无刷直流电动机调速系统的PID控制

本文介绍一种简易电机调速系统，论文研究了无刷直流电动机的运行特性，分析了加入速度反馈后电机系统的运行和控制特性，针对电机系统不同的运行状态，提出了变速和称速的双模型策略，以提高系统响应和稳度精度，同时，结合具体的研究，提供了部分系统实验结果。对控制方案的可行性进行了验证。     

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。     

无刷直流电动机积分反演模糊滑模控制

针对普通的无刷直流电动机控制策略受电动机本身因素影响,难以达到理想效果的问题,介绍了一种积分反演自适应滑模变结构控制和模糊控制相结合的控制器。该控制器在滑模面中加入积分项,实现了对速度信号的无静差跟踪,提高了系统的稳态精度;用模糊控制器来解决切换控制增益设定只能靠经验的问题;采用模糊控制算法对不确定性进行估计,有效地减小了滑模控制方法带来的抖振;为了进一步提高控制性能,重新设计了趋近律。仿真结果表明,该控制器能够大幅提升无刷直流电动机控制系统的性能。     

无刷直流电动机积分反演模糊滑模控制

针对普通的无刷直流电动机控制策略受电动机本身因素影响,难以达到理想效果的问题,介绍了一种积分反演自适应滑模变结构控制和模糊控制相结合的控制器。该控制器在滑模面中加入积分项,实现了对速度信号的无静差跟踪,提高了系统的稳态精度;用模糊控制器来解决切换控制增益设定只能靠经验的问题;采用模糊控制算法对不确定性进行估计,有效地减小了滑模控制方法带来的抖振;为了进一步提高控制性能,重新设计了趋近律。仿真结果表明,该控制器能够大幅提升无刷直流电动机控制系统的性能。     

模糊PID控制器在无刷直流永磁电机控制系统中的应用

PID算法是一个广泛应用于工业控制的算法,但它对非线性和不确定性系统适应性不够理想。模糊PID控制将模糊逻辑推理引．NPID参数的在线自调整,是目前一种较为先进的控制器。本文以一台无刷直流永磁电动机为控制对象,通过Matlab中的Simulink模块和模糊控制工具箱实现模糊PID的控制系统,并与常规PID控制进行了分析比较,有较好的控制效果,适应性强。     

基于GAL的无刷直流电动机控制系统

基于ＧＡＬ的无刷直流电动机控制系统郑军，谢国栋ＣｏｎｔｒｏｌＳｙｓｔｅｍｏｆＢｒｕｓｈｌｅｓｓＤＣＭｏｔｏｒＢａｓｅｄｏｎＧＡＬ￥ＺｈｅｎｇＪｕｎ；ＸｉｅＧｕｏｄｏｎｇ１引言６ＡＬ足８川Ｚ”人血小的。。３脓Ｗ迎川逻洲对列．小。。Ｊ回动批的’。【”邓个...     

无刷直流电机模糊自适应PID控制研究与仿真

针对传统的PID控制方式在对无刷直流电机系统控制时,存在精度低、抗干扰能力弱等不足,提出一种基于参数自适应模糊PID集成控制策略。首先,分析了无刷直流电机的数学模型,建立了基于双闭环调速系统的无刷直流电机控制系统模型,并对无刷直流电机双闭环系统转速进行模糊PID控制;然后,详细分析了建立该模糊自适应PID控制器的设计方法,提出一种优化模糊算子的优化方法,并运用仿真软件Matlab/Simulink实现了系统的设计和仿真;最后,在相同环境下,对比传统PID控制和模糊自适应PID集成控制两种控制策略的仿真结果。仿真结果表明,模糊自适应PID集成控制算法能使无刷直流电机双闭环控制系统具有更好的动、静态性能及较强的自适应能力。     

无刷直流电动机换相控制的研究

无刷直流电动机在运行中，由于受到电磁干扰、负载扰动等因素的影响，换相脉冲发生畸变或混有尖峰，由此带来换相抖动或抗负载扰动能力变差。针对这一问题，通过对换相信号的分析找到了换相抖动的原因，并提出了根据换相时间间隔延时屏蔽换相中断来消除换相抖动的方法：中断延时屏蔽换相法：实验证明该方法行之有效，尤其适用于在平均负载较轻、负载抖动较大以及电磁干扰较大情况下无刷直流电动机的换相控制。     

无位置传感器直流无刷电动机控制系统研究

在分析无位置传感器直流无刷电动机的反电动势换相和启动原理的基础上,建立了利用反电动势换相的换相模块,启动采用“三段式”启动技术。在双闭环调速系统中,电流环采用电流滞环控制,转速环采用PID控制器。仿真结果表明：这种基于反电动势换相的无位置传感器直流无刷电动机控制系统能够正常启动,具有同有位置传感器直流无刷电动机控制系统同样好的静态、动态特性。     

直流无刷电机智能控制系统研究

阐述直流无刷电机工作原理,分析直流无刷电机的数学模型;介绍模糊控制理论与神经网络控制理论,提出模糊自适应PID控制策略;在MATLAB环境下,分别使用反电动势建模法建立直流无刷电机控制系统的模型,并对各个模型进行仿真分析。然后利用BP神经网络控制策略,模糊自适应PID控制策略改进速度控制器中的常规PID算法,进行仿真,并将所得结果进行对比。从对比结果可以得出模糊自适应PID控制策略更适合直流无刷电机的控制。     

无刷直流电机的自适应模糊滑模控制策略研究

为了提高无刷直流电机（BLDCM,brushless dC motor）控制系统的动态响应速度和干扰抑制能力,提出了一种新的自适应模糊滑模控制（AFSMC,adaptive fuzzy sliding mode control）策略。控制系统根据滑模开关函数的取值范围,可以切换滑模控制器的输出,能够改进滑模观测器的抖振现象和系统稳定性。控制器的控制律由自适应模糊控制算法调节,滑模控制器的输出减少了系统不确定时延的影响。根据所提出控制策略建立了仿真模型,并进行了仿真。仿真结果表明,所提出的控制策略能提高系统的动态性能和鲁棒性。该方法用于无刷直流电机的控制是可行的、有效的。     

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。     

无刷直流电机的变论域模糊自适应控制

在无刷直流电机优化设计的研究中,由于无刷直流电机是一种复杂的控制系统,其电气参数具有非线性、时变性等特征.当控制系统的控制精度有较高要求时,传统PID控制器由于精度有限,将难以达到控制要求.根据无刷直流电机的电压与转矩转速方程,通过数学建模,构建其动态数学模型.利用变论域思想,提出一种基于伸缩因子的模糊控制方法,并设计了采用上述方法的转速电流双闭环控制系统.通过计算机仿真,结果表明,改进控制方法具有较好的动态性能.可以实现PID控制参数的在线整定,使电机控制系统具有一定的自适应性.利用此种控制方法,可以提高系统的响应速度及精度,并具有较好的控制性能.     

无刷直流电机智能PID控制系统建模与仿真

在无刷直流电机的控制中,由于被控过程具有很大的时变不确定性和高度非线性等特点,导致常规PID控制的参数整定效果不理想,在噪声、负载扰动等因素的影响下,过程参数甚至模型结构都会随时间和环境的变化而变化,使得常规的PID控制很难达到对直流电机理想的控制效果.在此基础上,提出将智能PID控制技术应用到直流电机的控制中,利用智能控制自学习、自适应的能力,自动识别被控过程参数,自动调整控制参数,从而获得最佳的过程响应曲线.在Simulink环境下,对直流电机智能PID控制系统和常规PID控制系统进行建模仿真,仿真结果表明:智能PID控制下的直流电机系统在3种不同运行状态下均得到比常规PID控制更好的控制性能,其控制效果明显优于常规PID控制.     

改进遗传优化的无刷直流电机模糊PID控制

在无刷直流电机控制过程中,将智能控制与PID控制相结合生成智能PID控制策略,现有控制策略或者要求对被控过程有全面的先验知识,或者要求参数优化的搜索空间连续可微,其应用受到了一定的限制,提出基于改进遗传优化算法的无刷直流电机模糊PID控制方法.详细阐述了遗传算法的相关原理,在遗传算法的基础上,针对该算法进行改进,将无刷直流电机控制对象进行编码,构建对应的适应性函数,针对适应性函数进行定标,阐述改进遗传优化算法的终止条件,完成无刷直流电机模糊PID控制.实验结果表明,利用改进算法进行无刷直流电机模糊PID控制,能够缩短阶跃响应时间,降低控制误差,缩短控制过程中的延迟时间,满足无刷直流电机控制在生产过程中的实际需求.     

模糊神经网络PID在电动舵机控制中的应用

研究电动舵机控制系统优化问题。针对传统控制器响应速度慢,由于系统本身是多变量非线性的复杂系统,存在时滞问题,系统参数不易整定,为了优化电动舵机控制系统的快速性性能,设计了一种改进的模糊神经网络PID控制器,提出了分离学习算法,利用自组织学习整定隶属度函数参数和误差反向传播学习整定加权系数。将算法用于电动舵机控制,实现对舵机以及导弹姿态的快速控制。仿真结果表明,改进控制器的响应时间达到4.8ms,优于传统的PID控制器和模糊PID控制器,为电动舵机控制系统快速性、高精度的设计提供了依据。