基于微粒群算法的模糊控制在BLDCM中的应用

为了提高永磁无刷直流电机伺服系统的控制性能,提出了基于微粒群优化(PSO)算法的无刷直流电机模糊控制设计方法,即应用PSO算法全局优化模糊控制器的Ka、Kb、Ku参数和控制规则,提高模糊控制器的控制性能和效果.仿真实验结果表明,优化后的模糊控制器动态和静态性能均优于常规PID控制,具有较高的鲁棒性和控制精度.     

基于模糊控制技术的无刷直流电机系统

在永磁无刷直流电机调速系统中,采用了自适应模糊PID控制器。建立了永磁无刷直流电机的数学模型,并以此进行转速和电流双闭环无刷直流电机调速系统控制。通过自适应模糊PID控制器在线调整PID控制器的三个参数,完善了PID控制器的性能。仿真和试验结果都表明,该方法比经典PID控制器具有更快的动态响应和更小的超调。     

基于模糊控制技术的无刷直流电机系统

在永磁无刷直流电机调速系统中,采用了自适应模糊PID控制器。建立了永磁无刷直流电机的数学模型,并以此进行转速和电流双闭环无刷直流电机调速系统控制。通过自适应模糊PID控制器在线调整PID控制器的三个参数,完善了PID控制器的性能。仿真和试验结果都表明,该方法比经典PID控制器具有更快的动态响应和更小的超调。     

模糊自适应PID控制器在无刷直流电机控制系统中的应用

无刷直流电机是一种多变量、非线性的控制系统,采用经典的PID控制难以达到满意的控制效果.将模糊自适应PID控制器应用于无刷直流电机的控制中,运用模糊控制原理对PID参数进行在线凋整.实验结果表明,较之传统的PID控制,采用模糊自适应PID控制的无刷直流电机控制系统具有更好的动态和静态性能,达到了较好的控制效果.     

基于模糊RBF神经网络PID算法的无刷直流电机控制

高压断路器永磁无刷直流电机操动机构采用直流电机驱动断路器连杆,推动动触头运动,完成分、合闸操作,具备良好的快速响应能力和控制性能.文章构建了无刷直流电机操动机构控制系统仿真模型,详细分析了模糊RBF神经网络PID控制算法以及数学模型.分别用传统PID与模糊RBF神经网络PID控制策略,对高压断路器动触头运动特性控制过程进行了仿真.仿真结果表明,模糊RBF神经网络PID控制器能够较好地实现动触头的速度跟踪控制,使其按照给定运动速度特性曲线动作,实现对断路器动触头的准确控制,证明了模糊RBF神经网络PID控制策略在配有无刷直流电机的操动机构运动控制系统中是一种行之有效的控制方法.     

基于改进麻雀搜索算法模糊PID控制器设计

为了提高无刷直流电机输出转速与转矩的平稳性,提出了一种通过时变惯性权重改进的麻雀搜索算法模糊PID控制器控制无刷直流电机。通过在Matlab/Simulink中对无刷直流电机进行控制仿真,仿真结果表明,时变惯性权重改进麻雀搜索算法模糊PID控制器控制无刷直流电机,其转速与转矩的平稳性符合要求,并且能够实时响应负载的变化。     

自适应模糊PID智能控制器在无刷直流电机速度控制系统中的应用

针对无刷直流电机的时变性、非线性、强耦合等复杂特性,在分析无刷直流电机控制系统的基础上,设计了应用于速度控制器的模糊PID控制器,并与PID控制器进行了对比试验研究。试验结果表明模糊PID控制器能够使系统具有更好的鲁棒性、更高的稳态精度和更快的动态响应。     

模糊自适应PID控制在无刷直流电动机矢量控制中的应用

为了能够对无刷直流电动机进行有效地矢量控制,深入地研究了模糊自适应PID控制的应用.首先,提出了无刷直流电机的矢量控制策略;接着,介绍了模糊自适应PID控制器的控制原理;然后,进行了模糊自适应PID控制器的设计;最后,进行了实例研究,进行数值仿真实验,实验结果表明,该方法具有较强自适应能力以及较高的可靠性.     

基于粒子群优化模糊控制器无刷直流电机控制

针对传统PID调节器,在无刷直流电机的高性能速度跟踪中,难以克服系统超调和短时振荡问题,提出了一种新的无刷直流电机控制策略。即利用粒子群算法优化的模糊控制器代替传统PID控制器,对模糊控制器的三个参数地、kb、ku进行全局优化,充分发挥模糊控制器的鲁棒性。为了验证该方法的有效性,利用Matlab仿真工具进行仿真验证,观察控制系统的一阶动态响应。结果表明,系统具有很强的鲁捧性,能够很好的跟踪负载变化,动态响应快,速度跟随准确。     

电动车用无刷直流电机模糊自整定控制器设计

本文在分析无刷直流电机数学模型基础上,设计了一种以PIC单片机为控制核心的电动自行车用无刷直流电机控制系统,给出了控制系统主要硬件电路设计和核心算法设计。本文针对传统PID控制的不足,结合模糊控制与PID控制,利用模糊推理方法实现对PID参数的在线自整定。对算法在Matlab环境下仿真,并对采用传统PID控制及模糊自整定参数PID控制的无刷直流电机控制系统进行了实验分析和比较。     

基于模糊PID控制的永磁无刷直流电机调速系统

永磁无刷直流电动机调速系统是一个非线性、多变量、时变系统,采用传统的PID控制方法进行控制,难以达到良好的控制效果。通过设计一种模糊PID控制器,应用模糊算法在线自动整定PID参数的方法,将其应用于无刷直流电动机调速控制系统。仿真实验结果表明,该模糊PID控制方法较常规PID控制和单纯的模糊控制具有更好的控制性能,具有无超调、响应快、鲁棒性强等特点。     

基于模糊PID算法的轮式机器人驱动轮控制器设计

针对无刷直流电动机驱动轮式移动机器人的调速控制问题提出了一种解决方法。简单介绍了轮式机器人的机械结构以及模糊控制理论,然后对轮式机器人控制系统进行了硬件设计,并对轮式移动机器人各驱动轮的转速闭环控制设计了模糊PID控制器。实验表明:与传统的PID控制效果比较,该模糊PID控制器能够有效提高系统的控制精度和伺服性能。     

基于Buck变换器的无刷直流电机转矩控制仿真

无刷直流电动机（BLDCM）存在转矩脉动的突出缺点，提出了一种基于直流环节电压控制和模糊PID控制器的新型混合控制策略，以抑制无刷直流电机的转矩脉。电路拓扑包含功率因数校正降压转换器和逆变器。降压转换器通过控制直流电路电压来降低换向转矩脉动，使用模糊PID控制器和脉冲宽度调制（PWM）技术的逆变器在导通区域提供适当的电流。 Buck变换器降低了通过控制直流环节电压换向转矩脉动，逆变器使用模糊PID和PWM技术提供导通区域的电流。该方法能够消除传导区转矩脉动,削弱换相区转矩脉动，仿真结果表明，该策略具有功率因数校正功能，可有效抑制转矩脉动，提升电机运行的鲁棒性。     

无刷直流电机小脑模型网络与PID复合控制

为提高无刷直流电机调速驱动系统的性能,提出了无刷直流电机的小脑模型神经网络与PID复合控制策略。介绍了小脑模型神经网络的原理,给出了复合控制器的结构框图及适于数字控制的算法离散化过程,并对控制系统在转速指令和负载转矩变化时的性能进行了仿真和实验验证。结果表明,所提出的智能控制策略在减小转速超调的同时保证了响应速度,能快速平稳的跟踪给定指令,有效的抑制了负载扰动的影响,动、静态性能均优于PID控制。     

无刷直流电动机模糊自适应PID控制策略研究

提出了一种无刷直流电动机调速系统的模糊自适应PID控制方法。在Matlab/Simulink平台上建立了无刷直流电机模糊自适应PID控制的仿真模型,对参数改变时无刷直流电动机模糊自适应PID仿真模型也进行了仿真,并与模糊PID控制和传统PID控制的控制效果进行了比较。仿真结果表明：建立的系统鲁棒性强、响应速度快、无超调,且稳态精度高。     

基于模糊神经网络的无刷直流电机位置伺服控制

针对多变量、非线性、时变的永磁无刷直流电机位置伺服控制系统的特点,提出一种基于免疫遗传算法（IGA）的递归模糊神经网络（RFNN）控制器的设计方法,并应用于无刷直流电机三闭环控制系统中的位置调节器中,实现系统精确的位置控制。在与传统PID位置控制器仿真比较中,采用该方法的系统显示出良好的控制性能和控制效果。     

基于数字信号处理器的无刷直流电机智能控制

在分析无刷直流电机运行原理的基础上,提出了基于TMS32OLF2407A的永磁无刷直流电机控制系统的解决方案,即将单神经元与PID控制结合应用于无刷直流电机中。仿真试验表明,采用单神经元PID控制能取得令人满意的动静态性能,具有较强的鲁棒性和自适应性,改善了电机的调速性能。     

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。     

无刷直流电机模糊自整定PID控制研究及仿真

针对新能源汽车中的广泛采用的无刷直流电机的控制系统具有时变性、非线性、耦合强以及变量多等特点,基于无刷直流电机的数学模型,提出了一种简单实用的控制策略,即模糊自整定PID控制的闭环转速控制方案.该算法通过模糊逻辑语句创建模糊控制准则,根据转速变化对PID控制参数进行自动实时整定.利用MATLAB工具创建控制系统的仿真模型,仿真结果表明:模糊自整定PID控制系统实现转速响应快,超调量小,干扰后恢复时间短,鲁棒性强等优点,较传统PID控制有较大优势.