大射电望远镜精调Stewart平台非线性PID控制

为了实现大射电望远镜馈源指向跟踪系统精调Stewart平台的高精度轨迹跟踪,针对Stewart平台的系统特点,基于机器人关节控制策略,设计了一种非线性PID的Stewart关节调节器。该非线性PID算法构造了增益参数关于误差信号的非线性拟合函数,算法能够同时保证响应速度快、超调量小以及自适应能力强的系统特性。通过建立平台的数学模型,进行了典型信号输出响应数值仿真。仿真结果验证了关节空间控制策略以及非线性PID控制方法的可行性和有效性。     

模糊PID自调整控制的锂电池均衡研究

为了实现对串联锂离子电池组进行均衡,研究了常用的均衡电路和电池均衡策略。基于模糊控制理论和传统PID控制理论,设计了一种模糊PID自适应控制的电池均衡器,用于锂电池组的电压均衡。通过MATLAB/Simulink仿真出模糊PID自适应策略和平均值法均衡策略下的电压曲线进行对比分析,结果表明,设计的模糊PID控制器均衡模块能有效降低锂电池组电压均衡的时间,均衡后的电压曲线拟合分布相对集中。     

基于MSUKF的锂离子电池SOC估算研究

快速、准确地估算锂离子电池的荷电状态(SOC)是电池管理系统的关键技术之一，有利于延长电池使用寿命并提高使用的安全性。以三元锂电池为研究对象，采用二阶阻容(RC)等效电路模型构建锂离子电池模型，通过递推最小二乘法(RLS)对等效模型参数进行在线辨识，并结合多新息无迹卡尔曼滤波(MSUKF),形成RLS-MSUKF算法，以实现锂离子电池SOC估算。采用多时刻的新息信息对估算值进行校正，以减少误差积累、增强算法的收敛性及提高锂离子电池SOC估算的精度，并在混合脉冲功率特性(HPPC)测试工况下对锂离子电池进行SOC估算。试验结果表明，HPPC工况下的SOC误差稳定控制在0.78%以内，验证了改进算法的良好性能。该算法为优化锂离子电池SOC估算提供了依据，对锂离子电池SOC估算研究具有启发意义。     

基于粒子群算法的一种非线性PID控制器

基于PID控制器各增益参数与偏差信号之间非线性关系，分析了一种P／I／D各部分参数关于误差的理想变化过程，根据控制与误差之间的调节规律，给定一组增益参数的连续非线性函数，构造出一种非线性PID控制器。粒子群算法具有对整个参数空间进行高效并行搜索的特点，采用该算法寻优整定该非线性PID控制器的各增益参数。仿真结果表明了所提算法的有效性和所设计控制器的优越性能。     

基于粒子群算法的一种非线性PID控制器

基于PID控制器各增益参数与偏差信号之间非线性关系,分析了一种P/I/D各部分参数关于误差的理想变化过程,根据控制与误差之间的调节规律,给定一组增益参数的连续非线性函数,构造出一种非线性PID控制器。粒子群算法具有对整个参数空间进行高效并行搜索的特点,采用该算法寻优整定该非线性PID控制器的各增益参数。仿真结果表明了所提算法的有效性和所设计控制器的优越性能。     

最优PID控制器在智能人工腿中的应用

以蚁群算法为基础,提出了一种新的非线性PID控制器及其参数优化设计方法;该控制器是基于PID控制器各增益参数与误差信号之间呈现非线性关系,根据一般控制系统的阶跃响应曲线,在不同响应时间阶段PID三个增益调节参数的理想变化情况,提出根据控制信号与误差、误差变化率之间的调节规律,拟合一组增益参数的非线性函数,并利用蚁群算法搜索出一组最优的非线性PID参数,构造最优非线性PID控制器,称为AS-NLPID控制器;该控制器已被用于CIP-Ⅰ智能人工腿;仿真实验证实AS-NLPID控制器能有效地控制CIP-Ⅰ智能人工腿,并具有良好的动态和稳态性能.     

矿用锂离子电池组均衡管理系统研究

针对矿用大容量锂离子电池组在使用过程中,由于单体电池的性能差异,长时间充、放电过程中容量差异不断增大,最终导致锂离子电池组性能急剧下降缩短循环寿命缩短的问题,对多种电池组均衡充电技术进行研究并结合煤矿用防爆电气设备的结构特点,设计出一种适用于煤矿用锂离子电池电源的主动均衡型控制系统,该系统根据电池组中各单体电池的不同状态,在完成主充电状态后,通过均衡控制电路对电压较低的单体电池进行均衡充电,实现整组电池的均衡。通过实验和工业应用结果表明,该均衡控制系统可实现均衡充电误差小于30mV,锂离子电池组使用寿命大幅延长。     

一种基于遗传算法的非线性PID控制器

基于PID控制器各增益参数与偏差信号之间呈现非线性关系,拟合各参数的非线性函数可分别对控制器的P／I／D各部分实施单独调节的思想,提出根据控制与误差之间的调节规律,给定一组增益参数的非线性函数,并采用遗传算法来优化和构造此非线性PID调节器．典型系统的仿真结果表明,该控制器可在一定程度上兼顾系统的动态和静态性能．     

基于免疫遗传算法的动力电池SOC估计研究

锂离子动力电池SOC（电池荷电状态）难以直接测量且由于高度非线性所导致估计误差较大。为了减少动力电池SOC估计误差,提高估算精度。在分析了锂离子动力电池电压、温度、电流和放电电量对电池SOC影响后,提出一种新颖的免疫遗传算法（Immune Genetic Algorithm,IGA）和BP神经网络相结合的锂离子动力电池SOC值联合估计方法,该方法首次使用在锂离子动力电池SOC值估计中,采用新颖的免疫遗传算法通过对BP神经网络进行参数寻优,优化网络结构模型,增强神经网络自适应学习效率。通过仿真和动力电池实际工况下实验,结果表明使用新颖的联合估计算法提高了网络的运行效率和电池SOC值估计精度,估计均方根误差控制在2%以内,验证了这一联合估计算法的可行性和有效性,解决了动力电池SOC值估计误差较大的问题。     

非线性PID控制器参数优化方法

分析了非线性PID控制器各部分参数对于误差的理想变化过程,构造出一种非线性PID控制器;整定参数较多时,传统的参数优化方法容易产生振荡和较大的超调量,在分析量子粒子群算法（QPSO）的基础上,引入了随机选择最优个体的思想,提出使用改进的量子粒子群算法（GQPSO）优化非线性PID控制器参数。将改进量子粒子群算法与量子粒子群算法、粒子群算法通过benchmark测试函数进行了比较。最后,通过典型传递函数实例,分别使用Z-N、PSO、QPSO方法和改进的量子粒子群算法进行了PID控制器参数优化设计,并对结果进行了分析。     

锂电池组能量均衡的模糊-PI控制研究

在串联锂电池组能量均衡控制算法的基础上,提出一种新的能实现锂电池组能量均衡的控制方案。介绍模糊-PI复合控制器,包括控制器输入输出、规则库和PI参数的设计,结合模糊控制不依赖数学模型及其快速响应性、PI控制无静差的优点,改进电池模糊控制均衡的效率和精度。实验结果表明,该方案能改善模糊控制在电池充放电能量均衡过程中控制精度较差的问题,实现较为高效的均衡。     

矿用单轨吊磷酸铁锂电池组复合式分层均衡电路

在矿用单轨吊磷酸铁锂电池组连续的充放电循环中,各单体电池不一致性会导致电池组整体性能衰减、使用寿命缩短,传统电池组均衡方式均衡时间长、控制策略复杂。针对上述问题,在Buck-Boost均衡电路和飞渡电容均衡电路的基础上,提出了一种复合式分层均衡电路。底层和中间层Buck-Boost均衡电路按照二叉树结构构建,顶层飞渡电容均衡电路实现3个相邻电池组之间任意2个电池组的能量传递,使电池不仅能够在层内进行能量传递以实现相邻电池间均衡,还可在层间进行能量传递以实现非相邻电池间均衡。仿真结果表明,复合式分层均衡电路大大缩短了均衡时间,显著提高了电池电压一致性。     

基于SOC的锂离子电池组均衡控制

不一致性问题极大地降低了锂离子电池组的整体性能,均衡控制是目前能有效改善电池组间不一致性的唯一办法。在分析了目前主流均衡设计方案的基础上,针对Buck-Boost均衡电路,提出了以锂电池荷电状态（SOC）为均衡对象的均衡控制策略。同时,设计了一种新式的基于双模型自适应扩展卡尔曼滤器的SOC估算方法。实验结果表明,该均衡控制策略改善了电池组间的不一致性,提高了容量利用率。     

计算机控制汽车电池实验系统

动力电池管理是实现混合动力电动汽车的节能与环保目标的关键技术之一,重点研究动力电池电容量实时计量方法和电池均衡充放电控制方法.提出基于电功率的电池组充放电均衡控制策略,以HEV动力电池组为对象,研制了基于电功率的动力电池均衡控制实验系统.     

考虑充放电不平衡的风电功率平滑电池分组控制

平滑风电场输出功率能够有效减小风电场并网对电力系统的影响.为改善电池分组控制实现风电功率平滑过程中的电池组充放电能量不平衡问题,本文基于充放电不平衡度和寿命衰减指标,分析得出了电池分组控制充放电不平衡状态与电池寿命衰减之间的定量关系.在此基础上,针对充放电不平衡问题提出了一种考虑充放电不平衡的改进控制策略.根据低通滤波...     

基于BP网络的飞轮电池电力转换控制研究

飞轮电池储能用集成电机时变非线性特点使得传统PID控制难以得到理想的控制性能,为此基于BP神经网络研究了一种新颖的飞轮电池电力转换器。该控制器结合BP神经网络自学习能力和PID控制的全局渐近稳定性能,通过神经网络在线优化调节PID参数,以实现对飞轮电池的高性能控制。其中,采用变学习速率的神经网络学习算法,学习速率随收敛过程误差的大小而自适应地进行调整,同时使用遗传算法(GA)优化得到PID参数的初始值,这可加快神经网络学习训练的收敛速度并避免陷入局部最小,进一步提高控制性能;另外,PWM采用SVPWM技术以增强能量转换效率和减小转矩脉动。数字仿真表明,基于所提出的BP-PID控制的电力转换矢量控制系统能够使飞轮电池在充放电两端都具有较快动态响应,较小超调,较高稳态精度以及较强的鲁棒性,控制效果明显比传统PID好。     

串联锂离子电池组均衡充电方法研究

目前,制约电动汽车发展的关键难题就是串联锂离子电池组电压不均衡问题,为了提高串联锂离子电池组在充电过程中的电压一致性,设计了一种基于Buck斩波电路的串联锂离子电池组均衡充电电路.基于锂离子电池的特点对系统总体设计进行阐述,提出一种改进的能量转移型均衡电路.阐明了该电路的工作原理,给出了均衡充电电路的控制策略.实验结果表明,该均衡电路可以使单体电池电压在充电过程中得到均衡,改善电池组的充电特性,实现较好的均衡效果.     

过渡目标值的非线性PID对自治水下机器人变深运动的稳定控制

针对传统PID在控制自治水下机器人(autonomous underwater vehicle,AUV)变深运动时易出现超调、大幅波动等问题,提出一种具有过渡目标值过程来调节误差反馈的非线性PID控制器.在分析传统PID控制下系统出现超调原因的基础上,对系统目标值安排过渡过程,利用系统输出跟踪过渡后的目标值进行误差反馈控制.通过赫尔维兹判据证明了系统稳定性,仿真验证了控制的可行性.最后通过湖上试验验证其工程可行性与实用性,得出在非线性过渡目标值的PID控制下,系统的动态响应特性得以优化,变深超调和波动问题明显改善,可实现AUV平稳地变深运动控制.     

自适应模糊PID控制器在跟踪器瞄准线稳定系统中的应用

针对陀螺惯性平台上的跟踪器瞄准线稳定系统中非线性不确定因素对稳定精度的影响, 设计了一种自适应模糊PID复合控制策略. 提出了改进的自适应调整因子和学习算法进行控制参数和规则的在线修正; 采用PID控制克服模糊控制固有的精度盲区. 实验结果表明该方法在一定测量噪声和速度敏感范围内, 能有效地隔离载体扰动,保证跟踪器对目标的准确瞄准, 具有动态响应快、稳定精度高、自适应抗干扰鲁棒性强等特点.