基于变摩擦负载的双电机同步控制系统设计

针对双电机同步控制系统在实际运行中存在摩擦负载的作用,首先建立双电机同步控制系统的数学模型和Stribeck摩擦模型。然后提出在偏差耦合控制方式下采用模糊PID控制算法对偏差进行调节的双电机同步控制方案,并与采用常规PID算法的控制方案进行比较。仿真结果表明,采用模糊PID控制算法的偏差耦合系统具有较好的抗干扰性和同步控制精度,优于常规PID控制系统的性能。     

双无刷直流电机同步系统的仿真研究

针对双无刷直流电机同步控制系统运行中由于负载扰动造成同步性能差的问题,建立了无刷直流电机和同步控制系统的数学模型,在比较各种同步控制控制方式和控制算法的基础上,提出了在偏差耦合控制方式下采用变论域自适应模糊PID控制算法对偏差进行补偿调节的双无刷直流电机改进控制方案,并与采用常规PID和模糊PID算法的方案进行了比较。通过仿真结果和结论分析,表明采用变论域自适应模糊PID控制算法的偏差耦合控制系统可提高同步精度,优于采用常规PID和模糊PID算法的系统。     

基于遗传算法寻优的双电机控制系统研究

针对多电机系统存在非线性、强耦合、时变性等特点,为提高双直线电机同步驱动运动平台的控制性能与同步性能,基于偏差耦合策略与模糊控制原理建立了双电机同步控制系统控制模型,并针对常规PID调节参数精确度低与鲁棒性差等缺点,采用自适应遗传算法对PID速度控制器参数进行优化,在Matlab/Simu-link环境下对系统进行仿真验证所设计方案合理性。仿真结果表明,所设计的通过优化算法优化后的PID控制器具有更好的控制精度与动态性能并能快速准确地调整双轴间同步误差,且系统具有较高鲁棒性,适合工程应用。     

基于BP神经网络PID的改进偏差耦合同步控制

针对多电机同步控制系统控制精度不高的现状,对多电机同步控制系统进行研究。在对多电机同步控制算法进行分析的基础上,设计了具有自学习和自适应能力的BP神经网络PID控制器,以弥补传统PID控制器在控制过程中的不足。采用偏差耦合控制,在传统速度补偿器速度偏差的基础上乘以速度反馈耦合增益,再引入一个包含各台电机速度信息的指标增强各台电机之间的耦合性,并与BP神经网络PID控制器相结合。在Matlab/Simulink环境下,搭建了多电机同步控制系统仿真模型,仿真结果表明基于BP神经网络PID的改进偏差耦合同步控制系统同步控制精度高、收敛速度快、稳定性能好,能够很好的实现多电机的同步控制。     

基于模糊系数修正BP神经网络PID的BLDCM控制系统仿真研究

常规PID、模糊算法无法解决无刷直流电机（BLDCM）控制系统存在的强耦合、非线性等问题,在干扰作用下容易出现信号失真。针对该问题,在滑行灯伺服转向系统中,以BLDCM三闭环控制系统为研究对象,结合BP神经网络、模糊控制和PID算法,提出一种基于模糊系数修正BP神经网络的PID控制。通过Simulink建模及仿真,对比研究了该策略与常规控制算法在转矩扰动和磁通扰动状况下的动态响应特性。仿真结果显示该改进控制算法在BLDCM位置控制系统中性能优良。     

舞台升降台的同步控制策略研究与应用

针对舞台控制中多个升降台因负载多变、机械间隙等因素引起的不同步问题,提出了在耦合控制算法的基础上引入位置偏差耦合的同步控制方式,并结合模糊PID控制算法来实现多个升降台的同步控制。仿真研究以及工程应用表明,基于模糊PID算法的位置偏差耦合控制系统较普通控制系统有更好的响应速度、控制精度以及抗干扰能力。     

基于ANN的无刷直流电机数字控制系统设计

针对常规PID控制在无刷直流电机数字控制系统中的不足,提出一种基于神经网络(ANN)的无刷直流电机数字控制系统。神经网络用于速度控制,不依赖于系统精确数学型,具有快速的动态响应和较高的稳态精度。在Matlab/Simulink环境下建立基于ANN的无刷直流电机数字控制系统仿真模型并进行仿真研究,仿真结果证明了基于ANN的无刷直流电机数字控制系统的可行性和有效性。     

混合型莫糊PID在三轴转台系统中的应用

由于三自由度转台是非线性系统,难以建立精确的数学模型.为了克服常规PID控制器在非线性三自由度转台系统中的控制不理想的问题,将模糊PID控制和常规PID控制相结合,设计了混合型模糊PID控制器,通过MATLAB实现了混合型模糊PID控制系统的仿真.仿真结果表明:利用混合型模糊PID控制三自由度转台系统,具有响应快、超调...     

预测型PID算法在气化炉控制系统中的研究

整体煤气化联合循环兼顾了能源高效利用和环境保护,是发电行业一个新的发展方向,而气化炉则是煤气化过程的核心部件。围绕气化炉的非线性、高耦合、大延迟的动态特性,首先对气化炉进行了机理分析,建立了机理模型,然后将预测PID算法应用于气化炉控制系统,并基于matlab simulink对系统进行仿真,证明预测PID控制具有良好的控制精度,响应速度快,其控制效果优于常规PID控制方式。     

基于改进型动态矩阵预测的主蒸汽温度串级控制策略研究

在常规PID主蒸汽温度串级控制系统的主控制回路中加入动态矩阵预测(DMC)控制器构成DMC-PID主蒸汽温度串级控制系统,以实现在非精确数学模型下对具有大延迟主蒸汽温度控制对象进行长时域的预测输出。根据系统的阶跃响应建立了系统的DMC模型,设置了优化函数和预测参考轨迹,并提出了对模型动态矩阵进行实时更新和大延迟校正的改进方法,从而改善了预测控制的动态性能。以某660MW机组为例,对DMC-PID主蒸汽温度串级控制系统进行仿真试验,结果表明DMC-PID主蒸汽温度串级控制系统较常规PID主蒸汽温度串级控制系统具有更好的稳定性和快速响应性,且抗干扰能力强。