无刷直流电机模糊PID控制及建模仿真

基于对无刷直流电机(BLDCM)工作原理及数学模型进行的简要分析,在MATLAB软件的Simulink模块中,通过S-Function函数和Simulink独立集成模块,搭建出无刷直流电机控制系统仿真模型,对无刷直流电机控制系统进行速度环、电流环双闭环控制,使电机在仿真环境中能够正常运行.仿真控制系统采用模糊控制算法优化PID控制参数,仿真结果与理论分析基本吻合,验证了无刷直流电机模糊PID控制算法具有响应快、超调小等良好的控制性能.     

一种无刷直流电机模糊自适应控制方法

针对传统PID控制参数固定、不易改动的不足,提出了利用遗传算法自动构建模糊逻辑控制器方法,并应用于无刷直流电机模糊自适应控制,提高了电机的控制性能。通过对无刷直流电机模糊自适应PID控制和传统PID控制进行对比研究,结果表明,该模糊自适应控制方法具有更好的动态性能和鲁棒性。     

无刷直流电机的自抗扰控制

自抗扰控制（ADRO）是在继承经典PID不依赖于对象模型优点的基础上，通过改进经典PID固有缺陷而形成的新型控制技术，性能优良。在分析永磁无刷直流电机特点及使用现状的基础上，建立了基于自抗扰控制器的无刷直流电机控制系统。仿真结果表明，自抗扰控制器对无刷直流电机模型的不确定性和外部扰动变化具有较强的适应性和鲁棒性，控制器算法简单，工程适用性较强，系统具有良好的动态响应性能。     

基于粒子群算法的纯电动轿车无刷直流电机控制器研究

采用一种基于粒子群算法的无刷直流电机PID控制器参数优化策略,给出了该算法的具体实现步骤。仿真与实验表明,相对于遗传算法和模拟退火算法,该方法在改进阶跃波响应性能方面,如减少稳态误差、无刷直流电机的速度控制中的上升时间、调整时间及最大超调量等方面,其效率更高。     

基于改进粒子群算法的无刷直流电机调速控制研究

无刷直流电机(BLDCM)是一变量多、存在强耦合关系的复杂非线性系统,用传统的PID控制方法寻找合适的PID参数十分困难,进而很难提高BLDCM系统的控制性能。针对这一问题,基于粒子群算法优良的寻优能力,提出一种改进粒子群算法的BLDCM自适应PID速度控制算法。该算法对PID控制器的参数进行自整定,提高了PID控制器适应外在变化的能力。经过仿真发现,经优化后的BLDCM系统具有很好的静、动态特性,转速响应快,抗负载扰动能力强。     

基于MFO算法的无刷直流电机模糊控制设计

模糊控制在无刷直流电机(BLDCM)控制中应用广泛,针对其不能实时更新控制参数的缺点,首次提出了基于飞蛾火焰优化(MFO)算法的模糊控制器设计.对于BLDCM控制系统变量复杂且非线性,难以建立具体的数学模型的问题,搭建了电流和转速双闭环控制的模块化电机仿真模型.算法在线优化量化因子和比例因子,用ITAE验证适应度目标函...     

无刷直流电机自适应控制系统的研究与仿真

为了提高无刷直流电机控制性能,提出了一种基于改进的全面学习粒子群(CLPSO)算法自整定PID参数的控制方法,实现了无刷直流电机调速系统的自适应控制。该方法利用改进的CLPSO算法全局搜索能力强、收敛速度快及收敛精度高等优点,对无刷直流电机控制系统的PID参数进行寻优。MATLAB/Simulink仿真实验表明,在电机启动和突加负载过程中,该方法控制电机的转速和转矩响应速度快、波动小,比传统PID控制方法具有更好的动静态特性和鲁棒性。     

基于模糊内核的改进非线性PID调速系统

为提高无刷直流电机伺服系统在瞬态和稳态环境下的控制性能,提出一种基于模糊内核的改进非线性PID(improved non-linear PID,INLPID)算法.验证改进非线性PID算法能消除非线性PID算法的缺陷,分析基于模糊内核的改进非线性PID算法在无刷直流电机调速系统中的调速性能,仿真实验证明该算法能完全消除...     

模糊分数阶滑模控制的BLDCM控制系统

针对整数阶滑模控制在无刷直流电机系统中容易引起的抖振现象,以及无刷直流电机系统的非线性、实时性,设计一种模糊分数阶滑模控制器。在整数阶滑模控制器的基础上,在滑模切换函数中加入分数阶微积分算子,结合系统二阶状态方程和指数趋近律,设计了分数阶滑模控制器,并且通过Lyapunov稳定性原理和分数阶微积分理论证明了系统的稳定性。仿真及试验的结果表明,对比传统的整数阶滑模控制,所提方法可以有效减弱无刷直流电机系统的抖振,具有更好的动静态控制性能。     

无刷直流电机自适应模糊控制系统建模与仿真

建立无刷直流电机（BLDCM）数学模型,并利用Matlab／Simulink中的无刷直流电机模块搭建了仿真模型,实现了电流环、转速环和位置模糊自适应控制环的三闭环位置伺服系统的仿真。分析了无刷直流电机系统的动、静态性能,得到了电机运行时的位置和转速响应、相电流和相电动势的仿真波形曲线。仿真结果表明位置控制器采用模糊白适应控制算法,响应快,位置、转速响应无超调,具有较强的自适应和鲁棒性。该模型准确易实现,便于修改和替换,仿真结果为BLDCM控制系统的实现提供参考。     

基于自整定模糊控制无刷直流电机调速系统算法研究

无刷直流电机具有运行效率高、调速性能好、无励磁损耗、结构简单和维护方便等众多优点,使得无刷直流电机在自动控制设备中得到了广泛应用,因此对无刷直流电机控制方法的研究还有着十分重要的实际意义。模糊控制是一种非线性的智能控制,尤其对数学模型难以建立、动态特性变化迅速或很难掌握的对象特别适用。所以本文在速度环设计中采用PID模糊控制器,利用模糊控制器对电机的速度进行控制,实现控制参数的自主调整,满足不同环境和工况需求,并同电流环的经典控制策略一起来实现对无刷直流电机的精确控制。     

无刷直流电机模糊自适应PID控制的研究

为了提高无刷直流电机控制系统的动、静态性能,将模糊控制结合PID控制算法应用到无刷直流电机速度控制系统中。在分析了无刷直流电机速度控制系统的基础上,利用PSIM与MATLAB/Simulink共同建立了无刷直流电动机模糊自适应PID控制的仿真模型,充分发挥了PSIM和MATLAB/Simulink各自在仿真方面的优势,简化了建立仿真模型的过程。仿真结果表明,采用模糊PID集成控制算法能够使无刷直流电机速度控制系统具有更快的响应速度和更强的抗干扰能力,对无刷直流电机控制系统的设计具有一定的指导意义。     

纯电动汽车无刷电机控制系统的建模与仿真

针对无刷直流电机传统PI控制的局限性,从无刷直流电机的基本原理出发,通过模糊PD控制器与积分相结合,将永磁无刷直流电机应用于纯电动汽车驱动系统。采用Matlab／Simulink平台,同时结合S-函数,构建了基于模糊控制的无刷直流电机转速一电流双闭环控制系统模型,利用该模型分析无刷直流电机的动静态性能,得到了无刷直流电机运行时的反电势、相电流、转矩和速度的曲线。结果表明,采用转速一电流双闭环模糊控制调速策略具有超调小、响应速度快、鲁棒性好、自适应能力强等优点,使系统获得了较好的控制性能,为实际纯电动汽车驱动控制系统的分析与设计提供了新的思路。     

基于FPGA的无刷直流电机控制器研究

无刷直流电机因其具有体积小、效率高、惯量小及调速性能好等优点,在工业控制领域尤其是高端伺服领域得到了越来越广泛的应用。针对无刷直流电机控制器的计算量和速度需求不断增加的问题,本文基于FPGA控制芯片设计了一套带有位置传感器的无刷直流电机控制器,对其硬件电路和软件程序进行了设计,同时搭建了无刷直流电机系统的仿真平台,仿真结果表明所设计的FPGA无刷直流电机控制器可以达到预期的性能。     

电力驱动汽车用BLDCM转速的模糊控制

本着提高电动汽车无刷直流电机驱动系统性能的想法,采用模糊控制来实现时无刷直流电机的控制.在控制策略上,速度环采用PI控制算法,电流环采用PID控制算法.其中PID控制器具有算法简单、可靠性高等优点,充分满足了电动汽车对驱动系统的控制要求.     

无刷直流电机模糊自适应PID的研究及仿真

为了实现负载变化情况下转速的快速跟踪控制,采用模糊 PI控制器,改变传统 PI控制器的固定参数的控制策略,采用根据跟踪误差信号来实时控制参数的方法。无刷直流电机建模过程中,给出了较理想的反电动势波形是一直难解决的问题,采用分段线性法编写S-函数,通过MATLAB建立无刷直流电机速度环和电流环的双环控制系统仿真模型,其中速度环采用模糊 PI控制,分析了无刷直流电机的动、静态性能,得到了理想的相电流、反电动势以及扭矩的波形图。仿真结果表明相对于常规 PI控制,采用模糊自适应PI控制器实现负载变化情况下转速的快速跟踪控制,提高了系统的抗干扰能力,提高了系统的响应速度。     

基于模糊PI参数自整定的无刷直流电机控制

本文通过建立无刷直流电机的数学模型,构造了无刷直流电机控制仿真模块。同时将模糊PI参数自整定控制器引入无刷直流电机控制系统中,根据系统输出误差和误差变化率实时整定PI参数,仿真结果表明,系统的动态和静态性能优越。     

模糊自适应PID控制在BLDCM转速控制系统中的应用

本文从无刷直流电机的基本原理出发,介绍了模糊自适应整定PID控制的算法,将其方法应用于无刷直流电机转速闭环控制系统。利用MATLAB/Simlink工具箱建立了改进的系统模型同时对其进行辅助设计与仿真试验。仿真结果表明,模糊自适应整定PID控制方法可使电机调速性能提高。     

基于微粒群算法优化PID参数研究

提出一种利用微粒群算法优化PID控制器参数的方法.微粒群算法(P S O)是一种新的随机优化算法,具有搜索速度快、寻优能力强、算法简单等特点.介绍了将微粒群算法用于PID控制器参数优化的方法、算法实现流程,仿真实验证明了微粒群算法的有效性,其性能优于遗传算法和传统的经验方法.     

基于PSO优化Fuzzy-PID的全电调节无级变速器速比控制研究

全电调节无级变速器(EM-CVT)采用单电机作为动力源,通过控制电机转角实现速比调节。从提高EM-CVT速比控制系统稳定性和控制精度出发,设计了粒子群优化模糊PID速比控制策略;建立模糊PID速比控制器的模型,引入粒子群优化算法优化模糊PID控制器中的因子,实现速比控制系统的优化。仿真结果表明,采用粒子群优化模糊PID控制系统,可以提高系统的控制精度,改善速比跟踪性能。