基于蚁群模糊神经网络的无刷直流电机仿真控制研究

无刷直流电机（BLDCM）的动力学特性是一个高阶、非线性、强耦合的系统,针对传统PI控制的滞后性和动态响应性能较差等特点,提出一种基于动态递归模糊神经网络PI控制的无刷直流电机调速系统速度控制器的实施方案,利用蚁群算法优化递归模糊神经网络的隶属度函数参数和网络权值系数,从而提高系统的动态响应性能。仿真结果表明,该方法响应快,具有较强的抗干扰性和鲁棒性,动、静态特性均优于传统PI控制。     

有源电力滤波器直流侧电压的模糊自适应控制

在传统的基于PI控制的有源电力滤波器直流侧电压控制方法的基础上,提出了模糊自适应控制的直流侧母线电压控制新方法。通过模糊控制规则,可以自动调整PI参数,从而提高了系统的动态响应,消除了系统的稳态误差。仿真结果表明:该方法响应快、无超调、鲁棒性强,较传统PI控制具有更好的动、静态特性。     

基于改进遗传算法的无刷直流电动机递归模糊神经网络控制

无刷直流电动机的动力学特性是一个高阶、非线性、强耦合的系统,针对传统PI控制的滞后性和动态响应性能较差等特点,提出一种基于动态递归模糊神经网络PI控制的无刷直流电动机调速系统速度控制器的实施方案,利用改进遗传算法(IGA)优化递归模糊神经网络的隶属度函数参数和网络权值系数等,从而提高系统的动态响应性能.仿真结果表明,该方法响应快,具有较强的抗干扰性和鲁棒性,动、静态特性均优于传统PI控制.     

永磁同步电动机调速系统新型模糊控制方法

通过分析永磁同步电动机PI控制的不足,在对传统模糊-PI混合控制策略进行改进的基础上,介绍参数模糊自整定PI控制策略。该策略吸收了模糊控制和PI控制的优点,能够按照被控制对象的性能要求,通过模糊控制规则,自动整定PI参数,实现了模糊控制没有的积分控制效应和PI控制没有的微分控制效应,相当于变系数的PID控制器的功能特性,从而提高了系统的动态响应,消除了系统的稳态误差。仿真结果表明:该方法响应快、无超调、鲁棒性强,较传统PI控制具有更好的动、静态特性。     

基于D-STATCOM原理的控制策略研究

基于配电网静止同步补偿器(D-STATCOM)控制系统的结构组成和无功补偿原理,采用一种用于配电网DSTATCOM的模糊PI控制策略。该控制策略以传统PI控制调整参数,再通过模糊控制对参数进行模糊化。经MATLAB仿真验证,该方法可提高D-STATCOM控制非线性系统时的响应精度和抗干扰性。     

改进神经网络优化PID和模糊理论在异步电动机中的应用

为了提高异步电动机的控制器准确度,针对传统PID控制存在的一些不足,提出了一种改进神经网络优化PID和模糊理论的异步电动机控制策略。首先采用神经网络对异步电动机PID控制器的三个参数进行实时、自适应调整,并通过改进粒子群算法优化神经网络参数;然后利用模糊控制器替代异步电动机的滞环控制器;最后通过仿真实验对其性能进行测试。实验结果表明,该控制策略大幅度改善了异步电动机控制器的动态响应性能,具有较好的鲁棒性,且实际应用价值更高。     

基于d-q坐标系的有源电力滤波器双闭环控制策略的研究(先确认排版稿正确)

一般对于普通工业负荷来说,要求有源电力滤波器滤除50次以内的谐波电流。传统的PI控制只能对直流分量进行无差控制,而且其带宽也不够。为了解决这个问题,文章对在d-q同步旋转坐标下前馈解耦的电流环控制器进行改进,引入重复控制与参数自调节模糊PI控制并联的复合控制策略,对重复控制回路参数进行了优化设计。对于传统的电压外环PI控制策略,因其参数整定复杂,且当系统负荷剧烈变化时无法保持稳定而产生大量纹波,鲁棒性差,对此文章采用模糊-PI双模控制策略。对于上述控制策略,在计算机上搭建其仿真模型,结果表明复合控制策略较PI控制策略具有更快的动态响应速度和更高的谐波补偿精度,而直流侧引入模糊-PI双模控制策略较之传统PI控制鲁棒性更好,且响应迅速。     

基于DSP2812的无刷直流电机模糊PI控制

介绍了无刷直流电机的模糊PI控制,并建立了仿真模型。PSIM的仿真结果表明,所提出的控制方法响应快、鲁棒性强且无超调,相对于传统PI控制来说具有更好的动态和静态性能。最后,在DSP2812的实验平台上完成了所提策略的电机控制实验,进一步证明了控制策略的有效性。     

基于模糊PI控制的无刷直流电机转速阶跃响应

为了验证模糊PI控制器响应的快速性和鲁棒性,提出了一种单一变量的实验方法。实验中,采取阶跃输入、无刷直流电机等不变量,控制器的类型为单一变量,包括双闭环PI控制器、模糊PI控制器和双模糊控制器,并针对3种控制器分别建立仿真模型并分析了电机响应波形。实验结果表明,模糊PI控制器的阶跃响应调整时间为0.01 s,相较于双闭环PI控制器的0.03 s和双模糊PI控制器的0.012 s,调整时间最短。模糊PI控制器的外加扰动的波形扰动峰值为1.1 r/min,调整时间为0.02 s,相较于双闭环PI控制器的1.3 r/min的扰动峰值和0.03 s的调整时间以及双模糊控制器的1.4 r/min的扰动峰值和0.02 s的调整时间,模糊PI控制器扰动峰值最低,调整时间最短。因此,模糊PI控制器结合了经典PI控制器和模糊控制器的优点,响应灵敏且鲁棒性强。实验研究验证了模糊PI控制的有效性和可行性。     

基于变论域模糊PI的SVG无功补偿新型控制策略

静止无功发生器(SVG)是一种多变量、强耦合的非线性时变系统,采用传统的PI控制方法,其动态性能容易受到自身参数以及外界条件变化的影响,进而影响控制效果。本文提出一种基于模糊PI的变论域自适应控制策略,采用变论域模糊控制实现对外界条件变化的自动感知与调整,将其应用到SVG控制系统的电压外环当中,实现外环控制参数的自适应与自调整。最后在Matlab/Simulink上建立仿真模型进行仿真验证,将该控制策略的控制效果与传统PI、模糊PI控制效果进行仿真对比,通过对比可以看到,本文所提出的控制策略具有动态响应快、抗干扰能力强等特点。     

基于模糊系数修正BP神经网络PID的BLDCM控制系统仿真研究

常规PID、模糊算法无法解决无刷直流电机（BLDCM）控制系统存在的强耦合、非线性等问题,在干扰作用下容易出现信号失真。针对该问题,在滑行灯伺服转向系统中,以BLDCM三闭环控制系统为研究对象,结合BP神经网络、模糊控制和PID算法,提出一种基于模糊系数修正BP神经网络的PID控制。通过Simulink建模及仿真,对比研究了该策略与常规控制算法在转矩扰动和磁通扰动状况下的动态响应特性。仿真结果显示该改进控制算法在BLDCM位置控制系统中性能优良。     

无刷直流电机调速系统模糊神经网络控制新方法

在分析无刷直流电机(BLDCM)数学模型的基础上建立控制系统的仿真模型，提出了用基本样条函数实现BLDCM模糊神经网络速度控制器设计的新方法。在dSPACE环境中构建了BLDCM控制系统硬件，进行了基本样条模糊神经网络调速系统的实时控制实验。结果表明，该方法响应快、超调小、鲁棒性强，动、静态特性均优于传统PI控制。     

基于改进型模糊自整定PI控制的无刷直流电机PLC调速系统

针对无刷直流电机(BLDCM)在中低速运行过程中,电机转速存在波动且动态调速特性较差的问题,提出了一种将改进型模糊自整定PI控制与PLC相结合的BLDCM调速方案。改进型模糊自整定PI控制在传统PI控制的基础上引入积分重置环节,既能够对参数进行实时调节,又避免了控制过程中积分饱和的问题。用Visual C++编写控制程序对PLC进行模块化编程。通过试验,证明了改进型方法在电机中低速运行过程中,具有响应速度快、稳定性好、无超调量等优点。     

基于PI模糊免疫控制的无刷直流电动机调速系统研究

将模糊控制和免疫反馈机理与传统的PI控制相结合，设计了一种新型PI模糊免疫控制器，并将它应用于无刷直流电机调速系统的控制过程中。仿真研究表明，这种新的PI模糊免疫控制方法具有响应快、超调量小、鲁棒性好、算法简单等优点，较传统PI控制具有较好的动态和静态特性，应用前景良好。     

无刷直流电动机的神经网络模型参考自适应逆控制

提出了无刷直流电动机的神经网络模型参考自适应逆控制的新方法。在无刷直流电动机的双闭环控制系统中,电流环采用电流分时反馈控制的方式,神经网络的模型参考自适应逆控制控制器代替原来速度环的常规PID控制器。仿真结果表明控制系统具有响应快、无超调、抗干扰能力好以及稳态误差小等优点,其动、静态性能均优于常规PID控制。     

无刷直流电动机调速系统的模糊变结构控制

分析了无刷直流电动机数学模型，提出了将模糊控制与PI控制相结合的变结构控制新方法。当输入偏差大于或小于设定值时，采用模糊结构或PI结构进行控制。仿真结果表明该方法较传统PI控制具有更好的动、静态特性，并有较高的精度和鲁棒性。     

无刷直流电机神经网络PI控制系统设计

针对传统PI控制存在的动、静态控制性能较差的缺点,提出一种基于神经网络的PI控制方法。将神经网络与传统PI控制结合,构建神经网络PI控制系统,建立三层BP神经网络,并通过梯度下降法对各项参数进行修正,从而实现kp、ki参数的在线调节。仿真及试验证明,与传统PI控制方法相比,使用神经网络的PI控制系统在不同外部条件下都具有更快的响应速度和更小的超调量,可明显提高系统的动、静态性能。     

基于区间二型模糊逻辑控制的BLDCM转速控制研究

针对无刷直流电机调速系统强耦合与非线性时变的特点,设计了一种无刷直流电机区间二型模糊逻辑控制器,通过动态调节控制器参数,实现无刷直流电机高精度速度控制,提升电机控制性能。基于MATLAB/Simulink环境搭建无刷直流电机调速系统仿真模型,并在恒速、加减速和突加负载三种工况下,比较区间二型模糊逻辑控制与传统PI控制的电机转速响应差异。仿真结果表明:相比于传统PI控制,基于区间二型模糊逻辑控制的电机响应速度快,控制精度高,抗干扰能力强,可以有效降低不确定性对系统的影响,具有较强的鲁棒性。