感应电机模糊自整定PID控制器设计与仿真

感应电机(IM)的动力学特性是一个高阶、非线性、强耦合的系统,采用传统的PID控制方法进行控制,难以达到理想的控制效果.采用模糊控制理论与常规PID控制相结合组成模糊PID控制器,应用模糊算法在线自动整定PID参数的方法,并将其应用于感应电机调速控制系统.仿真与试验结果表明,该模糊PID控制的效果明显优于常规PID控制...     

开关磁阻电机模糊PID控制系统研究

介绍了模糊PID控制的开关磁阻电机调速方法,其兼有模糊控制和PID控制的优点,适用于非线性对象,并且具有较高的稳态精度.给出了1.1 kW开关磁阻电机控制器的设计实例,解决了因电机负载及运行状态不同所需PID参数不同的问题.理论与实践表明,采用模糊控制调节PID参数的方式对优化电机控制和提高系统性价比具有重要意义.     

开关磁阻电机模糊PID控制系统的研究

针对开关磁阻电机非线性和强耦合性,采用了一种模糊自整定PID控制器并将其应用于开关磁阻电机调速系统,仿真结果表明模糊自整定PID控制器兼有模糊控制和PID控制的优点,适用于非线性对象,并且具有较高的稳态精度。采用模糊控制调节PID参数的方式对优化电机控制和提高具有重要意义。     

积分分离模糊PID算法在MPPT中的应用

光伏最大功率跟踪采用模糊PID控制算法,在PID控制器中积分项I的作用为消除稳态误差,但是过度的积分调节可使系统稳定性降低、动态响应变慢。对此结合现有的PID控制算法、模糊控制算法、模糊PID算法中的优点,提出了一种基于积分分离的模糊PID控制算法,阐述了该方法的控制原理,并给出了控制模型,设计了分离系数的大小,控制了积分项I值的大小,对分离系数进行判别使控制模式分为3种,即模糊PD控制、半模糊PID控制、完整模糊PID控制,通过对积分项I的动态调节,提高了系统的动态响应能力。最终,结合整个光伏系统对传统模糊控制法、PID控制法、模糊PID控制法以及该方法进行静态和动态的仿真比较。结果表明,积分分离模糊PID算法具有响应速度快、超调量小和稳定性高的优点。     

无刷直流电动机转速模糊PID控制系统仿真

无刷直流电动机被控过程具有很大的时变不确定性和高度非线性,采用常规PID控制方法存在参数优化困难、负载适应力差等缺点。发挥模糊控制对系统参数变化有较强鲁棒性的优势,在传统PID算法的基础上设计了一种模糊PID控制器,自动调整控制参数,获得最佳的过程响应。确定了控制器参数自整定原则,建立了输入输出变量隶属函数以及模糊控制规则表。基于Matlab软件建立了无刷直流电动机转速、电流双闭环控制系统的仿真模型,通过仿真比对分析了传统PID与模糊PID控制时电动机转速、转矩和电流波形。结果表明,采用模糊PID控制使系统响应速度加快,动态过程、静态特性及鲁棒性能变得更好。     

模糊PID控制在BLDC系统中的应用

普通PID控制作为一种线性控制方法,在一些环境条件变化的影响之下无法保持设计时的性能指标。机械臂关节用无刷直流电机要求控制精度高,但由于其非线性的特点,普通PID控制难以做到精确控制。模糊控制具有非线性、变结构、自寻优等优点,采用模糊逻辑实时调整PID控制器参数,可以克服无刷直流电机系统中变参数、变结构和非线性等因素。仿真结果表明参数自适应模糊PID控制响应快、无超调、鲁棒性好,动静态性能均优于普通PID控制,能够做到无刷直流电机精确控制。     

磁粉离合器自调整模糊PID励磁控制技术

针对磁粉离合器应用环境复杂,采用传统的控制算法很难满足系统非线性、变参数的要求等问题,在研究了模糊控制和传统PID控制算法的基础上,提出了一种自调整模糊PID控制算法。该算法兼有模糊控制和PID控制算法的优点,实现了对过程参数的无稳态误差控制,同时具有很好的自适应特性,并且能够克服非线性因素带来的影响,具有较强的鲁棒性。将该算法应用于双轴水冷式磁粉离合器,能够实现在线PID参数的自整定。通过对该控制算法的仿真,并与常规PID控制算法的实验比较,该控制算法响应速度快,负载侧电流稳定时间短、电流超调量小,且控制系统具有很好的自调整能力。     

永磁直线同步电动机提升系统的模糊PID控制

针对永磁直线同步电动机(PMLSM)矢量控制系统．设计了一种将模糊控制和PID控制的优点结合的模糊PID速度调节器，并通过模糊规则在线调整PID控制的参数。介绍了模糊PID速度调节器的设计原理、设计过程和模糊规则。仿真表明，该方法具有算法简单、控制品质好等优点，具有实际应用价值。     

视轴稳定系统的模糊PID控制器设计

为了实现无人机视轴稳定系统的准确测量与跟踪,设计了经典PID和模糊控制为基础的视轴稳定控制器。在实际工程中PID参数整定过程存在大量不确定性,为了实现PID参数的在线整定,将模糊控制算法与经典PID控制相结合,构造了参数自整定模糊PID控制器,实现了对PID控制器的修正。在MATLAB中的Fuzzy Toolbox和Simulink中,将PID和参数自整定模糊PID进行对比,参数自整定模糊PID控制器在无扰动和10 Hz的正弦扰动的阶跃响应曲线表明,模糊PID相对于模糊控制和PID控制有更短的响应时间和更小的隔离度;在输入为1~10 Hz的系统正弦响应曲线,模糊PID误差最小,控制效果最好。由此可得参数自整定模糊PID在视轴稳定系统中有良好的鲁棒性和控制性能。     

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。     

单神经元PID在单元机组协调控制系统中的应用

基于神经网络PID控制和协调系统强耦合的特点,应用一种针对多输人、多输出解耦系统的单神经元PID解耦控制算法和结构,并在算法中增加了自适应学习速率,更好地实现对单元机组的解耦控制。仿真结果表明,这种单神经元PID解耦控制算法实现的控制与常规的PID控制比较,不仅具有较好的动态性能和稳态性能,而且还具有很强的自学习功能和自适应解耦能力。     

基于区间二型模糊逻辑的电力负荷预测研究

针对电力负荷具有强随机性而难以准确预测的问题,引入二型模糊逻辑以减小预测误差。建立了区间二型模糊模型用于电力负荷的短期时间序列预测,先利用反向传播算法来调节模型的参数,再利用相似度来精简冗余模糊集合,最后利用奇异值分解法来优选模糊规则。同时,建立了基于反向传播算法的一型模糊模型与区间二型模糊模型,以及基于反向传播-奇异值分解混合迭代算法的区间二型模糊模型,将其预测结果作为检验性能的基准。仿真结果表明,反向传播-相似度-奇异值分解混合迭代算法能够有效地消除冗余模糊集合与模糊规则带来的不良影响,基于其建立的预测模型具有较高的预测精度,能较好地跟踪实际负荷曲线,性能优于另外三个模型。     

蒸汽温度增益模糊自整定神经元PID控制

由于锅炉过热汽温广义被控对象动态特性具有时变性,本文采用了一种增益模糊自整定神经元PID控制方法,以蒸汽温度调节过程为背景进行仿真实验研究。结果表明,该方法设计简单,能对具有大滞后特性的工业对象进行有效控制,具有较强的鲁棒性和抗干扰性能,并明显优于常规PID串级控制的性能。     

非线性预测函数控制研究与应用

针对非线性预测函数控制,分析了基于智能模型的非线性预测模型的优缺点,提出基于特征模型的非线性预测模型。其结合被控对象的动力学特征和控制性能要求,用一个二阶的慢时变线性模型表征原先的被控对象,适用于高阶线性对象和一般的非线性对象。将特征模型作为非线性预测模型,即可获得基于特征模型的非线性预测函数控制算法。提出利用测试建模法获取特征模型,通过在不同的工作条件下测试非线性对象,获得一族曲线,利用系数区间表示特征方程中的系数,避免了特征模型慢时变参数的在线辨识问题,从而使该算法具有运算速度快、控制性能优、适用范围广的特点。结合连续搅拌式罐反应器的温度控制和电厂球磨机入口负压的控制开展了应用研究。     

无刷直流电动机数字PID控制的研究

根据无刷直流电动机的特性，讨论了数字PID控制系统的设计原理和实现方法。并以电梯拖动系统为例，设计了一个以自适应数字PID为基本调节单元的无刷直流电机控制系统，给出了仿真曲线。结果表明，数字PID算法和模拟算法相比，具有控制灵活、精度高、易于高度集成化等优点．     

小型燃烧发电设备的步进电机控制系统实现

为基于温差发电原理的小型燃烧发电系统设计了其控制系统,并测量了燃烧器输出功率的特性,对被控对象建立了数学模型。用步进电机和气阀作为执行机构进行流量控制,以ATmega16单片机作为控制芯片,采用最少拍无差离散算法进行控制计算,实现了燃烧发电设备的控制系统。     

基于自调整变间距模糊控制的UPFC的研究

针对统一潮流控制器(UPFC)控制系统的设计,提出了一种在全论域范围内带用自调整因子的变间距模糊控制算法,该算法能同时提高系统稳态精度和动态性能,并且本身具有优化的特性。仿真结果表明:所设计的控制系统可以有效地控制节点电压和线路潮流,改善了电力系统的暂态稳定性,并且响应快,精度高,鲁棒性强。     

基于PROFIBUS-DP的温度控制系统

设计了一种基于PROFIBUS-DP现场总线技术的温控系统.该温控系统利用PLC为硬件,采用积分分离PID控制算法,具有控制精度高、超调量小的特点,应用效果良好.     

视觉选择注意机制模型及其应用

结合目前生物学关于感受野研究的进展,提出具有方向性的高斯差算子（ODOG）,并在此基础上建立视觉选择注意机制模型（VSAM）。ODOG算子通过改变感受野模版的大小适应不同分辨率的要求,同时具有方向性,符合目前对非经典感受野方面新的研究进展。VSAM模型基于bottom—up控制策略,通过对非经典感受野的模拟,以达到提取不同分辨率特征信息的目的。模型源于生物视觉启发,能较好地模拟感受野同心圆拮抗和方向选择性的特点,将其应用于眼底图像处理中,取得了预期的效果。     

基于交叉算法的神经网络模拟电路特性分析

本文利用基于交叉算法的神经网络训练方法对模拟电路进行性能分析.前馈神经网络的监督学习通常是一种从上到下(top-down)的学习模式,具有单隐层结构的前馈神经网络也可采用从下到上(bottom-up)学习模式的非监督学习算法来进行,基于交叉算法的复值神经网络训练方法突破以往算法的各种局限,其学习过程将从下到上的非监督学习和从上到下的监督学习相结合,网络性能更优.模拟电路特性分析的仿真研究表明该算法行之有效.