语义和更新的测量值，并评估命令的物理后果；然后，采用自适应通用潮流分析算法，从控制命令提取出语义信息，并调整参数。在IEEE24节点、28节点和38节点系统以及一个2 730节点系统上进行实验，结果表明：与交流潮流相比，所提算法将24节点和38节点系统的检测延迟均降低了约50%，将2 730节点系统检测延迟降低了66%，平均漏警率为0.01%，最差情况下误警率为0.78%。     

选择性催化还原脱硝系统Smith预估自抗扰控制

针对选择性催化还原(SCR)脱硝系统的大时滞、非线性和时变性,提出Smith预估器与自抗扰控制相结合的控制方法。利用Smith预估器对系统时滞环节进行补偿,使时滞被控量超前反映到控制器,以缩短调节时间;利用自抗扰控制对SCR脱硝系统Smith预估器模型的误差和扰动量进行估计和补偿以提高模型精度。仿真结果表明,与常规PID控制、Smith预估控制及常规自抗扰控制相比,基于Smith预估的自抗扰控制对SCR脱硝系统的控制效果更佳,可有效提高控制系统的抗扰能力和模型适应能力。     

基于PSO优化的模糊PID恒力控制研究

针对工业机器人在抛磨等工作过程中对接触压力的要求，提出了一种基于粒子群(PSO)优化的模糊PID恒力控制方法。对柔性力控法兰装置的受力和气体流量模型进行分析，建立柔性力控法兰装置的数学模型；设计了基于PSO算法的模糊PID控制器，自适应调节模糊PID的控制参数，通过MATLAB仿真对比了普通PID、模糊PID和基于PSO算法优化的模糊PID这3种控制方法的性能；最后，通过搭建基于柔性力控法兰装置的打磨实验平台，对柔性力控法兰的恒力控制输出性能进行实验验证。仿真实验结果表明，与传统PID和模糊PID控制方法相比，基于PSO算法优化的模糊PID控制没有超调，系统响应速度更快，在0.43 s时系统达到稳定；在进行恒力打磨实验时，柔性力控法兰实际接触力输出误差小于0.85 N;打磨后的壳体表面各区域粗糙度稳定在Ra0.1～Ra0.2之间。该方法能够有效地抑制接触压力波动，具有更强的鲁棒性。     

货油加温系统的模糊PID控制系统设计∗

货油加温系统具有非线性、大滞后的特点,采用传统PID控制时,控制参数无法适应系统变化要求。文章采用模糊PID控制方法,实时对PID的3个参数进行调整。仿真结果表明,模糊PID控制在调节时间、超调量和静态误差等方面均有良好的表现。     

某武器系统静变电源的优化PID控制研究

为提高某武器系统静止变频电源（简称静变电源）输出电压的质量,本文研究了基于优化PID的控制方法,根据误差信号的波动大小,利用粒子群算法在线优化PID控制器的参数,并实时地对系统控制量进行调整。在Matlab/Simulink环境下,对于系统在静变电源控制中的应用进行了仿真。并与常规的PID控制进行比较,仿真结果表明采用粒子群优化的PID控制器减少了超调量,抗干扰性和鲁棒性强,受外界干扰后恢复平衡所需的时间短,也使得系统输出电压能够维持在给定值附近。     

模糊自整定PID控制器在光电伺服设备中的应用

为了使光电伺服设备在跟踪目标时具有较高的响应速度和较强的抗干扰能力,给出了模糊PID控制器中PID参数的整定方法。在Matlab中对模糊PID控制进行了仿真研究,对比了传统PID控制器和模糊PID控制器性能指标。试验表明:在对某型光电伺服设备最大速度为48(°)/s、最大加速度为22(°)/s2的等效正弦引导时误差仅为1.8′,比传统PID控制时少了1.4′,其超调量为0.011%,调节时间为3.5 s,阶跃响应最大误差为1′,上升时间为0.4 s,用中波红外跟踪目标误差仅为35′′。