基于并行双模态模糊-PI补偿的多电机SMC控制

针对现有模糊-PI同步补偿器设计复杂且同步精度低等不足，提出将并行双模态模糊-PI控制算法应用到偏差耦合结构的新同步补偿策略。为了进一步提高电机间的同步与跟踪性能，采用了新型变指数趋近律的滑模控制器，在提高跟踪指令性能的同时，也提高了同步性能。仿真实验表明，与传统模糊-PI同步补偿器相比，双模模糊-PI补偿器在提高同步精度的同时也降低了设计难度，并且与改进的跟踪控制器相结合后系统的同步精度与跟踪性能都有了很大提高，验证了控制策略的有效性与可行性。     

基于模糊-PI控制技术的返碱式煅烧炉自动调速系统

返碱式煅烧炉自动调速系统具有强非线性、变参数、时变等特性,实际运行中常规PID控制难以取得良好的控制效果,本文通过引入模糊-PI控制器的混合控制策略来提高该系统的性能,取得了较好的仿真效果．     

直流调速系统的智能控制

本文介绍了产生式规则控制,模糊控制,模糊-PI混合控制,以及改进模糊控制的设计思想和实例。分析研究和实验结果表明,在缺乏对象数学模型的情况下,直流调速系统的智能控制是成功的。     

驱动超大惯量负载的BLDCM控制系统仿真研究

在直流电机转动惯量的研究中,当负载的转动惯量是电动机的转动惯量2个以上数量级时,永磁无刷直流电动机(BLDCM)在启动以及加、减速时,会产生很大的惯性转矩,调速系统的性能将变差.为了系统的稳定性和保证运转速度,分析研究了BLDCM的数学模型和超大惯量负载的特性,提出了模糊PID控制方法.在Matlab/Simulink中建立了控制系统的仿真模型,进行了仿真实验,仿真结果可以表明,采用模糊PID控制方法系统在调速过程中,超调较小,响应速度快,稳态时无误差.证明模糊PID控制方法适用于BLDCM驱动的大惯量负载调速系统.     

基于ISSA-Fuzzy-PID算法的无刷直流电机调速控制系统

为了使无刷直流电机(BLDCM)从复杂多变的非线性关系中找出最佳PID参数,提出了一种基于改进麻雀算法(ISSA)优化模糊(fuzzy)控制的调速系统。根据BLDCM工作原理及控制方法在MATLAB平台上搭建仿真模型并加入反向学习策略初始化麻雀种群,形成非线性时变控制系统,并将该优化系统与传统PID以及模糊PID(fuzzy-PID)控制系统进行对比分析。仿真结果表明,基于ISSA-Fuzzy-PID的调速控制系统有较快的动态响应,有效增强了BLDCM转速控制的精度和鲁棒性。     

变论域模糊控制的无刷直流电机控制系统

为了改善无刷直流电机(BLDCM)的调速性能,研究了基于变论域思想的自适应模糊PID控制器及其在BLDCM控制系统中的应用,变论域自适应模糊控制对模型无精确要求、速度快、精度高、鲁棒性好、适应性强.详细分析了BLDCM电机模型的建立、控制结构设计、伸缩因子的选择等,给出了具体的控制算法设计,并在Matlab仿真平台下,构建了BLDCM的电流、转速双闭环控制的仿真系统,其中,转速环采用了变论域自适应模糊PID控制器.仿真结果表明,与常规PlD控制和普通模糊PID控制相比,采用变论域自适应模糊PID控制时,转速输出无超调,响应速度快.转矩脉动小,控制精度高,为无刷直流电机在军事、办公设备、家电等需要快速、高精度控制、抗扰能力强的场合的应用提供了一种有效的解决方案.     

基于模糊-PI控制的SVC电压控制器的设计与实现

为提高电力系统电压稳定性,综合了模糊控制和PID控制的优点,提出一种基于模糊-PI控制的SVC的电压控制器设计方法.分析了SVC电压控制器的基本原理和组成,详细介绍了模糊-PI控制的设计实现过程.用DSP作为主控芯片开发出了控制器,给出了软硬件设计思想.对SVC进行了仿真验证,仿真结果表明模糊-PI控制比传统PI控制具有更好的动态性能,较小的超调量和较短的调节时间.     

基于RTW的无刷直流电机控制系统仿真的新方法

基于方框图建模工具SIMULINK建立方波永磁无刷直流电机(BLDCM)的仿真模型,采用实时代码生成工具箱(RTW)自动生成模型的C语言源代码,在VC集成开发环境中开发BLDCM的仿真系统。应用该系统,可以采用不同的控制策略进行仿真验证,以设计有效的控制器。该方法为BLDCM控制系统的开发设计提供了一种新的思路。     

无刷直流电机的模糊神经网络控制设计

在无刷直流电机(BLDCM)的控制上,传统PID等控制方法存在或多或少的不足.在模糊PID控制的基础上提出了一种模糊神经网络PI控制器的设计方法.该方法结合了模糊逻辑与神经网络,使得模糊控制器模拟了人的控制功能,不仅对环境变化有较强的适应能力,还拥有自学习能力.相比模糊PID控制,其具有计算量小、稳定性强等特点.对BLDCM进行建模与分析;在BLDCM数学模型的基础上,分别设计模糊PID控制器和模糊神经网络PI控制器;对设计的控制器进行仿真验证并分析.实验结果表明,模糊神经网络PI控制具有跟踪性能好、超调小、响应快、脉动小等优点,其动静态特性均优于模糊PID控制.     

模糊控制在静止无功发生器中的应用

针对静止无功发生器,结合模糊控制动态性能好和PI控制响应速度快等优点,设计了基于模糊-PI控制的STATCOM控制算法,不仅使系统响应迅速,而且具有满意的控制精度,仿真结果验证了该方法的可行性。     

Real Time Implementation of Fuzzy Gain Scheduling of PI Controller for Induction Motor Machine Control

In this work the control of an induction motor using fuzzy gain scheduling of PI controller (adaptive FLC-PI) is presented. Fuzzy rules are utilized on-line to determine the controller parameters based on tracking error and its first time derivative. Simulation and experimental results of the proposed scheme show good performances compared to the PI controller with fixed parameters.     

BLDCM控制系统功率逆变电路发热分析及实验验证

针对BLDCM控制系统功率逆变电路能耗问题,分析了功率器件工作时产生损耗的机理,探讨了PWM斩波方式、斩波频率及BLDCM绕组电感3个因素对功率逆变电路发热的影响并进行了相应实验验证,给出了不同条件下BLDCM电枢绕组电流波形和功率器件温升实验数据,对降低BLDCM控制系统功率逆变电路损耗进而提高控制系统效率、增强工作可靠性、提升BLDCM控制系统使用寿命等具有重要的理论及工程应用价值。     

基于STM32F103的直流无刷电机电流控制

针对直流无刷电机驱动板功率管开关和分立元件温漂对电流采样精度的影响,采用PWM半波中断匹配电流采集,以STM32F103芯片为处理器,通过内部AD转换功能,实现电机电流AD转换与PI控制,并给出电流AD转换程序设计。最后采用无线模块实时记录电机各项运行数据,验证了该方法可实现直流无刷电机电流精确控制。     

基于广义预测PI的无刷直流电机速度控制研究

无刷直流电机(BLDCM,brushless DC motor)转速控制是电机控制中的重要问题之一.分析了无刷直流电机的工作原理,提出了广义预测优化PI的控制算法,采用数学模型对控制器的设计进行了理论推导.通过基于DSP的无刷直流电机实验平台进行广义预测PI控制算法实验验证,结果表明此控制算法能显著提高系统的性能,是有效可行的.     

直流无刷电机系统的建模与仿真

传统的直流无刷电机数学模型建立在电动机两两导通的基础上,而实际上由于电动机中性点悬空,不可避免存在三相同时导通的情况。介绍直流无刷电机的工作原理,在分析无刷直流电机数学模型的基础上,用Matlab建立无刷直流电机控制系统的仿真模型,并详细论述控制系统的各个子模块。通过对实例电机的仿真,给出仿真结果,验证提出的控制方法有合理性和可行性。     

无刷直流电机锁相环稳速系统建模与仿真

研究无刷直流电机高精度稳速系统中的转速、电流双闭环控制技术,采用了锁相环（PLL）技术用于无刷直流电机转速控制中。根据数学模型推导出了锁相环的传递函数并建立了仿真模型。在Matlab7．0／Simulink环境下,搭建了无刷直流电机双闭环锁相稳速系统仿真模型进行仿真,得出了速度阶跃响应的相电流、反电势、转速响应曲线以及转速波动曲线。仿真结果验证了各环节数学模型的有效性,证明了锁相环控制是提高无刷直流电机转速稳定度的有效手段。     

基于MATLAB的无刷直流电机调速系统的建模与仿真

从无刷直流电机的数学模型出发,提出了一种无刷直流电机控制系统仿真建模的方法.该方法在Matlab/Simulink中,把独立的功能模块和s函数相结合,构建了无刷直流电机系统的仿真模型.系统采用双闭环控制:速度环采用PID控制,根据滞环电流跟踪型PWM逆变器原理实现电压控制.利用该模型分析了电机的动静态性能,得到了电机运行时的转速、转矩、相电流和反电动势曲线.仿真结果与理论分析一致,验证了该方法的合理性和有效性,为实际电机控制系统的设计和调试提供了新的思路.     

自适应人工神经网络电机控制器设计

提出了一种自适应人工神经网络无刷直流电动机(BLDCM)转速控制器设计方法;针对传统PID调节器难以应对系统超调和短时振荡等问题,提出了一种结合人工神经网络和传统PID控制的新方法;首先建立了(BLDCM)的本体数学模型,在此基础上描述了将人工神经网络和PID控制相结合的模型,并对具体的控制算法进行了定义;最后,使用Matlab仿真工具对BLDCM控制实例进行了仿真;实验结果表明,结合人工神经网络和PID控制器的新控制方法具有响应快、鲁棒性强以及控制精度高等优点,很好地抑制了超调和振荡。     

无刷直流电机双闭环控制系统的建模与仿真

在分析无刷直流电机数学模型的基础上,提出一种无刷直流电机控制系统仿真建模的新方法。在Matlab／Simulink中按功能进行模块化建模。用M文件和S函数来缟写功能模块,实现电流滞环和转速单神经元PID控制的双闭调速系统仿真。仿真结果与理论分析一致,验证了该控制系统设计的合理性。此仿真模型可以验证各种控制算法,为无刷直流电机控制系统的分析和设计提供有效的途径。     

一种无刷直流电机转子位置检测方法的研究

位置检测和换相准确与否,对无刷直流电机的运行有非常关键的影响。通过分析无刷直流电机间接位置检测原理,本文提出了一种新的方法来实现转子位置的检测。该方法构建一个以相磁通和相电流为输入,转子位置为输出的小波神经网络模型,并采用遗传算法来训练网络参数。经仿真验证该模型能有效地控制电机换相。