基于神经网络PID的永磁同步电机调速系统

针对永磁同步电机多变量、强耦合、非线性、运行中参数变化的特点,设计了一种基于神经网络PID的永磁同步电机空间矢量控制方法.仿真分析和硬件平台实验结果表明,将神经网络PID控制器运用于永磁同步电机控制具有可行性,相对于传统PID控制器,神经网络PID控制器能够使系统具有更快的响应能力,并能提高系统的适应性.     

EPS助力系统模糊PID控制器的设计

设计了电动助力转向助力系统的模糊PID控制器,并对其控制系统进行仿真分析,仿真表明控制器不但保证了电动助力转向系统良好的响应特性还能有效地抑制共振峰.     

交流永磁同步电机伺服系统模糊PID控制

分析了永磁同步电机(PMSM)在d-q轴的数学模型,结合传统PID控制和模糊PID控制的优点,根据永磁同步电机伺服控制系统随着负载变化或干扰因素影响,引起其对象特性参教或者结构发生改变,从而建立PID参数自调整的推理规则,设计了PMSM伺服控制系统的模糊PID参数自适应控制器.仿真结果表明,模糊PID控制器与传统PID控制器相比具有更好的动态稳定性,对外界干扰具有较强的鲁棒性.     

基于模糊PID的永磁同步电机矢量控制仿真

基于传统固定增益PID（Proportion—Integral—Derivative）的永磁同步电机矢量控制系统,存在着响应速度不快、稳态性能较差、转矩脉动较大的缺陷．针对这一问题,利用具有参数自整定功能的模糊PID控制器对矢量控制系统进行改进,并在MATLAB／Simulink环境下建立了系统仿真模型．仿真结果表明：模糊PID控制器可显著提高系统鲁棒性,很好地满足了永磁同步电机（PMSM）高精度、快响应的控制要求．     

基于模糊控制的电动助力转向系统控制方法研究

基于模糊控制的基本原理及模糊控制器的设计方法,对模糊＂PID参数整定的方法进行研究。针对电动助力转向系统,设计了一种模糊自整定PID参数控制策略,利用MATLAB软件对控制算法进行仿真。通过仿真实验,证明了所设计的电动助力转向系统控制算法将PID控制和模糊控制的简便性、灵活性以及鲁棒性相结合,提高了电动助力转向系统的助力控制性能。     

车辆四轮转向控制平台研究

针对机-电-液复合结构的四轮转向平台具有非线性、快时变的特点，提出了模糊自适应PID控制策略。将模糊自适应补偿器与PID控制器并联，提高系统的鲁棒性和抗干扰能力。使用PID控制器稳定系统的线性标称部分，应用模糊自适应补偿器调节PID参数来补偿系统参数摄动、非线性和外界扰动对系统控制性能的影响。仿真和外加扰动实验结果验证了提出的控制策略对四轮转向平台的控制具有快速性、准确性、稳定性和鲁棒性。     

Fuzzy-PID多模态控制器在永磁同步电机中的应用

传统的永磁同步电机矢量控制系统采用比例积分（PI）速度控制器,其动态响应性能比较差。针对这一问题,设计了一种基于Fuzzy—PID的多模态自适应控制器,作为永磁同步电机矢量调控系统的速度调节器。这种控制器可以利用模糊逻辑处理不确定信息,对速度控制器的输出进行实时校正。仿真结果表明：利用该控制器建立的矢量控制系统不仅结构简单,而且具有良好的动、静态特性。     

基于整车模型的全局时变滑模变结构控制的EPS研究

建立了包括转向运动模型,被动悬架模型,轮胎模型,路面模型和电动助力转向系统(EPS)的整车模型.采用了一种具有全局鲁棒性的时变滑模变结构的控制策略,设计了电动助力转向系统控制器,它能够保证系统在任意时刻的状态都能处在设定的滑模面上,对参数扰动和外部干扰具有很强的鲁棒性,并在matlab/simulink里的仿真结果表明,与传统的PID控制相比,全局时变滑模变结构控制响应更快,跟踪性能更好,显著提高了转向轻便性和灵敏性.     

基于DRNN动态整定PMSM的SVPWM控制

为解决传统的永磁同步电机控制系统中存在的低速转矩脉动大以及由此引起的高频噪声、动态响应慢等问题,提出了一种基于对角神经网络动态自整定的永磁同步电机矢量控制系统的实施方案.给出了基于对角递归神经网络的PID动态自整定控制器的结构,以及PID参数动态自整定的学习控制算法,并将这种综合控制策略引入永磁同步电机空间电压矢量PWM控制中.仿真结果表明,系统低速性能好,转矩脉动小,谐波含量少,当电机参数改变或者受到外部扰动时,系统具有良好的动态特性.     

直驱泵控压力伺服系统自适应模糊PID控制

直驱泵控压力伺服系统属于典型的非线性时变系统,采用传统PID控制存在系统适应性差、压力波动幅度大以及跟踪控制精度低等问题。根据PID参数对压力伺服系统响应特性的影响规律,设计了根据系统误差和误差变化率在线自适应调整PID参数的自适应模糊PID控制器,分别采用传统PID控制和自适应模糊PID控制策略进行了直驱泵控压力伺服控制仿真与实验研究。结果表明,自适应模糊PID控制策略能大大改善PID控制的性能,使系统具有响应速度快、压力波动幅度降低、滞后与超调小的特点,提高了系统的动态品质和控制精度。