基于模糊PID的缠绕机同步运动控制及仿真

为保证玻璃纤维缠绕制品的缠绕质量,设计了由工控机和同步运动控制器组成的缠绕机数控系统,研制了基于DSP和CPLD的同步运动控制器,采用自适应模糊PID控制策略实现该系统的同步运动控制.用带编码器的矢量控制变频器实现了缠绕机主轴速度的闭环控制,将主轴编码器反馈作为同步控制器的输入,实现了小车伺服电机对主轴的跟踪控制.基于MATLAB的仿真表明,与常规PID控制器相比较,该模糊PID控制器能提高控制系统的鲁棒性和动静态性能.     

屏栅电源新型双全桥拓扑的模型预测控制

针对屏栅电源的传统PID双闭环控制精度低及鲁棒性弱的问题,提出了电流内环采用PID控制器、电压外环采用MPC控制器的双闭环控制方法。该方法首先分析了新型双全桥拓扑的结构及工作模式,其次根据拓扑建立小信号模型并设计电流内环控制器参数,将内环作为被控对象建立预测模型并完成MPC控制器设计。为验证MPC双闭环控制方法的合理性,最后在Matlab中搭建MPC双闭环控制和PID双闭环控制进行对比。仿真实验表明,与PID双闭环控制相比,MPC双闭环控制能有效克服因负载扰动对输出的影响,提高系统的动态性能和抗干扰能力。     

基于DSP直流电机模糊免疫PID控制器研究北大核心

针对稀土直流伺服电机调速系统参数模型的非线性、时变性的特点,提出一种基于DSP的模糊免疫PID控制器算法,来克服模糊PID控制器鲁棒性差和适应性能差的问题。模糊免疫PID控制器是根据淋巴T细胞的生物免疫反馈机理来实现非线性P控制器,利用模糊推理来逼近非线性函数,并结合PID控制器来消除负载变化或输入变化引起的控制误差。以TI公司的数字信号处理器TMS320LF2407为控制器对稀土直流伺服电机进行控制试验,试验结果经串口上传至PC主机,用基于Labview的主机软件实时显示电机输出响应曲线。系统采用双闭环控制,内环为电流环,外环为位置环。通过试验可以看出,较之模糊PID控制器,当电机在负载下运行时,模糊免疫PID控制器具有较高的控制精度和较好的鲁棒性。     

TCSC自适应非线性PID控制器设计

为了克服常规PID稳定范围较小,适应性及鲁棒性较差等缺陷,应用非线性控制理论,基于反馈线性化及一类非线性PID的思想,设计了一种用于可控串联补偿(TCSC)的新型自适应非线性PID控制器。这种控制器具有不依赖于被控系统知识的特点,时系统工作点和网络结构的变化具有良好的鲁棒性。数值仿真结果表明,这种非线性PID控制器的控制品质好,不但能有效地改善电力系统暂态稳定性,而且具有较强的适应性和鲁棒性。     

配网静止同步补偿器控制新方法研究

在两相同步旋转d-q坐标系下建立了配网静止同步补偿器(D-STATCOM)数学模型。针对D-STAT-COM,基于微分几何理论,提出一种基于反馈线性化内模控制策略。采用状态反馈线性化方法,实现D-STAT-COM的线性化,使得内环dq电流解耦,省去了传统双闭环控制中的电流内环PI调节器;外环采用内模控制方法设计控制器,结构简单,参数单一,便于调整。仿真结果表明,该方法比传统PI控制能更有效地提高系统稳定性,改善动态响应品质。     

磁浮开关磁阻电机悬浮力的反馈线性化PID控制

推导磁浮开关磁阻电机轴向悬浮力数学模型。针对悬浮力控制的严重非线性,设计双环控制的轴向悬浮力控制器。反馈线性化控制将复杂的非线性对象转变为简单的线性控制系统,结合PID控制实现精确的位移跟踪,电流内环则实现了绕组实际电流对期望电流的跟踪控制。仿真与实验测试了系统在空载、负载、突加负载时的位移跟踪性能,验证了所提出控制方法的可行性及有效性。     

基于 LQR 的联合收割机割台高度控制研究

针对联合收割机作业过程中田间路面起伏影响割台高度进而导致割台高度测量难和喂入量波动等问题,提出基于双惯性传感器的联合收割机割台高度实时获取方法和基于线性二次调节器(linear quadratic regulator, LQR)的割台高度控制方法。通过两个惯性传感器分别测量联合收割机车身和倾斜输送器倾角实时求得割台高度,基于运动学和割台结构分析建立割台系统数学模型,通过选择性能函数求解线性二次型最优控制问题,得到割台高度控制的最优解,并根据最优解控制液压缸调节割台高度,使割台高度稳定在预设范围内。仿真结果表明,传统PID控制器跟踪含有随机噪声的阶跃信号时误差均方根为0.226°,而LQR控制器跟踪含有随机噪声的阶跃信号时误差均方根为0.133°,因此LQR控制器的动态性能优于传统PID,可以提高割台高度的调控质量。     

基于Backstepping时变反馈和PID控制的移动机器人实时轨迹跟踪控制

根据机器人的运动学模型，采用分层控制的思想将移动机器人的轨迹跟踪控制分为两部分：轨迹跟踪控制器和机器人速度PID控制器。基于Backstepping时变状态反馈方法和Lyapunov理论，引入具有双曲正切特性的虚拟反馈量，提出一种移动机器人全局轨迹跟踪算法：采用PID速度控制器以满足机器人驱动电机实时调速要求。考虑到机器人的动力学约束，引入受限策略以保证其运动平滑。在基于DSP的两轮驱动移动机器人上对算法进行了实时轨迹跟踪试验，取得了满意的控制效果。     

基于RBF和PID的混合控制器设计

针对永磁直线同步电机跟踪系统中出现的诸多非线性因素,提出了基于PID控制器和径向基函数(RBF)神经网络组成的混合控制器。混合控制器结合了PID控制和RBF神经网络控制的优点,实现了非线性PID控制、高精度跟踪控制,拥有参数自整定、结构简单、易于实施等优点。分别对PID控制器,RBF神经网络控制器、混合控制器建模仿真,试验结果表明,混合控制器有较好的自适应性和鲁棒性。     

模糊自适应PID控制在光伏发电MPPT中的应用

研究了光伏阵列的非线性功率输出特性,讨论了几种常用的最大功率点跟踪(MPPT)的控制方法,在此基础上设计了基于模糊控制的自适应PID控制器,该模糊控制器能快速响应外界环境的变化,使光伏发电系统始终工作在最大功率点(MPP);同时PID控制能有效地消除在MPP附近的振荡现象,提高系统的稳定性。在Matlab软件的Simulink下进行系统的建模和仿真,结果表明,该方法能够快速准确地跟踪MPP的变化,有着优越的稳态性能。     

基于图像雅可比矩阵的机器人视觉/力控制

在实际的接触型作业任务中,需要在控制位置的同时,控制末端执行器与环境之间的接触力。针对这一问题,首先通过力反馈信息对未知环境中的法线方向进行估计,然后设计了一种基于模糊自适应Kalman滤波的动态图像雅可比矩阵辨识方法,并将其应用于机器人视觉反馈控制任务中。最后提出视觉/力混合控制算法,在该算法中给出了视觉/力混合控制的约束条件,对视觉采用变结构控制器,力控制采用PI控制器。仿真结果表明,该策略具有较高的力控制精度和曲线跟踪能力。     

基于支持向量机的直线电机推力波动前馈补偿

直线电机系统中,推力波动具有很强的非线性特点,是影响直线电机控制性能的重要因素之一。以结构风险最小化为学习规则的支持向量机进行推力波动模型辨识,来构成具有推力波动前馈补偿自适应控制单元的直线电机PID控制系统。该控制系统集合了PID线性控制和推力非线性补偿控制,以提高直线电机的轨迹跟踪精度。最后由Matlab仿真结果表明,基于支持向量机的推力波动模型比基于最小二乘法具有更高的辨识精度,控制系统具有更小的轨迹跟踪误差、更强的抗干扰性,从而提高直线电机定位精度。     

基于混沌遗传NPID的TRT励磁控制器

针对PID控制器的局限性,基于非线性跟踪微分器,为TRT励磁控制系统设计了一个双环非线性PID控制器.并将混沌优化算法与遗传算法相融合,对非线性PID励磁控制器参数进行优化,解决了一般非线性PID控制器参数整定的难题.仿真结果表明,NPID控制器提高了发电机机端电压的控制精度,改善了电压的调节品质,而且增强了控制系统的鲁棒性.     

基于PSO优化的模糊PID恒力控制研究

针对工业机器人在抛磨等工作过程中对接触压力的要求，提出了一种基于粒子群(PSO)优化的模糊PID恒力控制方法。对柔性力控法兰装置的受力和气体流量模型进行分析，建立柔性力控法兰装置的数学模型；设计了基于PSO算法的模糊PID控制器，自适应调节模糊PID的控制参数，通过MATLAB仿真对比了普通PID、模糊PID和基于PSO算法优化的模糊PID这3种控制方法的性能；最后，通过搭建基于柔性力控法兰装置的打磨实验平台，对柔性力控法兰的恒力控制输出性能进行实验验证。仿真实验结果表明，与传统PID和模糊PID控制方法相比，基于PSO算法优化的模糊PID控制没有超调，系统响应速度更快，在0.43 s时系统达到稳定；在进行恒力打磨实验时，柔性力控法兰实际接触力输出误差小于0.85 N;打磨后的壳体表面各区域粗糙度稳定在Ra0.1～Ra0.2之间。该方法能够有效地抑制接触压力波动，具有更强的鲁棒性。     

一种基于非线性反馈重复控制策略的磁通切换直线电机推力波动抑制方法

针对初级永磁型磁通切换直线(LFSPM)电机,研究其定动子双凸极结构引起的与位移相关的定位力、摩擦力及参数变化等不确定性对伺服系统的影响,提出一种基于非线性反馈的重复控制策略。首先,在分析LFSPM电机定位力的基础上,通过设计重复控制器对定位力引起的推力波动进行抑制;随后设计非线性反馈控制器,对因摩擦力及参数变化等不确定性因素引起的推力波动进行补偿,同时使逼近误差随周期数的累加而呈现减小的趋势,保证了系统的全局渐近稳定性。最后,通过AD5435半实物系统搭建了控制模型,实验结果表明,该控制方案有效抑制了因定位力及其他不确定因素引起的推力波动。     

基于最小二乘支持向量机的多变量逆系统控制方法及应用

为提高多变量、非线性和强耦合系统的动态特性和解耦能力,解决逆模型辨识问题,讨论了基于最小二乘支持向量机(least squares support vector machines,LS-SVM)的多变量逆系统解耦控制方法。通过分析LS-SVM的函数拟合特性,离线建立被控对象的非线性逆模型,将得到的逆模型直接串接在原对象之前,原系统被解耦成多个独立的单变量伪线性子系统。为克服直接逆模型的建模误差,提高系统鲁棒稳定性,提出了复合控制方法,其中直接逆模型作为前馈控制器,而用PID控制器作为反馈控制器。文中还分析了球磨机控制系统的特点,并进行了仿真控制研究,仿真结果表明该复合控制方法不依赖于系统的精确数学模型,且解耦能力强、鲁棒稳定性好、跟踪精度高。     

基于反馈线性化的TCSC非线性PID控制

非线性比例积分微分(PID)控制是一种利用非线性跟踪-微分器和非线性组合的方法对线性PID控制器进行改进的新型控制策略,它具有不依赖于被控系统模型的特点,对系统工作点和网络结构的变化具有良好的鲁棒性,而且结构简单、易于实现。在反馈线性化的基础上,将非线性PID理论应用到可控串补(TCSC)的控制器设计中。仿真结果表明:设计的控制器较常规控制器对系统运行具有更好的适应性和鲁棒性。     

基于神经网络的机器人关节转矩力控制研究

针对存在参数不确定和外界扰动的机器人系统,提出了一种无须使用力传感器即可同时控制机器人力和位置的关节转矩控制方案.采用神经网络补偿机器人位置控件控制时的不确定性,当机器人末端与环境接触时,通过转矩换算得到实际的接触力.该文采用计算力矩位置控制器和模糊力控制器,通过二自由度机器人仿真验证了该方法的有效性.该控制方案为在没...     

基于PIC单片机的中央空调智能温度控制器设计

针对智能楼宇集中供热、制冷的要求,提出了中央空调房间温度控制方案。介绍了一种基于PIC单片机、DS18B20数字温度传感器及一些外围电路组成的中央空调智能温度控制器。针对被控对象的大时滞、非线性等特点,系统采用模糊免疫PID算法对温度进行控制,可使系统具有良好的控制性能。     

基于双DSP的四路BLDCM位置伺服控制器设计

介绍了采用双DSP实现四路独立永磁无刷直流电机(BLDCM)的位置伺服控制,它结合了系统和负载的特点,并采用了数字滤波、非线性PID,以及改进双极型PWM控制方案等措施.非线性PID是根据位置给定信号和反馈信号,对位置环的PID参数进行分段处理;改进的双极型PWM控制策略是对传统双极型PWM进行修改,解决了系统灵敏度较低等问题.系统的控制器通过专用通信芯片从上位机得到位置给定信号并反馈实际位置信号,实现了控制器与外部数据传输的数字化.最后通过实验结果验证了该设计方案的合理性和有效性.