磁悬浮系统的双环自适应控制器设计与仿真

研究了基于机械和电气两种结构的磁悬浮系统的自适应控制方案，实现了双环磁悬浮控制系统的稳定悬浮。根据电磁铁动力学方程和电磁线圈的电压平衡方程，建立了磁悬浮系统基本模型。对系统中的电气部分和机械部分采用不同的控制方法：电气部分采用模型参考自适应控制的方法，加快电流上升的速度，使电流环性能达到设定指标；机械部分简化模型建立在电气自适应控制的基础上，针对系统参数的慢变特点而采用自校正控制方法，给出了能够自动跟踪系统参数，尤其是悬浮质量变化的稳定悬浮自适应控制算法。仿真和实验结果均证明这种控制方法能够使电流环快速跟踪给定信号，保证此悬浮系统能够很好地适应悬浮质量发生突变的情况，具有一定的实用价值。     

带模糊防滑控制的深海机器人速度预测跟踪

面向深海“稀软底”作业机器人提出一种基于模糊控制的防滑控制方法，并采用带参数自校正模块的变维灰色预测控制器进行速度跟踪控制。防滑控制器能增强深海机器人的行驶速度与沉积物特性匹配，有效抑制作业机器人两侧履带的打滑，保证机器人在极限海底沉积物上安全行走作业。带自校正模块的变维预测速度跟踪算法，与单纯的PID速度跟踪、不带自校正模块的预测速度跟踪、不变维带自校正模块的预测速度跟踪相比，具有更好的速度跟踪性能和自适应性。仿真结果表明了算法的有效性。     

柴油机电液调速系统控制的研究

车用柴油机电液调速系统的控制,具有非线性、时变、非稳定等特点,柴油机调速控制采用采用模糊自整定PID控制和采用传统PID控制两种控制算法,都难以达到满意的控制效果.本文采用非线性控制器来控制其效果非常明显.     

柴油机电液调速系统控制的研究

车用柴油机电液调速系统的控制,具有非线性、时变、非稳定等特点,柴油机调速控制采用采用模糊自整定PID控制和采用传统PID控制两种控制算法,都难以达到满意的控制效果。本文采用非线性控制器来控制其效果非常明显。     

基于IGPC的时变大时滞系统自适应控制

针对工业过程中常见的参数时变和大时滞问题，研究了广义预测控制算法在其中的应用问题。为了克服普通广义预测控制算法计算复杂的缺点，采用隐式广义预测控制算法(IGPC)通过直接辩识控制器参数求解最优控制增量，具有计算量小、计算速度快的特点。仿真结果表明，在不需要关于被控对象的先验知识的情况下，隐式广义预测自校正控制器能很好地跟踪设定值的变化，当参数时变时仍具有很好的控制性能，适合于实现时变大时滞系统的自适应控制。     

改进的单神经元自适应PID控制算法在智能车速度控制系统中的研究与应用

针对单神经元控制算法在电磁导航智能车速度控制中存在加权系数修正时间长、自适应能力差、系统不稳定的缺点,提出了将改进的单神经元自适应PID控制算法应用到智能车的调速系统中。改进的单神经元自适应PID控制算法优化了单神经元自适应PID控制算法中的加权系数学习修正部分,使得权系数在线修正不完全根据神经网络的学习原理,而是参考实际经验制定的,最终自适应地整定PID三个参数来实现智能车的速度控制。Matlab仿真测试表明,与单神经元自适应PID控制算法相比,改进的单神经元自适应PID控制算法在智能车速度控制中具有响应快,超调量小、自适应能力强的优点,大大提高了智能车控制系统的性能。     

基于改进粒子群算法的柴油发电机自适应PID控制

对柴油发电机数字电子调速系统进行了研究;数字电子调速系统是运用闭环控制来实现柴油发电机的转速恒定,以确保供电频率的稳定;传统的柴油发电机组调速器中都是用经典PID控制算法,传统PID控制存在的主要问题其实就是PID参数的整定问题,因为一次性得到的PID参数很难保证其系统的控制效果始终处于最优化状态,因此在频率控制器中引入了基于改进粒子群算法的PID参数自整定方法,实时改变PID参数以保证通过控制取得优化控制效果;在执行器上采用了步进电机,使其调速性能有了很大的改进,成本降低;实验仿真表明,该调速系统动态特性较好,有较高的精度,不失为柴油机调速的一种新方法。     

轮式移动机器人轨迹跟踪控制研究

针对轮式移动机器人参数摄动和内外部扰动等问题,提出一种新型的基于自适应扩张状态观测器的滑模控制算法。采用自适应虚拟速度控制器估计系统未知参数,滑模控制器抑制参数摄动和内外部扰动,非线性扩张状态观测器观测系统扰动并减小控制输入的抖振,实现了轨迹跟踪误差的快速收敛。利用Lyapunov稳定性理论证明了控制算法的稳定收敛性。将所提算法与传统自适应反演滑模算法进行对比,对比结果表明了所提算法的有效性和鲁棒性。     

柴油机自适应遗传非线性PID调速控制仿真

研究船用柴油机控制优化问题,柴油机调速要求快、稳、准。针对船用柴油机调速系统的时变、非线性及外界干扰等特点,传统PID调速稳定时间长,控制效果不佳。为提高喷油量达到控制准确度,改善调速系统性能,提出了一种柴油机自适应遗传非线性PID调速控制策略。采用Matlab对柴油机调速系统模型进行辨识并验证其准确性。利用非线性PID控制实现各参数增益的实时调整,提高了抗干扰能力,通过自适应遗传算法对系统的动态偏差进行监控,优化非线性PID控制器参数,减少了超调量,提高控制精度。仿真结果表明,采用自适应遗传非线性PID控制器稳定时间更短,鲁棒性强,控制精度更高,优化了柴油机调速系统性能。     

粘度测量直流电机调速系统自适应控制器的建模与仿真

基于旋转法的液体粘度测量需要不同等级稳定的电机旋转速度。采用电流转速双闭环来实现对直流电机调速系统的控制。电流内环使用PI控制,转速外环采用大增益比例控制结合PID控制,PID参数使用模糊逻辑进行自整定,这种控制方式可根据输入偏差大小选择不同控制策略实现转速的自适应快速调节与准确跟踪。在Matlab/Simulink平台上搭建基于这种控制器的仿真模型,对直流电机调速系统进行仿真。仿真结果表明这种系统具有良好的控制性能,这种自适应控制器具有良好的动态响应特性,可以消除稳态误差。     

基于P-模糊自适应PID控制的无刷直流电动机调速系统

分析了无刷直流电动机的数学模型,提出了一种新型的P-模糊自适应PID控制方法,并在Matlab/Simulink环境中建立了基于P-模糊自适应PID控制的无刷直流电动机调速系统仿真模型。在该调速系统中,电流控制采用电流滞环,转速控制采用P控制和模糊自适应PID控制相结合的方式,实现了电流滞环和转速模糊控制的双闭环调速控制功能。仿真结果表明,该系统与基于常规PID控制的调速系统相比,系统响应时间缩短一半,且超调减小,具有较强的鲁棒性和自适应能力。     

基于DSP的集控式足球机器人控制系统设计

以集控式足球机器人为研究对象,以双闭环视觉伺服控制结构为主线,提出了基于DSP技术和非线性PI控制算法的机器人小车控制系统设计,保证了控制的准确性,提高了控制的实时性;论证了单参数模糊自校正非线性PI算法应用于机器人位置环控制中的可行性,增强了系统的自适应能力。实验证明了此方案对足球机器人运动控制的有效性,其原理对其它类型移动机器人的控制同样有借鉴作用。     

柴油机的模糊PID调速控制策略研究

研究了一种基于模糊PID算法的柴油机调速控制策略。提出了一种模糊控制改进算法,对电子调速器PID参数按调速系统过渡过程进行在线实时模糊自整定。Matlab/Simulink仿真结果表明,该系统超调量控制效果明显得到改善,动、静态控制效果要好于常规PID控制,具有控制灵活、响应速度快和适应性强等优点。     

基于模糊控制器的直流无刷电动机控制

利用自整定模糊-PID控制器实现对直流无刷电动机的控制.在分析直流无刷电动机数学模型的基础上,建立一种新型的三相直流无刷电动机数学模型,并将自整定模糊-PID控制器应用于直流无刷电动机的控制系统中.系统采用双闭环调速,电流环采用电流滞环控制,转速环采用自整定模糊-PID控制器,通过不断检测速度偏差e和速度偏差变化率ec,对参数KP,KI和KD进行在线校正,控制器参数随e和ec变化而变化,以提高系统的控制效果.研究结果表明,这种基于自整定模糊-PID控制器的直流无刷电动机控制系统具有响应快、超调小、控制精度高等特点,比传统PID控制器具有更好的静、动态特性.     

基于自校正控制的水泥配料微机控制系统

本文介绍了一个适用于水泥生料配料生产过程的自适应控制系统。文中详述了一种实用的自校正算法，实际运行结果表明该算法是可行的和有效的，有很好的鲁棒性。     

单神经元自适应PID控制器的应用

对单神经元自适应PID控制器的控制算法进行了研究；利用Matlab／Simulink对复杂对象进行了闭环仿真，将单神经元自适应PID控制算法与常规PID控制算法进行了比较。结果表明单神经元自适应PID控制算法明显优于常规PID控制算法；将单神经元自适应PID控制器应用到焦炉集气管压力控制系统，集气管压力系统的抗干扰能力得到提高，取得了良好的控制效果。     

直流无刷电机的DSP模糊控制系统

基于DSP设计了直流无刷电机的模糊控制系统,阐述了系统硬件主电路设计,以及软件实现的设计方法,为解决直流无刷电机控制中难题,进一步提高系统控制性能,采用了无刷直流电机电流、转速双闭环控制及模糊自整定PI算法的控制策略,较好实现了直流无刷电机控制系统的智能控制。应用了PWM控制的重叠换相法抑制转矩脉动。实验结果及仿真结果表明,该系统控制效果良好,转矩脉动抑制明显,运行可靠的特点,验证了该设计的快速稳定和鲁棒性。     

基于模糊自整定PID开关磁阻电机速度控制系统的建模与仿真研究

在Matlab 2008a/Simulink环境下,建立了三相(6/4极)的开关磁阻电机的速度控制系统动态仿真模型,对基于模糊自整定PID的开关磁阻电机速度控制系统进行了仿真研究,并与基于常规PID的开关磁阻电机速度控制系统仿真结果进行了对比。对比结果表明,采用模糊自整定PID控制算法,系统速度控制性能明显优于常规PID控制算法。     

时变大滞后系统的模糊免疫PID控制

工业中的大多数生产系统都是时变和滞后系统。对于这类系统,普通的PID控制器难以获得满意的控制效果。而采用模糊PID控制能降低系统的超调量,提高系统的响应速度。为了提高模糊PID控制器的控制性能,将模糊参数自整定调节方法与免疫进化算法相结合,设计了一种模糊免疫参数自整定PID控制系统。对于时变大滞后系统,模糊免疫参数自整定PID控制能明显减小系统的超调量,加快系统的响应速度。     

一种多变量模糊神经网络解耦控制器的设计

为提高多变量、非线性和强耦合系统的动态特性和解耦能力,根据解耦原理和神经网络思想,提出一种两级串联结构的自适应模糊神经网络解耦控制器.前级是基于智能权函数规则的自调整模糊控制器,后级是基于动态耦合特性的自适应神经网络解耦控制器.同时从理论上证明了学习算法的收敛性.仿真实例表明,所提出的解耦控制器具有良好的鲁棒性和自适应解耦能力,是解决多变量、非线性和强耦合问题的一种简便有效的控制算法.