无刷直流电机模糊自适应PID控制研究与仿真

针对传统的PID控制方式在对无刷直流电机系统控制时,存在精度低、抗干扰能力弱等不足,提出一种基于参数自适应模糊PID集成控制策略。首先,分析了无刷直流电机的数学模型,建立了基于双闭环调速系统的无刷直流电机控制系统模型,并对无刷直流电机双闭环系统转速进行模糊PID控制;然后,详细分析了建立该模糊自适应PID控制器的设计方法,提出一种优化模糊算子的优化方法,并运用仿真软件Matlab/Simulink实现了系统的设计和仿真;最后,在相同环境下,对比传统PID控制和模糊自适应PID集成控制两种控制策略的仿真结果。仿真结果表明,模糊自适应PID集成控制算法能使无刷直流电机双闭环控制系统具有更好的动、静态性能及较强的自适应能力。     

无刷直流电动机模糊自适应PID控制策略的仿真研究

在无刷直流电动机控制系统中,如何提高系统的控制精度、稳定性及鲁棒性备受关注。当无刷直流电动机系统的负载或参数发生变化时,传统的PID控制策略很难达到预期的效果。文章基于模糊控制理论,建立了模糊推理规则表,设计了模糊控制器和模糊自适应PID控制器,并对模糊自适应PID控制策略在无刷直流电动机系统中的应用进行了仿真研究。仿真结果表明,模糊自适应PID控制策略能加快无刷直流电动机系统的响应速度,并具有较强的鲁棒性。     

混合模糊PID控制器在伺服控制系统中的应用

在分析了直流无刷电机伺服控制系统的基础上,提出了一种混合模糊PID跟踪控制器模型.该模糊PID控制器由3个并行的次模糊控制器组成,应用模糊算法在线自动整定PID参数;并利用Matlab/simulink建立仿真模型对模糊推理控制算法进行验证.仿真结果表明,混合模糊PID控制器的动静态特性优于传统单一的PID控制,对设计性能优良的伺服控制系统具有借鉴意义.     

直流无刷电机位置跟踪伺服系统设计与仿真

为了设计高精度的直流无刷电机伺服控制系统,性能优良的位置跟踪控制器是其重要保障.基于直流无刷电机的工作原理.运用Matlab模糊工具箱建立其自动位置跟踪控制系统的计算机仿真模型,系统的电流和速度环采用Pl控制,结合PID控制和模糊控制设计了系统位置环的模糊PID控制器.数字仿真结果表明,模糊PID控制的动静态特性优于传统单一的PID控制,对设计性能优良的直流无刷电机控制器具有借鉴意义.     

基于Q-学习的底盘测功机自适应PID控制模型

为了解决汽车底盘测功机控制系统在动态控制时出现延迟较高和误差大的问题,提出了一种基于强化学习的底盘测功机控制策略。以PID控制算法为基础,扭力偏差为控制器输入,调节电压控制量为输出,选择扭力差变化为智能体奖惩的学习策略,通过Q学习算法对PID参数进行在线自适应整定;在底盘测功机仿真试验中验证了控制器的调控性能,并与传统PID控制以及神经网络PID控制的结果进行了对比;实验结果表明,基于Q学习的自适应PID控制模型较传统PID算法控制周期缩减至40.7%,相较于神经网络PID算法控制周期缩短至27.9%。相对于传统PID控制模型与神经网络PID模型,基于Q学习的自适应PID控制模型输出力上升过程稳定且快速。提出的基于Q学习的自适应PID控制模型能够有效提升底盘测功机控制精度,满足其使用的工业要求。     

无刷直流电机模糊PID控制系统研究与仿真

针对传统PID控制方法在对无刷直流电动机进行控制时精度低、抗干扰能力差等缺点,提出了一种参数自适应模糊PID控制方法。首先建立了无刷直流电机的动态数学模型,并对其转速进行模糊PID控制。介绍了模糊PID控制器的设计方法,应用MATLAB实现了系统设计和仿真。最后对PID控制和模糊PID控制的仿真结果进行对比分析,结果表明:模糊PID控制方法使无刷直流电机控制系统具有更好的动、静态性能和抗干扰能力。     

基于模糊自适应PID控制的永磁同步电机伺服系统研究

在对模糊控制的基本理论和PID控制的功能进行分析的基础上,对永磁同步电机进行数学建模,通过d-q变换和park变换,得到永磁同步电机数学模型的传递函数,在此基础上,运用模糊控制理论,采用模糊自适应PID控制策略,针对永磁同步电机的对象特点,设计PID参数的不同隶属度函数。与常规PID仿真对比显示,该模糊自适应PID控制响应速度快,稳态精度高,抗扰动性能大大加强。     

直流无刷电机控制器设计与仿真

关于无刷电机性能优化问题。无刷直流电机工作过程中电气参数具有非线性、时变性的特性,造成实时性差,由于传统的PID控制器的参数不能在线调整,在对其进行控制时存在鲁棒性差、精度低等缺点。为解决上述问题,提出将模糊自适应PID控制器应用于无刷直流电机的控制中,根据系统的转速偏差e和偏差变化率ec,经过模糊逻辑推理,动态自适应调整PID控制器的三个参数。在分析电机模型的基础上,借助在Matlab仿真平台设计了无刷直流电机模糊自适应PID控制器的仿真模型。结果表明:较之传统的PID控制器,模糊自适应PID控制器响应速度快、鲁棒性强、无超调、精度高,达到了较好的控制效果。     

直流锅炉机组参数自适应模糊PID控制

针对某765MW联合循环直流锅炉-汽轮发电机组．文中给出了机组输出功率和焓值的并行模糊PID控制系统结构．研究了模糊控制器参数的自适应在线整定方法。首先．分析了联合循环直流锅炉-汽轮发电机组的数学模型,然后,在作者前期工作的基础上,给出了并行模糊PID控制器参数的自适应整定方法．最后．与基本并行模糊PID控制系统进行了仿真对比分析。仿真结果表明．本文所叙述的参数自适应模糊PID控制系统对于降低控制系统振荡,缩短调节时间等方面．其控制效果更优于基本并行模糊PID控制系统。     

基于P-模糊自适应PID控制的无刷直流电动机调速系统

分析了无刷直流电动机的数学模型,提出了一种新型的P-模糊自适应PID控制方法,并在Matlab/Simulink环境中建立了基于P-模糊自适应PID控制的无刷直流电动机调速系统仿真模型。在该调速系统中,电流控制采用电流滞环,转速控制采用P控制和模糊自适应PID控制相结合的方式,实现了电流滞环和转速模糊控制的双闭环调速控制功能。仿真结果表明,该系统与基于常规PID控制的调速系统相比,系统响应时间缩短一半,且超调减小,具有较强的鲁棒性和自适应能力。     

改进模糊神经网络无刷直流电机控制系统设计

针对现实应用中对无刷直流电机速度控制的极高精度要求,设计了一种改进的自适应遗传算法优化的模糊神经网络控制系统,并采用离线和在线两种学习方法,实现了对无刷直流电机转速的精确控制。系统融合了模糊逻辑、神经网络和遗传算法三大智能控制理论的优点,适合于无刷直流电机这样的多变量、强耦合、非线性、时变的复杂系统。通过仿真和在某型水下航行器DSP推进控制系统上的实验表明,方法响应快、超调量小、鲁棒性强,动态特性明显优于传统PID控制。     

无刷直流电机的模糊神经网络控制设计

在无刷直流电机(BLDCM)的控制上,传统PID等控制方法存在或多或少的不足.在模糊PID控制的基础上提出了一种模糊神经网络PI控制器的设计方法.该方法结合了模糊逻辑与神经网络,使得模糊控制器模拟了人的控制功能,不仅对环境变化有较强的适应能力,还拥有自学习能力.相比模糊PID控制,其具有计算量小、稳定性强等特点.对BLDCM进行建模与分析;在BLDCM数学模型的基础上,分别设计模糊PID控制器和模糊神经网络PI控制器;对设计的控制器进行仿真验证并分析.实验结果表明,模糊神经网络PI控制具有跟踪性能好、超调小、响应快、脉动小等优点,其动静态特性均优于模糊PID控制.     

船舶襟翼舵神经网络控制伺服系统

为了解决船舶襟翼舵在复杂的、非线性、不确定的海域环境中的高精度位置控制问题,将神经网络应用在伺服系统中充当控制器与辨识器,通过设计的神经网络PID控制器,使船舶位置伺服控制系统具有高稳定性,及鲁棒性好的特点,且具有要求的动态和静态性能。针对无刷直流力矩电机做了神经网络PID控制系统仿真,并与PID控制做了比较。仿真结果表明了神经网络PID(NN-PID)优越的动态和静态性能。     

基于模糊神经网络PID的舵机控制系统

针对某型号导弹中舵机控制系统进行优化研究。对于具有非线性、时变特性的复杂系统,在分析传统PID控制算法和模糊神经网络控制算法的基础上,提出一种经过改进的模糊神经网络PID控制器。通过采用自组织学习阶段和有教师学习阶段的分阶段学习方式,提高网络的学习效率。建立直流无刷舵机控制系统的数学模型,利用MATLAB进行仿真分析。实验结果表明,所设计的控制器对阶跃响应更加迅速,基本无超调,对舵偏角指令执行准确,相位移动更小。     

基于Simulink的无刷直流电机自抗扰控制系统的仿真

无刷直流电机(BLDCM)作为一个多变量强耦合非线性系统,经典PID控制已难以满足日益增长的精密控制需求.本文根据无刷直流电机的特点及自抗扰控制器(ADRC)设计原则,建立了一种无刷直流电机单环自抗扰控制系统,并在MATLAB/Simulink上建立了仿真模型.仿真结果表明ADRC对外部扰动和电机参数的变化有较强的鲁棒性.     

自适应模糊PID前馈补偿在机载挂飞摆扫转台控制中的应用

针对机载挂飞转台的摆扫速度控制问题,提出了一种利用模糊自适应PID技术进行前馈补偿的复合控制策略。首先根据实际应用提出摆扫转台的期望摆扫速度曲线,并对直流力矩电机驱动的摆扫转台进行了建模;然后根据扰动前馈补偿的控制原理,提出了模糊自适应PID前馈补偿方法,为摆扫转台的速度环设计了模糊PID控制器,并在此基础上设计了与之相适应的的自适应前馈补偿函数;最后进行了仿真结果验证。通过Matlab仿真结果表明,相对于模糊PID控制,所设计的模糊自适应PID前馈补偿控制器能有效的跟踪期望的转台摆扫速度,大幅地提高了在有稳定干扰和摆扫速度越变情况下的跟踪精度。     

一种新型无刷直流电机伺服系统的设计

介绍了一种基于DSP和CPLD的无刷直流电机(BLDCM)数字化控制系统的设计,利用DSP的高速运算能力和CPLD强大的逻辑功能实现了系统的实时控制并且使得系统外围电路得到了简化。根据无刷直流电机的运行特性采用了PID和自适应模糊PID相结合的控制策略。系统仿真表明,该系统具有很好的动态特性和静态特性。     

3RPS/UPS并联机器人神经网络观测器反演控制

为了增强4D互动立体游戏仿真模拟平台的刚度和运动性能，将带冗余结构的3RPS/UPS并联机器人应用其中。首先对其结构进行介绍及逆运动学分析，然后针对传统PID控制在控制精度方面的不足，提出了一种基于神经网络观测器的反演控制方法。最后利用MATLAB对其进行建模以及系统仿真实验，并与传统PID控制以及一般的RBF神经网络自适应控制进行对比。由仿真结果可以看出，根据RBF神经网络观测器估计系统状态值，并应用反演控制理论设计控制器，能实现很好的状态观测，从而实现无需速度信号的位置跟踪。该方法也能够在一定程度上提高精度，且其整体控制效果优于传统PID控制器，相比于一般的RBF神经网络自适应控制也有了一定的改进。     

DC／DC变换单神经元自适应PID控制器仿真研究

为解决传统PI控制对具有时变、非线性特性的DC/DC变换器动态控制性能不佳的问题,将人工神经网络与PID控制理论相结合,为DC/DC变换器设计了一种单神经元自适应PID控制器。该控制器算法简单,通过对加权系数的在线调整来实现自适应、自学习功能,从而满足DC/DC变换器的时变及非线性特性。以BUCK型变换器为例,建立了DC/DC变换器智能控制系统的仿真模型,在不同负载及参数变化的情况下与常规PI控制效果进行对比分析,结果表明,单神经元自适应PID控制器对DC/DC变换器具有很好的控制效果和鲁棒性。