两区域负荷频率的智能自适应PID控制

利用神经网络动态辨识电力系统的动态模型,并将模糊逻辑与神经网络相结合,通过动态寻优确定最优性能指标下的ＰＩＤ控制器参娄和具体设计了一咎两匹配负荷频率的神经模糊自适应ＰＩＤ控制器。使两区域负荷控制既有非线性控制作用和学习自适应能力,又有ＰＩＤ控制的广泛适应性。     

模糊PID控制器及在汽温控制系统中的应用研究

本文将模糊控制和常规ＰＩＤ控制两种设计思想融合起来，提出一种基于模糊规则的ＰＩＤ控制器的设计方法。这种方法首先通过建立模糊规则和进行模糊推理来确定ＰＩＤ控制器的参数，而后由ＰＩＤ控制律直接确定控制作用。仿真结果表明，用本文方法所设计的汽温控制系统比常规的具有固定参数的ＰＩＤ控制具有更加优良的性能。     

两区域负荷频率的智能自适应PID控制

利用神经网络动态辨识电力系统的动态模型,并将模型逻辑技术与神经网络相结合,通过动态寻优确定最优性能指标下的ＰＩＤ控制器参数,具体设计了一种两区域负荷频率的神经模糊自适应ＰＩＤ控制器。使两区域负荷频率控制既有非线性控制作用和自学习自适应能力,又有ＰＩＤ控制的广泛适用性。     

基于神经网络的水轮机调节系统的自适应PID控制

基于有功功率反馈参与控制的水轮机调节系统,以几个典型工况下的最优ＰＩＤ系数作为训练样本,训练了一个三层ＢＰ神经网络,设计了一个用ＢＰ神经网络实现变参数的ＰＩＤ控制器;并构造了一个目标函数,设计了一个自适应神经元,利用神经元的自学习功能,在线优化控制器的输出,以期达到最优控制的目的。对简单电力系统的仿真结果表明,这种控制器可以达到较常规的变参数ＰＩＤ较好的控制效果,是实现水轮机调节系统自适应控制的一种可行的方法。     

对角回归神经网络在直流双闭环调速系统中的应用

本文采用一种新型记神经网络－－对角回归神经网络（ＤＲＮＮ）,并结合ＰＩＤ控制器,构成直接自适应控制系统,自适应高速整ＰＩＤ参数,并应用于直流双闭环调速系统。仿真结果表明其性能优于ＰＩＤ控制器,有进一步的前景。     

基于单神经元自适应PID控制器直流调速系统的研究

本文提出了基于单神经元自适应ＰＩＤ控制器的控制策略。仿真研究与实时控制结果表明，该直流调速系统不仅具有令人满意的静，动态性能，而且又具有很强的鲁棒性与自适应性。     

直流PWM调速系统的鲁棒控制

从工程实际出发，对直流ＰＷＭ调速系统进行了分析，选用鲁棒ＰＩＤ控制器，讨论了鲁棒控制器设计方法，本文还叙述了由８０９８单片机构成的直流ＰＷＭ控制系统，仿真实验结果表明，鲁棒ＰＩＤ控制器运用于直流ＰＷＭ调速系统，具有工程上简单，实用，系统有较好的鲁棒性和较高的系统性能等优点。     

一种简化的模糊PID控制器

本文提出了一种简化模糊ＰＩＤ控制方案，将三维的控制规则库筒化为二维，大大减少了模糊控制规则的数目，简化了控制策略及控制器的设计和调整过程。并讨论了该控制器的调整方法，最后通过仿真验证了其优越性的性能。     

模糊智能PID励磁控制器的研究

针对传统ＰＩＤ励磁控制器存在的问题,结合模糊逻辑控制的优点,提出了“基于模糊逻辑的智能ＰＩＤ励磁调节器”,其动态品质及鲁棒性均优于常规ＰＩＤ励磁控制器。     

基于自适应模糊控制器的永磁同步电机直接转矩控制

为进一步改善永磁交流同步电机伺服系统的动、静态品质,设计了一种自适应模糊控制器,它在传统的直接转矩控制技术基础上加入模糊控制器和自适应机构,使整个控制器具有较强的鲁棒性和自适应性。还提出了一些简化和优化的自适应模糊算法,使该控制器更易于实现,实时性更强。通过仿真实验,将其与常规的直接转矩控制系统进行比较,表明这种自适应模糊控制器具有更好的控制效果。     

神经元自适应PID控制器的研究

利用神经元的自学习功能构成了自适应ＰＩＤ控制器,分析了神经元自适应控制系统的稳定性和学习算法的收敛性,仿真结果表明,这种控制方案具有良好的自适应性。     

基于模糊算法的自适应忆阻PI控制系统设计

为了解决传统模拟PI控制器参数不易整定以及面对被控对象发生变化时无法在线进行参数调整的问题，引入了忆阻器件实现了控制器参数可在线调整。同时针对忆阻器阻值大小不易确定的问题，引入了模糊算法，将模糊算法与忆阻PI控制器进行结合，设计了一种模糊忆阻PI控制系统，实现了控制器参数的自适应调整。在理论推导的基础上，进行了Multisim仿真与电路实验。结果表明，基于模糊算法的自适应忆阻PI控制系统与传统模拟PI控制器相比，参数可以进行在线调整，具有较强的自适应能力，且基于模糊算法的自适应忆阻PI控制系统可以将系统的超调量降低66.27%，具有更好的跟踪性能。     

无刷直流电机的模型参考模糊自适应方法及实验研究

将模糊控制器植入模型参考自适应控制系统构架中,主模糊控制器用于取代传统模型参考自适应控制中的反馈控制器,模糊逆模型结合自适应调整算法取代复杂的常规自适应规则,形成了模型参考模糊自适应控制方法.将此方法应用于无刷直流电机(BLDCM)调速系统,设计模型参考模糊自适应速度控制器,仿真及基于dSPACE的实验结果表明:控制系统运行平稳,速度跟踪快速准确,具有良好的动、静态特性.     

应用于DC／DC变换器的模糊自适应控制器的研究

提出了一种应用于DC／DC变换器的模糊自适应PI控制器。在传统PI控制的基础上,设计了对PI参数进行在线调节的模糊自适应控制算法。对该算法建立了基于Matlab的仿真模型,并通过ARM控制器对其进行软硬件实现。以Buck电路为被控对象的计算机仿真和实验结果表明,模糊自适应PI控制简单可靠,实现了快速性与稳定性的统一。     

同步发电机非线性PID励磁控制

本文将一种非线性ＰＩＤ控制引人发电机励磁控制，这种控制方式既保留了非线性ＰＩＤ控制的结构简单，易于实现，鲁椿性较强的优点，同时又克服了线性ＰＩＤ控制效果受线性化模型限制的缺点。计算机仿真结果表明，与线性化最优发电机励磁控制相比，非线性ＰＩＤ控制器对于同步发电机运行点变动的适应范围要宽得多，所设计的控制规律显著地改善了电力系统暂态过程的动态响应。     

基于模型参考模糊自适应控制的永磁同步电机控制器设计

基于模型参考模糊自适应控制（MRFAC）方法设计永磁同步电机（PMSM）速度控制器。该控制器具有传统模型参考自适应控制构架。传统模型参考自适应控制系统中的反馈控制器和常规自适应机构分别由主模糊控制器、模糊自适应机构替代，模糊逆模型结合自适应调整算法构成的模糊自适应机构对主控制器参数进行实时调整，以达到快速适应对象参数和状态变化的目的。利用模块化建模工具Matlab／Simulink建立PMSM控制系统模型。仿真结果表明了所设计控制器运行平稳，具有良好的动、静态特性。     

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.     

模糊自适应整定PID-FS在整流电源中的应用

针对整流电源控制系统被控对象的时变性和多样性,将模糊自适应控制与常规PID控制算法相结合,设计了一种模糊自适应整定PID控制器.在控制算法上,提出了基于模糊自适应整定PID控制器,它很好地解决了传统控制原理中系统控制精度与稳定性之间的矛盾.仿真和实验结果表明,采用模糊自适应整定PID随动系统(Following System,简称FS)的大功率整流电源控制系统能够适应被控对象在较大范围内的变化,具有较强的自适应能力,其控制品质优于常规的PID控制器.     

前馈神经网络的模糊 PID 算法及其在电力系统负荷预测中的应用

提出了多层前馈神经网络的模糊ＰＩＤ学习算法（ＦＰＢＰ）。这种算法是把多层前馈神经网络的学习过程当作一个动态控制系统来处理,确定出动态控制系统达到稳态时的ＰＩＤ控制器参数,然后再基于模糊控制的思想,对确定出的ＰＩＤ控制器参数进行模糊调整。文中给出了这种算法在电力系统负荷预测中的实际应用,并与标准ＢＰ算法作了比较。结果表明,该算法提高了网络的学习速度和预测的精度。     

步进电机模糊控制技术的研究

介绍一种应用于步进电机驱动控制的自调整ＰＩＤ模糊控制器。实验表明,应用模糊控制技术,改善了步进驱动系统的动静态特性,提高了系统的鲁棒性和控制精度。