永磁同步电机模糊PID参数自整定

介绍了永磁同步电机(PMSM)在 d-q 轴下的数学模型,针对传统 PID 控制器无法满足非线性、参数时变、干扰繁多的永磁同步电机伺服系统的高性能要求的问题,提出了一种利用模糊控制器实时整定 PID 控制器参数的模糊 PID 控制方法,将其应用到基于矢量控制的永磁同步电机伺服系统速度环中.仿真结果表明,相对于传统PID 控制器,新的模糊 PID 控制器对系统负载和惯量扰动具有良好的鲁棒性.     

永磁同步电机动态模糊神经网络控制器设计

针对如何提高永磁同步电机控制系统的性能,将动态模糊神经网络(DFNN)运用到永磁同步电机调速系统中,充分利用动态模糊神经网络的学习能力与映射能力,实现模糊系统的参数和结构的在线学习.对采用这种控制器的永磁同步电机(PMSM)矢量控制系统进行了仿真研究.仿真结论说明采用动态模糊神经网络控制器的控制效果较传统PID控制而言,不仅响应速度快、超调小,而且具有非常好的鲁棒性.     

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。     

基于自适应神经网络的PMLSM速度控制研究

针对永磁直线同步电机(PMLSM)直接驱动系统的非线性与电机参数时变、易受扰动的特性,提出一种基于BP神经网络的自适应神经网络速度控制器.该控制器由一个传统的PID位置控制器、神经网络控制器(NNC)和神经网络辨识器(NNM)组成.仿真结果表明,当突加负载扰动或参数突变时,系统具有较好的动态性能和较强的鲁棒性,能够满足工业场合高精度、微进给的需求.     

基于PID模糊免疫的永磁同步电机调速系统

在分析永磁同步电机(PMSM)数学模型的基础上,引入模糊控制算法和免疫反馈机理,并与传统的PID控制相结合,设计了一种新型的PID模糊免疫控制器,将其应用于永磁同步电机调速系统的控制过程当中。仿真研究表明,采用这种新型PID模糊免疫控制方式的调速系统具有响应快速、超调量小、鲁棒性好、抗干扰能力强等优点,与传统PID调速系统相比具有更好的动态性能和稳态精度。     

永磁直线同步电机的目标值滤波型二自由度PID控制

由于永磁直线同步电机(PMLSM)伺服系统要求对指令具有良好的抗扰性能和跟踪性能,因而在传统PID控制方法的基础上,将目标值滤波型二自由度PID控制策略应用于永磁直线同步电机伺服系统中,其控制器结构简单。通过Simulink仿真实验,结果表明,该算法使系统响应曲线超调量小、振荡小,解决了传统PID算法无法同时使系统抗扰性能和跟踪性能达到最优的缺陷,从而实现了双优控制。     

基于递归模糊神经网络的PMLSM伺服控制

为了增强永磁直线同步电机（PMLSM）直接驱动系统的鲁棒性，改善系统受突加扰动情况下的性能，结合递归神经网络与模糊控制的优点，设计了基于递归模糊神经网络补偿器的PMLSM位置控制器。仿真结果表明，所设计的系统能实现对位置阶跃指令的快速无超调跟踪和稳态无静差，具有很强的鲁棒性，能够满足高精度、微进给永磁直线同步电机伺服驱动系统的要求。     

一种模糊电流预测控制算法在永磁同步电机矢量控制上的应用

针对传统的永磁同步电机矢量控制算法中,采用常规PID控制器的速度环、电流环的双闭环控制方式会造成控制系统的动态性能不足,稳态效果不佳等问题。根据永磁同步电机的电流状态方程推导出电流预测控制模型代替电流环PID控制器。同时设计一种模糊PI控制器代替速度环PID控制器。实验结果表明,采用该算法的永磁同步电机调速系统具有更好的动静态性能,响应速度更快,抗干扰能力更强。     

可控励磁直线同步电机磁悬浮系统合成模糊控制的研究

可控励磁直线同步电机磁悬浮控制系统具有非线性以及扰动不确定性的特点,采用模糊PID控制具有很强的针对性,然而,模糊PID控制器为三输入单输出控制器,其规则数太多,使得控制器设计非常复杂。因此,对可控励磁直线同步电机磁悬浮控制系统提出合成模糊控制。研究可控励磁直线同步电机的结构,建立磁悬浮直线同步电机的数学模型。合成模糊控制器采用模糊PD控制器和模糊积分器的合成构成模糊PID控制器,在减少模糊控制规则数的同时提高磁悬浮控制系统的稳态精度,因此分别设计模糊PD控制器和模糊积分控制器,包括模糊化、模糊推理、去模糊化等。在MATLAB中建立可控励磁直线同步电机磁悬浮控制系统的仿真模型并进行仿真研究。结果表明合成模糊控制器具有良好的控制效果,可以减小稳态误差提高控制精度。     

永磁同步电机的自适应神经模糊推理控制研究

针对如何提高永磁同步电机控制系统的性能,设计了一种新型的自适应神经模糊( ANFIS)速度控制器,其充分利用神经网络的学习能力与映射能力,实现模糊系统的自学习、自适应功能.对采用这种控制器的永磁同步电机(PMSM)矢量控制系统进行了仿真研究,并分析了仿真波形.控制效果较传统PID控制而言,不仅响应速度快、超调小,而且稳...     

无绳提升系统模糊自整定PID位置控制

由于垂直运动永磁直线同步电动机的特殊结构及特殊的边端效应,其精确的数学模型不容易建立。针对永磁直线同步电动机驱动的无绳提升系统,用常规PID调节器很难满足位置伺服系统快速、无超调的响应特性的要求,提出了模糊自整定PID位置控制策略,并通过模糊规则在线调整PID控制的参数。仿真结果表明,和传统的PID控制比较,模糊PID控制系统具有良好的稳定性和自适应能力。     

永磁直线同步电动机提升系统的模糊PID控制

针对永磁直线同步电动机(PMLSM)矢量控制系统．设计了一种将模糊控制和PID控制的优点结合的模糊PID速度调节器，并通过模糊规则在线调整PID控制的参数。介绍了模糊PID速度调节器的设计原理、设计过程和模糊规则。仿真表明，该方法具有算法简单、控制品质好等优点，具有实际应用价值。     

永磁同步直线电动机径向基神经网络PID控制

针对永磁同步直线电动机的初级磁链近似为常数这一特点,在d-q轴下建立了直线电动机的数学模型。直线电动机具有非线性、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。     

永磁直线同步电动机模糊神经网络控制器的设计

为了有效地抑制负载阻力扰动等外部扰动对永磁直线同步电动机(PMLSM)系统稳态性能影响,本文设计出了模糊神经网络控制器(FNNC).该控制器将模糊控制的非线性辩识功能和神经网络的自学习功能有效地结合了起来,在保留神经网络自学习能力的同时,增加了对系统的辨识能力,从而提高了伺服系统的稳态性能.仿真结果表明,基于FNNC的PMLSM伺服系统响应快,精度高,对外部扰动有很强的鲁棒性.     

一种新型模糊PID控制器在伺服系统的应用

为了提高伺服系统的快速动态特性,抑制电机参数变化和负载大范围变化对系统性能的影响.提出了一种新颖的基于平滑切换的模糊PID控制的切换算法.在此基础上设计了相应的控制器,并应用于永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor,简称PMSM)伺服系统控制.仿真和实验结果表明,该控制器同时具备模糊控制和PID控制的优点,切换平滑,加快了误差收敛的速度,提高了系统的动态性能,保证了系统的稳定性.     

基于模糊PID的交流电动机矢量控制系统

交流电动机矢量控制系统是一个非线性、强耦合、时变的复杂系统,用传统的PID难以达到理想的控制效果。基于模糊控制原理与传统PID原理相结合设计了模糊PID控制器。仿真结果表明,采用模糊PID控制器比采用常规PID控制器具有更好的动稳态性能。     

三容水箱的模糊自整定PID控制

针对常规PID对非线性、时延对象控制参数难以整定的问题,根据偏差和偏差变化率来实时调整PID参数,设计了基于模糊控制原理的PID参数自整定控制器。仿真结果表明,模糊自整定PID控制器比常规PID控制器有更好的控制效果,大大改善了系统的动态和静态性能。     

直驱型永磁同步风电系统的模糊控制器的研究

文章以桨距各部分的数学模型为基础,以功率偏差为控制输入,以实际经验为依据确定了模糊论域和模糊规则库,以额定风速以上系统输出恒功率为目标,设计了直驱型永磁同步风电系统的PID控制器。利用Matlab建立了直驱型永磁同步风力发电控制系统的仿真模型,并进行了仿真,仿真结果表明模糊PID控制器能够进行变桨距控制,风能转换系统可以实现恒功率输出。     

基于ASAPSO的火炮随动系统模糊控制策略

针对传统PID控制器因参数无法随负载变化而实时改变,导致火炮随动系统控制效果不佳的问题,设计了以空间矢量控制为理论基础的三闭环随动控制系统。该随动控制系统采用永磁同步电机(PMSM)作为执行电机,并在系统位置环上加入了经自适应模拟退火粒子群优化算法(ASAPSO)优化参数后的模糊控制器。通过搭建系统仿真模型,将这2种控制器分别运用在该随动控制系统的位置环上,对比了2种控制器的位置响应、抗转矩扰动能力和目标跟踪能力。结果发现,模糊控制器的参数经ASAPSO优化后,系统的静态特性和动态特性比传统PID控制器更好,能够有效克服转矩扰动等非线性因素的影响,系统具有较好的目标跟踪性能。