基于DSP的模糊-PID控制的逆变电源的研究

为了解决传统PID控制逆变电源系统无法从根本上解决动态品质和稳态精度的矛盾,提出了一种新的模糊-PID控制方案,该方案将模糊控制与PID控制的优势相结合,并结合DSP控制芯片实时地对PID参数进行调整。仿真结果表明,该方案可以改善动态品质和提高系统稳态精度。     

模糊-PID混合控制直流电机调速系统设计

该文提出在转速、电流双闭环的直流电机调速系统转速环采用模糊-PID混合控制方法。当给定转速与实际转速的偏差大于某一阈值时,采用模糊控制;而当偏差减小到设定阈值以下时,采用PID调节。利用Mat-lab对该控制方法进行仿真,仿真表明混合控制系统的动、静态性能明显优于常规PID控制系统。将该控制方法应用于DDSZ-1型电机及电气技术实验装置中的DJ23直流电机,以Atmega128为核心,以PWM为控制信号,设计了模糊-PID混合控制电机调速装置。试验结果验证了设计的混合控制调速系统鲁棒性好,实用性强,结构简单。     

基于模糊-PID控制的主从电机同步传动系统

基于模糊-PID算法设计了主从电机同步传动系统,根据模糊-PID算法在PIE中设计了一个补偿控制器,对从电机进行转速控制,从而实现从电机与主电机的高精度的同步传动控制.     

用于无功静补系统的模糊-PID控制方法

简要分析了静止型无功补偿器(SVC)的补偿原理,针对SVC系统的非线性,提出了一种用于无功静补系统的模糊-PID控制方法.该模糊-PID控制结合了模糊和PID两种控制方式的优点,根据预先设定的偏差范围在两种控制方式下自动切换.在这种混合控制方法中,采用模糊控制实现动态过程的快速调节;采用PID控制实现稳态过程的精确调节.分别将该模糊-PID控制器与传统的PID控制器应用于实验样机,对不同的负载工况进行反复实验,结果表明该控制器具有更好的控制精度,更快的动态响应速度以及更强的鲁棒性.     

遗传优化模糊控制器在磨煤机系统中的应用

针对电厂中常见的钢球磨煤机制粉系统，设计了一种基于伪并行遗传算法的模糊控制器，并对多变量对象的适应度函数、交叉和变异算子等进行了改进，仿真实验结果表明该方法是可行的，经过优化的模糊控制器具有较好的鲁棒性和抗干扰性。     

用于静止无功补偿器的模糊-PID控制方法研究

简要分析了静止无功补偿器(Static Var Compensator,SVC)控制系统的组成和补偿原理,提出一种用于SVC控制器的模糊鄄PID双模控制设计方法。该模糊鄄PID控制器综合了模糊和PID两种控制方式的优点,根据预先给定的偏差范围在两种模态之间自动切换。该控制器用于控制非线性系统时,既具有模糊控制的简单有效,又具有PID控制的精确性。最后,给出了平衡与不平衡负载条件下的电压电流动静态波形。实验结果表明,该控制器具有较高的控制精度和鲁棒性。     

中储式球磨机制粉系统的递阶模糊-PID复合控制

针对球磨机制粉系统的多变量、强耦合、非线性、时变性等特点,在对系统的动态特性进行了全面分析的基础上,基于模糊控制理论,提出了递阶模糊-PID 复合控制,并对控制系统的控制效果进行了仿真研究.仿真结果表明提出的控制方法比传统控制方法有更好的控制品质,它跟踪快、鲁棒性强、解耦好,较好地解决了球磨机系统的时变性、耦合性等问题.     

遗传模糊神经网络在交流伺服系统中的应用

为了满足交流伺服系统高精度、快响应的要求，提出了基于遗传算法的模糊神经网络控制方案。该方案把神经网络与模糊逻辑控制结合起来，采用遗传算法（GA）对模糊神经网络控制器中的参数进行搜索和优化，给出了设计方法和优化步骤。实验结果表明：该控制方法用于交流伺服系统，具有精度高、无超调、收敛性好以及较强的鲁棒性和抗干扰性等优点。     

基于模糊-PID石油钻机自动送钻系统智能控制研究

针对钻井过程的非线性、不确定性和实时性要求,以自动送钻实验系统模型为被控系统进行仿真实验,采用模糊-PID控制方案.仿真结果表明,模糊PID控制器机构简单,易于实现,效果明显优于传统PID控制器.解决了控制系统中稳定性与准确性的矛盾,增强了系统的鲁棒性.     

遗传模糊算法在短期负荷预测中的应用

提出了一种基于模糊逻辑原理的负荷预测方法,使用遗传算法对系统参数进行训练.在以往的模糊逻辑系统建立过程中,其主要参数(如模糊推理规则和隶属函数等)需要依靠运行人员经验或专家知识来确定,而本文利用遗传算法,通过对样本数据的自学习过程来获取系统参数.在遗传算法中,将推理规则与隶属函数参数的确定结合在一起,从而确定系统参数的最优组合,由此建立起一个较合理的模糊负荷预测系统.仿真实验结果表明,该方法能够达到满意的预测精度,具有良好的实用前景.     

基于LonWorks的中央空调模糊-PID控制系统的设计

在分析比较了现场总线技术与传统的控制方法之间的差异后。建立了一套基于LonWorks的中央空调模糊一PID控制系统。介绍了系统的硬件设计方案以及上位机软件和智能节点软件的设计过程,最后在上位机利用组态王软件对空调系统进行监控,并且给出了实现模糊控制的软件流程图。     

遗传模糊算法在短期负荷预测中的应用

提出了一种基于模糊逻辑原理的负荷预测方法,使用遗传算法对系统参数进行训练。在以往的模糊逻辑系统建立过程中,其主要参数(如模糊推理规则和隶属函数等)需要依靠运行人员经验或专家知识来确定,而本文利用遗传算法,通过对样本数据的自学习过程来获取系统参数。在遗传算法中,将推理规则与隶属函数参数的确定结合在一起,从而确定系统参数的最优组合,由此建立起一个较合理的模糊负荷预测系统。仿真实验结果表明,该方法能够达到满意的预测精度,具有良好的实用前景。     

遗传优化模糊免疫PID在梭式窑温度控制中的研究

将遗传算法、模糊控制和免疫反馈机理与传统的PID控制相结合,提出了一种基于遗传整定的模糊免疫PID控制器并将它应用在梭式窑温度控制中,其中免疫比例控制器的非线性函数由模糊推理实现,PID及免疫比例控制器的参数由遗传算法实现寻优.实验结果表明,该控制方法的控制性能优于常规的PID控制,具有一定的推广应用价值.     

遗传优化的模糊免疫PID控制器在SRM中的应用

针对开关磁阻电机驱动系统的严重非线性、时变和强耦合性,应用免疫反馈机理和模糊控制理论,在传统PID控制器基础上设计一种模糊免疫PID控制器,并提出利用遗传算法对PID控制器参数进行优化设计方法.仿真结果表明,基于遗传优化的模糊免疫PID控制器具有良好的调速和控制特性,其控制性能明显优于传统PID控制和模糊免疫PID控制.     

模糊免疫PI控制在BLDCM中的应用

由于BLDCM在运行中受环境变化、元件老化等问题影响,传统的PI控制难以取得满意的效果。该文通过免疫系统与控制系统的类比,借鉴免疫响应调节机理,提出了将模糊免疫PI控制器应用BLDCM控制系统中。Matlab仿真结果表明,系统超调量小,速度响应快,对外界干扰得到了很好的抑制,具有较好的控制精度和较好的鲁棒性,控制系统性能优于常规PI控制。     

遗传优化模糊PID融合算法的5自由度机械手控制

由于5自由度机械手具有不同的连接方式,其各关节的控制环不是完全独立,相互存在的耦合使得机械手运动呈现出严重的非线性特征,要得到机械手控制的精确运动轨迹比较困难。采用一种改进的传统PID控制与遗传优化的模糊控制融合的控制算法,通过利用两种控制器的并行控制结构和设置加权调节因子,根据偏差绝对值的大小,动态调整两种控制器的输出强度,两种控制器的融合输出控制5个关节的运动。实验仿真和应用表明该算法能大大提高了机械手运动轨迹的控制精度,能得到平滑的运动轨迹,具有较好的实用价值。     

模糊神经网络控制在直流电机控制中的应用

利用神经网络实现对直流电机调速系统的模糊控制，仿真结果表明，该控制方法具有很强的自学习和抗干扰能力，当突加、减负载时，神经网络模糊控制与PID控制相比较，具有恢复时间短，超调和振荡小等特点。     

计算机软件仿真在柴油机性能研究中的应用

柴油机的动力性与经济性比汽油机要好。只要能够改进柴油机的工作平顺性与排放性,柴油机将有着良好的应用前景。随着计算机软件技术的发展,使得通过软件仿真进行柴油机性能研究成为可能。文章通过总结国内外相关研究成果,阐述了仿真研究的优点,举例说明了仿真软件在柴油机性能中的应用,并对计算机软件仿真未来在柴油机性能研究中的应用前景进行了展望。     

模糊神经网络在噪声消除中的应用

提出了一种基于改进模糊聚类算法的训练模糊神经网络的算法,该方法采用遗传算法改进传统的模糊聚类算法,并给出了一个衡量聚类有效性的函数以确定聚类算法中的聚类总数,从而确定模糊神经网络结构,仿结果表明神经网络可成功的应用于噪声消除。     

自适应模糊-PID控制在燃气锅炉系统中的应用

在介绍了燃气锅炉工业控制过程的基础上,提出了基于自适应模糊-PID控制算法相结合的控制系统设计方法,介绍了模糊控制器的设计、其软件的实现以及自适应方式的选择,通过系统仿真及实际系统应用参数的比较,证实了该系统具有良好的控制和节能效果。