基于自适应遗传算法的异步电机矢量控制参数优化与仿真

自动控制领域中PID参数的整定是一个极其重要的问题。为解决工程人员凭经验对异步电机控制器参数整定难寻到最优解的问题,将速度误差积分型作为目标函数,采用惩罚措施,利用自适应遗传算法对异步电机速度控制器的参数进行优化、仿真,并与利用常规PID参数整定获得的速度曲线相对比,实验结果表明,用自适应遗传算法优化的参数,可以提高系统的控制精度、动态性能。     

有限代遗传算法及其在电弧炉自适应控制中的应用

针对一般遗传算法寻优速度不确定,难以可靠应用于自适应控制的特点,提出有限代遗传算法,并应用于自适应控制器参考优化上。仿真以电弧炉控制为例,用辅助最小二乘法辩识模型的参数,以不对称优化法初步确定控制器参数,然后以有限代遗传算法调控制器参考,结果显示,可达到优良的控制品质。     

基于遗传算法整定的PID控制

PID控制器是在工业过程中常见的一种控制器,遗传算法是一种具有极高鲁棒性的全局优化方法,针对传统PID参数整定的困难性,本文提出把遗传算法运用于PID参数整定中,用MATLAB仿真软件编程,仿真结果表明根据遗传算法寻优设计的PID控制器降低了超调量、加快响应速度,所以基于遗传算法整定的PID控制具有较好的动态品质和稳态精度。     

基于遗传算法的模型辨识及不对称优化自校正PID控制

对模型类型已知,但参数变化的对象,提出一种改进的遗传算法来在线辨识模型的参数,用不对称优化法在线调整的ＰＩＤ控制器的参数,实现ＰＩＤ自校正控制。算法根据系统跟踪误差改变辨识精度,从而大大减少了辨识计算量;用保留收敛值二次取种的方法来预测遗传算法的早收敛问题,提高了搜索的精度与速度,防止辨识时出现死循环。仿真表明,该控制器对于变参数对象可获得满意的控制效果。     

基于遗传算法的模型辩识及不对称优化自校正PID控制

对模型类型已知，但参数变化的对象，提出一种改进的遗传算法来在线辨识模型的参数，用不对称优化法在线调整ＰＩＤ 控制器的参数，实现ＰＩＤ 自校正控制。算法根据系统跟踪误差改变辨识精度，从而大大减少了辨识计算量；用保留收敛值二次取种的方法来预防遗传算法的早收敛问题，提高了搜索的精度与速度，防止辨识时出现死循环。仿真表明，该控制器对于变参数对象可获得满意的控制效果     

CE-ADRC异步电机直接转矩控制系统研究

由于传统PID控制器存在着参数整定复杂的缺陷,应用在直接转矩控制(DTC)的调速系统中时,调速的范围和精确度都受到很大限制。该文研究了一种新的异步电机直接转矩调速系统,即在自抗扰控制器(ADRC)中运用交叉熵算法(CE)对速度参数进行优化。仿真实验表明:基于CE-ADRC异步电机直接转矩控制系统,在调速范围和精度方面比经典PID控制器更具优越性。     

遗传参数自适应调整算法及其在液压动力系统优化控制中的应用

针对固定参数的遗传算法容易陷入过早收敛,进入局部最优状态等问题,建立了交叉概率及变异概率的模糊逻辑控制器以实现遗传算法策略性参数的自适应调整,从而提高优化算法的收敛速度及获得全局解的能力。运用常规优化方法及改进优化算法对永磁电机驱动的液压系统流量进行优化控制和对比,仿真和实验结果表明：采用遗传参数自适应调整算法优化控制器,可使系统在典型工况下,保持良好的控制性能,并且具有高于常规优化方法的控制精度和鲁棒性。     

基于遗传算法的电液弯辊力伺服控制

该文利用遗传算法，对轧机弯辊力伺服系统控制器参数进行了优化，提高了系统的控制效果，该方法简单、抗干扰性好、实时性强，仿真试验表明，基于遗传算法优化的PID控制器比基于单纯形优化的PID控制器具有更好的控制效果。     

一种基于多参数优化的神经网络控制器研究

针对常规PID+CMAC复合控制器中多个控制参数难以确定的问题,提出采用改进遗传算法对PID控制参数、CMAC神经网络学习率和惯性量等多参数进行寻优,把常规PID控制、CMAC神经网络和遗传算法的优点结合起来,设计了基于改进遗传算法多参数优化的PID+CMAC自适应控制器.仿真结果表明,提出的多参数优化的CMAC控制器具有良好的鲁棒性、抗干扰能力和自适应能力,是解决不确定性非线性对象控制问题的一种有效的控制方法.     

采用遗传算法参数整定的车辆ABS分数阶PID控制

以单轮车辆模型为基础在一定的简化和假设后对ABS进行数学建模,然后将分数阶微积分理论与传统PID控制理论相结合,构造出分数阶PID控制器。为得到最优的控制器参数,利用MATLAB的遗传算法工具箱,完成遗传算法的主程序编写。由于分数阶微积分算子的存在,不能直接用传递函数的方法得到适应度函数值,所以采用Simulink建立适应度函数值的仿真模型供主程序调用。然后在MATLAB/Simulink环境下,进行仿真实验:1)经验试凑法和遗传算法得到控制器参数时的系统仿真比较;2)基于遗传算法的分数阶PID控制器与传统PID控制器的系统仿真比较。结果表明:经过遗传算法优化得到的参数,使ABS系统的制动距离、制动时间、滑移率阶跃响应的超调量明显比试凑法时更小,同样得到分数阶PID控制器的ABS系统比整数阶的制动性能有明显的提升,从而验证了所提出的分数阶PID控制器在ABS制动控制中是有效的。     

基于模型参考神经网络自适应异步电机无速度传感器矢量控制系统的研究

针对在传统的异步电机矢量控制系统中采用编码器、光电码盘等速度传感器来对转速进行检测给系统带来的一些缺陷,该文将模型参考方法和神经网络相结合,提出了一种模型参考BP神经网络的无速度传感器异步电机矢量控制方案,并设计了速度辨识环节.同时对系统进行了仿真和实验,结果表明:该方法具有较强的抗干扰能力,受电机参数影响小,能较好地估计电机转子的转速.     

基于矢量控制的异步电机转速和转矩调节技术

针对异步电动机系统的非线性,以及电流和转矩不成正比例,使得转矩瞬时调节困难的问题,提出了一种基于坐标变换磁场定向矢量控制理论,将异步电机定子电流解耦成励磁电流和转矩电流分别进行控制,使异步电机获得和直流电机一样的转矩、转速调节特性.建立了Simulink仿真模型,分析了异步电机在空载启动、稳定运行、变速和转矩加载情况下...     

交流异步电机神经元变结构PID速度控制器设计

为了提高异步电动机调速系统的动态品质,提出了一种基于神经元变结构PID控制的速度控制器。该控制策略用一个神经元控制器实现变结构PID控制的同时,用另一个神经元控制器实时调整变结构PID控制器的参数。仿真结果表明,与传统PID调节器相比,该速度控制器能够有效地提高系统的静态、动态特性与鲁棒性。     

基于Matlab的单相异步电机调速系统仿真设计

在分析单相异步电机数学模型的基础上,基于Matlab/Simulink环境,建立电机的矢量仿真模型。该模型利用PID及逆变器等控制器件,通过交流-直流-交流进行变频后,来改变电动机的转速,实现异步电动机矢量控制变频调速。仿真结果表明:在Kp=2、Ki=20、Kd=0.1时,调速处于较佳的状态下,调速性能较好。     

基于直接转矩控制的磁链观测和速度观测

提出了异步电动机定子,转子磁链观测方法,利用u-i模型定子磁链观测方法,并且在转子磁链的基础上估算出电机的转速,这种观测方法能够提高速度观测精度,定子磁链观测与速度观测相结合应用到直接转矩控制系统中,能使直接转矩控制系统的低速性能得到较大提高。     

正交试验法在直流电动机调速控制系统PID参数整定中的应用

为提高直流电动机调速系统的控制精度,改善系统的动态性能,在确定因素后,进行了正交试验整定PID控制参数,利用Matlab软件对试验参数进行动态仿真,分析得出最优PID参数.此方法避免了大量复杂的确定PID参数组合试验,效率较高.仿真结果表明:利用正交试验法对直流电动机调速系统进行PID参数整定,可大大减少响应时间,使系统性能达到最佳,且试验次数较少.     

基于Simulink的三相异步电动机直接转矩控制系统研究

基于直接转矩控制工作原理,利用Simulink搭建三相异步电动机直接转矩控制系统仿真模型,采用定子磁链轨迹近似圆形的控制方案,对系统进行仿真。仿真结果表明,该直接转矩控制系统仿真模型能够很好地模拟实际调速系统的相关性能,体现了更优越的静动态性能。此外,通过搭建实际调速系统,测量电机转速、转矩参数,验证了仿真模型的有效性。     

基于MATLAB的异步电动机矢量控制系统的仿真

根据异步电动机矢量控制的基本原理,基于MATLAB／SIMULINK构造异步电动机及其按转子磁场定向的矢量控制系统的仿真模型,并通过仿真实验验证了模型的正确性。该模型可通用于笼型异步电机,使用时只需输入不同的电机参数即可。