交流永磁直线伺服电机设计及控制方式的研究

介绍了交流永磁直线伺服电机的基本结构、控制方式及主要性能，讨论了该电机的设计特点，并给出推力为１００Ｎ样机的主要结构尺寸、推力计算及推力测试结果。     

混沌粒子群混合算法对微型永磁电机的优化设计

在电机的设计中，常常需要通过优化设计得到合理的电机结构尺寸和参数.电机的设计问题实质上是一种带约束的复杂的非线性连续函数优化问题.要得到一个满意的优化结果不仅要求算法具有较高的精度，而且要有快的收敛速度.提出一种新的混合算法对永磁电机的尺寸和整体结构进行优化设计.将混沌算法和粒子群算法相结合，以微型永磁电机为例，对槽形等多个变量进行优化，结果证明了算法的有效性和快速性，适合于同类问题求解.     

基于粒子群算法的永磁同步电机模糊控制研究

为提高永磁永磁同步电机伺服系统控制性能,提出了基于粒子群优化(PSO)算法的永磁同步电机模糊控制的设计方法,即应用PSO算法全局优化模糊控制器的ka、kb、ku参数和控制规则,提高模糊控制器的控制性能和效果。仿真实验结果表明,优化后的模糊控制器的动、静态性能均优于常规PID控制,具有较高的鲁棒性和控制精度。     

改进粒子群优化算法的PID交流伺服系统控制策略

交流伺服系统由于其具有稳定性好、响应速度快等优点,在工控领域得到了广泛应用.但是采用传统控制策略难以获得满意的控制效果.针对这一问题,本文提出一种基于改进粒子群优化算法的PID控制策略,利用粒子群算法对控制器的初始参数进行优化,消除控制器的初始值对控制效果的影响,同时克服不确定因素对系统响应性能的不利影响,使其达到最佳工作状态.Matlab仿真结果表明,该控制策略有收敛速度快、控制精确度高及抗干扰能力强等优越性,改善了常规PID控制器的性能.     

基于改进粒子群算法的主汽温系统PID参数优化

应用改进的粒子群优化算法优化PID参数。采用动态变量区间以逐步缩小搜索区间，加快粒子群寻优速度，并且针对粒子群算法可能出现的停滞现象，引入了重新启动策略，改善了算法摆脱局部极点的能力。通过对具有严重参数不确定性、多扰动以及大迟延的电厂主汽温被控对象的仿真研究，结果表明：改进的粒子群算法寻优速度快，计算量小，对PID参数优化是非常有效的，使得主汽温控制系统取得了很好的控制品质，系统鲁棒性比较强。     

双直线电机同步驱动系统中模糊自适应PID控制方法的研究

以龙门移动式镗铣加工中心进给方向上的双直线电机为研究对象，针对双进给轴在扰动下的速度以及加速度的不同步，采用模糊自适应与传统PID控制相结合的方案，实现了对PID控制器参数的在线自动整定.将这种控制方案应用于双直线电机驱动的两轴之间的反馈回路中，并采用速度与加速度双重补偿，以尽快地抑制由不同步引起的扭矩.仿真结果表明，此种方案抗扰性能强、鲁棒性、快速性及动态性能均良好，能够较好地满足被控对象对高精度的要求.     

基于小波神经网络的永磁同步直线电机自适应逆控制

针对永磁同步直线电机(PMLSM)受推力波动等干扰,采用反馈误差学习法,利用小波神经网络在线得到PMLSM的逆模型,避免了求取PMLSM的Jacobian信息,结合PID反馈控制,实现了PMLSM的小波神经网络自适应逆控制.仿真结果表明,与PID控制以及复合前馈PID控制方法相比,所提出的方法有效提高了PMLSM系统的跟踪性与鲁棒性.     

基于改进粒子群算法的约束隐式广义预测控制

针对大多数工业系统的控制输入输出都存在约束的情况,提出了一种基于改进粒子群算法的广义预测控制算法。广义预测控制算法采用隐式算法,用最小二乘法直接辨识控制增量表达式中的参数,避免求解丢番图方程;为避免粒子群算法陷入早熟,提高精度,在广义预测控制算法的滚动优化环节采用速度变异的粒子群优化算法,克服了受约束优化问题处理的缺陷,更快更准确地寻到最优目标函数值。仿真结果表明了该方法的有效性和良好的控制性能。     

基于改进粒子群算法的约束隐式广义预测控制

针对大多数工业系统的控制输入输出都存在约束的情况,提出了一种基于改进粒子群算法的广义预测控制算法.广义预测控制算法采用隐式算法,用最小二乘法直接辨识控制增量表达式中的参数,避免求解丢番图方程;为避免粒子群算法陷入早熟,提高精度,在广义预测控制算法的滚动优化环节采用速度变异的粒子群优化算法,克服了受约束优化问题处理的缺陷,更快更准确地寻到最优目标函数值.仿真结果表明了该方法的有效性和良好的控制性能.     

基于Tabu算法的轮毂式永磁电机优化研究

以永磁电动机的永磁材料用量为优化设计目标，把改进的禁忌搜索算法（tabu search algorithm）与电磁场逆问题分析法相结合，对一台轮毂式永磁无刷电动机实施了优化设计。详细分析了优化设计过程中目标函数和优化变量的确定原则。对于分别选择单目标和多目标函数时得到的不同优化结果进行了对比和讨论。参照样机的设计指标，对优化后的气隙磁通和电磁转矩等主要参数作了检验。优化设计结果表明，在不降低样机电气性能的前提下，优化样机永磁材料的用量可大大减少，从而使得优化后电机的价格、体积和重量都有相应的减小。     

改进粒子群算法在PID参数优化中的应用

针对火电厂循环水加酸控制系统存在控制系统对象难以建立、非线性和时变的特性,采用了改进的粒子群优化算法优化PID参数,使得控制器可在不同环境温度下采用不同的PID参数.实际运行结果表明,该系统能够克服环境温度带来的干扰,使循环水pH值被控制在给定值范围内.     

改进粒子群算法在PID参数优化中的应用

针对火电厂循环水加酸控制系统存在控制系统对象难以建立、非线性和时变的特性,采用了改进的粒子群优化算法优化PID参数,使得控制器可在不同环境温度下采用不同的PID参数.实际运行结果表明,该系统能够克服环境温度带来的干扰,使循环水pH值被控制在给定值范围内.     

基于粒子群模糊PID的PCR温度控制系统

为了提高温度控制系统升降温速率,改善温控系统的性能,提出了使用粒子群算法优化模糊PID控制参数初始值,提高模糊PID算法性能,来实现系统温度调节的方法。建立温控系统机械结构、控制电路、仿真模型,进行仿真验证。对PID控制、模糊PID控制、粒子群优化模糊PID控制、遗传算法优化模糊PID控制分别进行仿真分析,仿真结果表明,粒子群优化模糊PID控制效果最好,此时系统升温速率能达到7.69℃/s,降温速率达到5.57℃/s。搭建PCR扩增仪,采用质粒扩增进行生物实验验证,将反应结果进行电泳,电泳条带的大小与宽度表明,设计的PCR温度控制系统能够满足核酸扩增生物实验所需的温度环境。对系统温度性能进行测试,结果显示,系统实际升温速率达到6.648℃/s,实际降温速率达到5.22℃/s,控温精度为±0.2℃,温控系统具有较好的响应速度。     

神经网络PID控制在永磁直线同步提升系统中的应用

在建立永磁直线同步电动机数学模型的基础上,分析了伺服控制系统的控制要求,结合神经网络和PID控制的特点,设计出了永磁直线同步电动机提升系统的控制系统.仿真结果表明,此控制系统对系统参数变化和外部扰动具有很强的鲁棒性.     

粒子群优化算法的研究与展望

粒子群优化算法是一种基于群智能的随机优化算法,具有简单易实现、设置参数少、全局优化能力强等优点.着重对粒子群优化算法中的基本算法、改进算法、应用领域和研究热点等方面做了较为详细的论述.     

神经网络PID控制在永磁直线同步提升系统中的应用

在建立永磁直线同步电动机数学模型的基础上,分析了伺服控制系统的控制要求,结合神经网络和PID控制的特点,设计出了永磁直线同步电动机提升系统的控制系统．仿真结果表明,此控制系统对系统参数变化和外部扰动具有很强的鲁棒性．     

永磁直线同步电机的模糊内模速度控制

针对在工作过程中的永磁直线同步电机易受到负载扰动和参数摄动等不确定因素的影响,将内模控制理论和模糊控制原理相结合,设计了PMLSM的实时参数可调整的模糊内模控制器,从而优化控制器来实现较好的控制效果.仿真实验表明,实时参数可调整的内模控制器具有更好的快速性、稳定性、鲁棒性.     

基于改进粒子群算法的PID控制器参数整定优化

针对经典粒子群算法应用在PID控制器参数上整定的方法效果往往不佳的问题上,提出了一种改进粒子群算法的PID控制器参数整定优化设计,在粒子群的基础上加入遗传算法中的交叉算子,并将粒子群中的惯性权重因子改成动态参数,应用到PID控制器,使参数的自适应整定问题也获得了改进,快速性和稳定性也都优于经典粒子群算法的PID控制器．借助Matlab获得仿真系统的响应曲线图,根据对比得出系统性能的指标改进情况．     

基于改进PID算法的动态模拟目标控制研究

在动态目标模拟系统中,为降低环境噪声、电机推力波动及端部效应时伺服直线电机控制精度的影响,依次进行了一阶低通滤波算法、电机推力波动补偿算法、重复控制算法与常规PID算法复合的控制算法研究.最后分别用常规PID算法和改进后的算法,对直线电机进行了给定速度为50mm/s和157mm/s的控制实验.实验结果表明:相对于常规的PID算法,改进后的算法大大降低了伺服直线电机速度控制的平均误差与标准偏差,并在很大程度上提高了伺服直线电机控制器的控制性能.