交流调速系统模糊PID控制

针对滑差频率型矢量控制交流调速系统,设计了一种将模糊控制和ＰＩＤ控制的优点相结合的模糊ＰＩＤ速度调节器。介绍了基于模糊推理,并能在线地改变ＰＩＤ控制参数的速度调节器的设计原理,设计过程和模糊规则。仿真结果表明该调节器能够明显地提高系统性能,具有实际应用价值。     

基于模糊PID控制的BTT导弹自动驾驶仪设计

倾斜转弯（bank—to—turn,BTT）BTT导弹在飞行过程中,它的参数是时变且大范围不确定的,因此其数学模型具有一定的不确定性。引入对被控对象模型精确度要求较低的模糊控制法．结合经典PID控制法,设计了三种BTT导弹自动驾驶仪,并对其进行了仿真比较。     

基于模糊PID控制的AGV控制

为提高自动导引小车(automatic guided vehicle,AGV)运动控制效率,建立了AGV的3维模型和运动模型,通过Matlab/Simulink对AGV的运动模型进行仿真分析.分别使用PID控制、模糊控制和模糊PID控制方法对AGV的运动进行仿真,得到3种控制方式的响应时间和控制效果,并从行走距离和响应时间进行分析.仿真结果表明:建立的Simulink模型真实可靠,模糊PID控制效果比模糊控制和常规PID控制效果更好,可为AGV的控制研究提供参考.     

模糊PID控制在缝纫机压框调速的踏板控制系统中的应用

为实现工业缝纫机压框调速的踏板控制系统,针对传统踏板控制系统鲁棒性弱的缺点,提出一种基于模糊PID控制在缝纫机压框调速的踏板控制系统中应用的方法。详细分析了该方法的构造原理,并对模糊PID控制器进行设计,通过实例进行了仿真结果分析。结果表明,该方法能有效地实现缝纫机压框调速过程中的平稳运动,是有效、实用的。     

Smith 预估模糊自适应PID 控制在时滞系统中的应用

为确保系统的实时性和稳定性,设计一种新的Smith预估模糊自适应PID控制器。以气液增力缸的自动控制为具体研究对象,将模糊自适应控制器与传统的PID控制器结合,通过Smith预估器将控制过程中出现的纯滞后环节移至闭环系统之外,并在Matlab中进行仿真验证。验证结果表明：该设计能消除纯滞后现象,提高响应实时性和稳定性。     

压力仿真系统模糊自适应PID控制

针对压力仿真系统实时、高精度的要求,提出了将模糊控制理论和PID控制结合起来构成模糊自适应PID控制器的方法。利用模糊控制规则在线对该控制器PID参数进行了整定,增强了PID控制器的调节控制能力。并在基于MATLAB/Simulink的仿真环境下,对模糊自适应PID控制器进行了验证。结果表明,与传统PID控制器相比,该控制器可有效提高系统的动态响应性能,具有很好的稳定性。     

基于模糊神经网络PID的串级温度控制系统研究

为解决传统PID 控制存在控制效果不够理想、性能欠佳和很难满足系统精度要求的问题,提出基于模糊 神经网络的自适应PID 控制算法对系统进行控制。采用Labview 构建模糊神经PID 控制器,对环控引气系统温度进 行动态控制,进行仿真研究,并将此控制策略与经典PID 控制进行仿真比较。结果表明：基于模糊神经网络的PID 控制算法在系统的超调量和调节时间上都小于经典PID,能提高系统的快速性和准确性,改善系统特性。     

混合参数自调整模糊PID控制在空调系统中的应用

针对空调系统的参数不确定性以及模型不精确性,研究一种混合参数自调整模糊PID控制策略,将直接控制型模糊控制器、增益调整型模糊控制器和传统的PID控制器相结合,共同组成自调整模糊PID控制器,以提高控制器的控制性能和整个系统的鲁棒性。仿真结果表明,采用该控制方法可取得良好的控制效果,并进一步证实理论分析的正确性。     

基于神经网络PID的电动汽车轮毂电机调速设计与仿真

轮毂电机式电动汽车在启动和运转过程中,电机控制系统经常要接收随机调速控制信号。传统PID控制难以实现快速、精确的速度调节。为解决此不足,提出采用神经网络PID(NNPID)进行控制的方法,首先对无刷直流电机进行建模分析,然后以BP算法训练神经网络并搭建控制系统,最后在Matlab/Simulink仿真环境下对该系统进行多种运转条件下的仿真并与传统控制策略进行比较,结果证明:基于神经网络的控制策略的电机控制系统启动平稳,能有效减少不稳定信号的干扰,对期望输出能实现较好的跟踪,可以满足一般电动汽车运行的需要.     

基于模糊神经网络PID的机床直流调速系统

为解决PID参数的在线调整问题,针对龙门刨床的主拖动系统,提出将神经网络的模糊PID自适应控制器用于直流调速系统的方法。分析龙门刨床电气设备的组成,综合模糊控制和神经网络的长处,将神经网络、模糊逻辑和PID控制相融合,构成模糊神经网络控制器,并通过MATALAB对系统进行仿真。设计时,将模糊规则融于神经网络中,通过对神经网络的自学习、自适应能力在线调整模糊规则和隶属函数参数,对PID控制器实现在线实时调整。仿真结果表明,该系统比普通控制器具有更好的动、静态特性。     

多模态模糊PID 控制算法在转台伺服系统中的应用

由于结构简单,可靠和安全,PID控制广泛用于伺服控制系统。但其固有的缺陷导致对复杂系统控制效果变差。为解决某些问题,设计一种多模态模糊PID控制器,应用模糊控制理论在线调节控制器参数和结构。通过控制实际转台伺服系统验证其具有良好的控制效果。     

基于干扰观测器与模糊前馈补偿的随动系统PID控制策略

针对随动系统在非线性随机力矩干扰时输出信号易畸变的现象,提出一种基于干扰观测器与模糊前馈补偿的随动系统PID控制策略。在随动系统"三闭环"结构模型的基础上,合理设计干扰观测器与模糊前馈补偿器,对干扰力矩的不确定性误差进行补偿,经仿真试验与结果分析,与传统模糊PID控制策略相比,所提策略能更好地补偿随动系统在非线性随机力矩干扰下的不确定性误差,削弱模糊PID控制的抖振,使系统具有良好的跟踪性能与鲁棒性。     

基于FPGA/CPLD的直流电机转速模糊控制

基于FPGA/CPLD的直流电机转速模糊控制,以埋弧焊送丝系统为例,采用双输入单输出模糊控制器,包括模糊量化、模糊推理、解模糊.控制量通过查询模糊控制规则表得到,并生成PWM控制送丝电机.模糊控制表采用离线计算,完成后存入FPGA.Matlab仿真表明,此控制方案可取得较好的控制效果,能达到焊接工艺要求.     

基于模糊PID 的电磁循迹小车控制系统

为达到速度和转角协调控制的目的,提出自适应模糊 PID 控制算法。电磁循迹小车系统以MK60N512VMD100微控制器为核心控制单元,通过LC谐振电路检测赛道中心线感应电动势来判断车身姿态,实现舵机转动角度的控制,并通过光电编码器实时检测车速来控制电机的转速。结果表明：该算法能保证小车在路径最优、速度最快的状态下跑完全程,使小车电机速度和舵机转角达到最佳配合。     

基于滑模变结构的永磁同步电机伺服系统速度控制技术

速度环是永磁同步电机伺服系统三环控制的中间环节,其控制方法和控制技术的优劣直接影响整个系统的动态响应。根据永磁同步电机空间矢量图及矢量控制原理,分析永磁同步电机数学模型和动静态坐标变换方程,由于速度环的比例、积分(Proportion Integral,PI)控制存在速度超调、速度差积分饱和及抗扰动性能差等问题,提出基于滑模变结构的速度环控制方法,设计滑模面及切换函数,构建滑模变结构速度闭环控制器。分析电流环对电机反电势的影响,提出在电流环的设计过程中加入反电势补偿环节的电流控制器,并对电流环进行简化处理。利用仿真软件对系统电流环、速度环及系统进行建模,通过仿真研究,验证系统速度控制策略的可行性。     

一种基于模糊控制的推力变向机构控制仿真

为了适应越来越恶劣的飞机作战环境,在原有的轴对称矢量喷管的数学模型的基础上,提出一种基于模糊控制的推力变向机构的构想.建立AVEN的数学模型,并进行模糊控制设计,通过Matlab的仿真说明该控制器可以有效地追踪输入信号的变化,同时进一步分析比较量化因子Ke、Kde和比例因子Ku对控制结果的影响,在此基础上设计模糊PID控制器,与单纯的PID控制器和模糊控制器进行比较.分析结果表明:该模糊控制器能够较为理想地跟踪输入,较为准确地分析各量化因子对输出结果的影响,为推力变向机构的工程实践提供理论参考.     

液压缸位置伺服系统模糊PID 控制器

为使电液比例节流控制能够适应负载的变化,修正开度大小,设计一种模糊PID 控制器,对电液比例阀 进行死区补偿。通过查找模糊规律表的方法,使用历史数据计算油缸速度与加速度,对Kp、Ki、Kd 参数进行修正, 并与传统PID 方法进行实验对比。结果表明：该模糊PID 控制器受负载的影响比传统PID 控制器小,能改善控制效 果,且具有较强的鲁棒性以及较短的调节时间,阶跃响应更快。     

基于TMS320LF2407A的永磁交流伺服电动机控制系统的设计

介绍了一种以TMS320LF2407A为核心的永磁交流伺服电动机控制系统的设计方案,并对其控制性能进行了仿真,结果表明该系统具有良好的动静态性能和快速响应性。