基于Fuzzy模型的交流伺服系统自适应PID调节器的设计

为了提高交流伺服系统在实际应用场合中的控制精度和性能特性,提出了模糊自适应PID控制器。模糊自适应PID控制,将传统的PID控制和模糊控制结合起来,可以发挥两者的优势,得到更优良的控制性能。基于Matlab/Simu-link平台搭建了系统的仿真模型,内环采用PI控制,外环采用模糊自适应PID控制,并对模糊自适应控制中的模糊隶属函数进行了优化。在仿真平台上进行了突加负载实验,仿真结果验证了这种方法的可行性,同时,也可以获得较好的性能。     

模糊整定PID控制在水电机组中应用研究

传统的水电机组PID控制不能根据系统的动态过程自动调整控制参数,系统在工况变化时很难达到较好的控制效果。本文提出一种改进的智能自适应模糊PID控制系统,模糊推理输出在线修改PID参数,并探讨了如何整定PID参数以达到最优控制效果。仿真实验表明这是一种有效的控制策略,尤其在启停机过程及负载扰动过程较传统PID控制具有更好的鲁棒性和稳定性。     

一种实时自适应步进电机PID控制器设计

传统PID控制器通常难以满足多变量、非线性、强耦合的步进电机动态响应和精确调速要求,结合传统PID控制和模糊控制及遗传算法(GA)整定PID参数的优点,设计基于模糊遗传算法的实时自适应步进电动机PID控制器,充分发挥传统和智能控制策略各自的优势.仿真结果表明,该实时自适应步进电动机PID控制器,具有很好的自适应能力和抗负载扰动能力.在稳定性、动态速度响应诸方面均优于传统的PID控制器和模糊控制器,系统达到了较高调速性能和控制精度.     

基于模糊自适应PID的无轴传动控制系统研究

研究模糊自适应PID控制算法对无轴传动控制系统的影响,并对控制电机转速同步精度应用不同PID算法进行比较。采用主从电机同步控制策略,并利用Matlab开发了完整的以永磁伺服电机为执行机构的仿真系统。调节控制环参数,得出控制系统的仿真曲线。通过对仿真曲线的分析,比较传统PID和模糊自适应PID算法对转速同步精度的影响,最后指出模糊自适应PID控制算法的控制效果及优越性。     

模糊PID控制器在穿梭车控制系统的应用

针对传统PID控制器参数整定不良、适应性差、控制精度不理想的现状,提出了动态过程中参数自适应的模糊PID控制系统.根据穿梭车所用直流伺服电机参数及穿梭车负载状况,建立穿梭车控制系统简化数学模型.使用Matab的Simulnk工具箱对穿梭车控制系统进行仿真研究.由仿真结果可知,采用自适应模糊PID控制器,控制系统调整时间变短,响应速度更快,具有较好的鲁棒特性.利用仿真得出的模糊控制规则表于穿梭车控制系统中进行在线PID自整定,应用表明,使用自适应模糊PID控制器可有效减小超调量,加快控制系统的调整时间,达到了良好的实际控制效果.仿真与实验结果表明自适应模糊PID控制器具有动态响应快、超调量小和抗干扰能力强等优点,是一种更加有效的控制策略.     

RBF整定PID在永磁同步电机控制中的应用研究

电动汽车驱动电机具有非线性、时变性和耦合性等特性。为解决常规比例积分微分(PID)控制在电动汽车上下坡或负载发生变化等情况下控制效果不理想的问题,对电动汽车中永磁同步电机的驱动控制系统进行了研究。基于径向基函数(RBF)神经网络在电机控制领域的应用现状,利用RBF神经网络在线整定PID控制参数的方法,改善控制器对电动汽车驱动电机的控制效果。分析了永磁同步电机在电动汽车中的应用特性,建立了电动汽车中永磁同步电机的离散数学模型。通过Matlab仿真,验证了RBF神经网络在永磁同步电机等非线性系统中应用的可行性,并分别在RBF在线整定PID控制和常规PID控制两种情况下进行电机的调速控制仿真试验。试验结果表明,相比常规PID控制,RBF在线整定PID控制具有更好的实时性、抗干扰能力以及自适应能力,能够有效提高电动汽车行驶的稳定性。     

水下推进器控制系统设计

水下推进器控制系统是复杂、非线性、时变、耦合且对控制策略要求很高的控制系统,常规PID控制很难满足控制要求.针对水下螺旋桨型推进器控制系统提出了一种经改进的模糊PID参数自适应整定控制方式,并利用MATLAB/Simulink软件平台进行了建模与仿真.仿真结果表明,模糊PID参数自适应整定控制的控制效果明显优于常规PID控制和单纯的模糊自适应控制方式.经比较和分析得知,所提出的控制算法具有良好的鲁棒性和实时性,从而验证了改进控制算法的可行性和有效性.     

通用测试转台控制系统的设计与研究

设计并研制了一款针对弹舱测试的通用型测试转台,并针对其在测试不同负载过程中所出现的系统振荡、系统响应时间长等问题进行了深入研究。提出了一种模糊自适应PID控制方法,以误差和误差变化率ec作为输入,利用模糊规则在线对PID参数进行修正以满足不同负载下的e和ec对PID参数自整定的需求,从而消除系统振荡并提高系统响应速度。通过进行系统建模及仿真,对比不同负载下的普通PID控制与模糊自适应PID控制的控制效果。由仿真分析可知,相对于普通PID控制,模糊自适应PID控制可以及时识别到负载的变化,从而相应地调节系统的PID参数,使系统保持一定的响应速度。     

一种基于模糊PID的AFS电机控制方法

本文在基于汽车驾驶模拟器的自适应前照灯系统(Adaptive Front-Lighting System,AFS)半实物硬件仿真平台上,根据AFS动力学模型的特性,提出一种基于模糊PID控制的AFS步进电机控制方法。该方法以AFS动力学模型输出为输入,利用实验获得的经验人为创建语言控制规则,并依据其进行模糊推理,构成模糊规则表,计算模糊关系最终获得模糊输出判决。在实验中运用MATLAB工具将模糊PID算法和常规PID算法进行对比,并在AFS半实物仿真平台上进行性能分析。实验结果表明,模糊PID算法明显优于常规PID算法,且更适合AFS系统中步进电机的控制需求。     

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。     

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。     

基于模糊PID控制的变排量液压马达系统仿真

与定排量液压马达系统相比较,变排量液压马达系统可降低流量消耗、提高总体效率、减小设备尺寸,且具有响应速度快等优点,能满足大功率和大惯量负载使用需求。针对液压伺服系统的非线性和负载参数的时变性等特点,对变排量液压马达控系统制策略进行了研究,通过对其进行AMESim建模仿真,分析了其速度控制和运动位置控制方法。由于常规PID控制器的控制参数在系统动态响应中是固定不变的,液压系统在工作过程中受到负载扰动而使得输出速度波动较大,从而造成不平稳性。故采用模糊自整定PID控制方法,在线实时调整PID控制参数,运用AMESim和Matlab/Simulink软件对该伺服系统进行联合建模仿真。仿真结果表明,与常规PID控制相比较,模糊PID控制在响应速度和平稳性等方面具有显著优势。     

变论域自适应模糊PID控制系统仿真与应用

由于电液伺服系统具有非线性、时滞性等问题,自适应模糊PID控制方式仍难以精确控制马达转速,故设计了变论域自适应模糊PID控制算法。通过设计合适的伸缩因子,将变论域与自适应模糊PID控制相结合,该算法可以精确控制电磁比例阀的流量进而控制马达的转速。将PID控制、模糊控制、自适应模糊PID控制和变论域自适应模糊PID控制算法进行Matlab仿真,结果表明：变论域自适应模糊PID控制具有响应快、无超调、稳态误差基本为零的特点。通过可编程控制器实现了模糊PID控制与变论域自适应模糊PID控制算法在电液伺服系统中的应用,实验数据表明,变论域自适应模糊PID控制更加精确,符合工业控制要求。     

三相异步电机的模糊自适应PID控制系统

在传统PID控制系统的基础上,针对电机起动存在超调、动态稳定慢及精度低等问题,基于三相异步电机调速系统采用PID控制技术与模糊控制相结合的模糊自适应PID控制法,对其进行系统研究并与传统PID控制系统进行比较。然后在电机起动到稳态的情况下进行仿真,仿真结果表明,相比单独使用PID控制器,采用模糊自适应PID控制系统的调速系统控制性能更好。     

基于模糊PID复合控制的异步电动机软起动器的设计

针对异步电动机直接起动电流较大的问题及传统比例-积分-微分( PID)控制和模糊控制在异步电动机软起动控制中的比较,提出了1种基于模糊PID复合控制的异步电动机软起动器的设计方法.根据对电动机起动特性的分析,在异步电动机起动的不同阶段分别采用模糊控制和PID控制,以达到最佳的起动效果.仿真结果表明,这种复合控制方法解决...     

自适应神经模糊推理结合PID控制的并联机器人控制方法

针对6自由度液压驱动并联机器人的精确控制问题,提出一种结合自适应神经模糊推理系统(ANFIS)和比例积分微分(PID)控制的机器人控制方法。首先,利用浮动坐标系描述法(FFRF)来模拟机器人柔性组件,并构建并联机器人的拉格朗日动力学模型。然后,根据模糊推理中的模糊规则来自适应调整PID控制器参数。最后,利用神经自适应学习算法使模糊逻辑能计算隶属度函数参数,从而使模糊推理系统能追踪给定的输入和输出数据。将该控制器与传统PID控制器、模糊PID控制器进行比较,结果表明,ANFIS自整定PID控制器大大减小了末端器位移误差,能很好的控制并联机器人末端机械手的运动。     

基于粒子群优化的自适应模糊制冷控制算法

为解决空间斯特林制冷机和探测器热负载不确定及存在变化的问题,提出了自适应模糊PID制冷控制。在空间环境中使用的斯特林制冷机参数会随着时间的变化而发生改变,探测器负载也会随着工作模式和工作时间的变化而变化,整个制冷系统涉及的变量多,参数非线性。采用传统的控制方法,在固定的单一条件、环境下得到的控制参数,环境和负载发生变化后容易性能变差甚至不稳定,控制精度和稳定性不能满足使用要求。设计了一种自适应斯特林制冷机控制器,通过综合自适应模糊PID控制的方法,采用粒子群优化算法调整控制参数以减小代价函数。通过仿真和试验验证算法的有效性和鲁棒性。     

非线性系统的模糊免疫PSD控制与仿真

针对模糊免疫PID控制算法中微分与积分增益不能根据系统特性自动调整的问题,提出了一种模糊免疫PSD(Proportional Summation Derivative)控制算法。该方法将自适应PSD算法与模糊免疫PID算法相结合,利用自适应PSD控制算法根据过程误差的几何特性建立的PSD控制规律,使得模糊免疫PID控制算法中的微分和积分增益可以随比例增益的变化而自适应调整,从而进一步提高控制算法的自适应性能。仿真实验表明,采用该算法可以提高非线性、时变系统的控制性能,并能减少参数调整的工作量。     

模糊PID矢量控制在异步电机调速中的应用

为了提高三相异步电机矢量控制的性能,在传统的转速PID控制器的基础上,建立模糊PID控制器,利用Matlab/Simulink搭建基于三相异步电动机转速控制的模糊PID系统,分别使用常规PID控制器与模糊PID控制器进行控制,并进行比较。仿真结果表明模糊控制能使系统取得较好的控制性能并具有较强的鲁棒性。