变频泵控马达调速系统单神经元自适应PID控制

针对大惯性负截变频泵控马达调速系统动态性能差的特点，提出了采用不必基于模型的单神经元自适应PID控制。介绍了单神经元自适应PID控制器的结构和算法。仿真结果表明，单神经元自适应PID控制器较常规PID控制器具有更快的响应特性和良好的动态特性，对模型失配和负载扰动表现出更强的适应性和鲁棒性，而且不论是在加速段、等速段还是减速段，都具有较好的跟踪效果。     

变频泵控马达调速系统遗传算法PID控制

提出了基于遗传算法的变频泵控马达调速系统的PID参数寻优方法。仿真结果证明了遗传算法寻优后的PID控制器较常规PID控制器具有更好的控制特性，对模型失配和负载扰动表现出更强的适应性和鲁棒性，很适合具有慢时变和存在负载扰动的变频泵控马达调速系统的控制。也指出了用遗传算法寻优变频泵控马达调速系统PID参数的局限性。     

模糊PID的电液比例泵控马达系统恒速控制

针对电液比例泵控马达系统,为了实现马达的恒速控制,采用了参数可自整定的模糊PID控制策略;通过分析泵控马达系统的工作原理以及该系统的调速原理,设计了模糊PID控制器,然后运用Simulink仿真工具,建立了泵控马达系统的仿真模型和给出了仿真结果。结果表明,外界干扰作用下,模糊PID控制的确比常规PID控制在实现马达恒转速控制上具有更好的动态响应特性。     

空调用泵调速系统单神经元自适应PID控制

建立了空调循环泵系统电机简化模型，提出了采用不必基于模型的单神经元自适应PID控制。介绍了单神经元自适应PID控制器的结构和算法。仿真结果表明，单神经元自适应PID控制器较常规PID控制器具有更快的响应特性和良好的动态特性，对负载扰动表现出更强的适应性和鲁棒性，具有较好的跟踪效果。     

基于AMESim和Simulink联合仿真的阀控马达神经元PID调速系统控制

为了研究阀控马达调速系统的控制性能,首先介绍了AMESim和Simulink联合仿真的技术,通过AMESim软件建立系统精确的模型,以PID作为控制器,应用神经网络控制理论解决传统PID参数调节困难的问题,并采用神经元PID控制器的改进算法,在Simulink中搭建基于S函数的控制系统仿真模型,最终对阀控马达调速系统进行控制。仿真结果表明:输入阶跃信号时系统的响应速度加快,超调减少,调节时间缩短;施加负载时,转速震荡减小,系统抗干扰能力提高;输入正弦信号时,幅值超调减小,相角滞后减小,跟随性能提高。     

自整定模糊PID在改善泵控马达动态特性中的应用

泵控马达系统在运行过程中,由于油液中混入了空气,系统体积弹性模量和泄漏系数不再是恒定的值,常规PID控制不能很好地满足系统动态要求.针对以上特点,提出采用自整定模糊PID来改善系统动态特性的方法.本文分析了系统体积弹性模量和泄漏系数的影响因素,自整定模糊PID控制器的设计方法.仿真结果表明,自整定模糊PID控制较常规PID控制具有更快的响应特性和良好的动态特性,对模型失配和负载扰动表现出更强的适应性和鲁棒性.     

基于PID控制的液压调速系统研究

为改善某车载初级电站液压调速系统的动态特性,提出加入PID校正的控制方法。论述泵控马达原理与PID校正原理并建立控制系统的传递函数,于Simulink环境下建立仿真模型,仿真得到其开环传递函数的伯德图以验证其稳定性,得到其阶跃响应曲线以验证其动态特性与准确性。对比结果表明其幅值裕度、相位裕度均调整至稳定范围内;调整时间、超调量、稳态误差大为缩减,验证了PID控制在液压调速系统中的控制效果。     

基于LQR的泵控马达系统PID控制器设计

泵控马达系统在工程机械上得到了广泛的应用。首先建立变量泵控马达系统的数学模型,针对传统PID控制存在的问题,运用LQR(线性二次最优控制)优化PID控制参数,然后运用Matlab软件分析优化后系统的动态特性。     

基于MATLAB的无刷直流电机自适应控制系统的研究

在分析无刷直流电机的数学模型的基础上,建立了控制系统的SIMULINK仿真模型,提出了无刷直流电机调速系统单神经元自适应控制方法.该方法在调速系统中,电流环采用滞环电流控制,转速环采用单神经元自适应控制器控制,实现了双闭环自适应控制的调速系统.仿真结果表明:这种新型的控制方法响应快、无超调、鲁棒性强,较传统PID控制具有更好的动、静态特性.     

单神经元PID控制在柴油机调速系统中的应用研究

单神经元与PID控制器结合,构成具有自适应和自学习能力的单神经元PID控制器,改善控制器的控制精准度,并将该控制算法应用在具有多层次复杂性高的柴油机调速系统中,并仿真验证控制效果.     

单神经元PID在多电机控制中的应用

本文通过对多电机同步控制的原理及其特点分析,设计了具有自学习和自适应能力的单神经元PID同步控制器,建立了单神经元PID控制规则,提出了多电机同步控制的单神经元PID学习算法。系统仿真结果表明,运用单神经元自适应PID控制器能有效实现多电机同步控制,收敛速度较快,鲁棒性较好,且抗干扰能力强。最后,基于MCF5235微控制器,通过VxWorks实时嵌入式操作系统,应用于四轴同步控制系统,结果表明单神经元自适应PID同步控制器能大大增强系统的动态性能,有效缓解负载带来的同步误差,在相同扰动情况下,该方法能更好的使多电机以一定速度同步运行。     

交流异步电机神经元变结构PID速度控制器设计

为了提高异步电动机调速系统的动态品质,提出了一种基于神经元变结构PID控制的速度控制器。该控制策略用一个神经元控制器实现变结构PID控制的同时,用另一个神经元控制器实时调整变结构PID控制器的参数。仿真结果表明,与传统PID调节器相比,该速度控制器能够有效地提高系统的静态、动态特性与鲁棒性。     

泵控马达复合调速系统控制

介绍了泵控马达变转速节流复合调速系统的工作原理及结构,建立了系统的AMEsim-Simulink的联合仿真模型,提出了泵控马达变转速节流复合调速系统的控制策略,并进行了仿真分析。     

联合收割机双闭环负荷控制系统的设计

联合收割机是一个高阶时变非线性系统,存在大滞后,工况复杂,简要分析联合收割机数学模型及作业期间可能存在的各种内部、外部扰动。针对收割机负荷控制系统中利用一个控制器综合多个扰动,各参数相互影响,参数调整困难,系统动态性能不够好的问题,提出一种双闭环负荷控制系统,将收割机系统分为行走、作业两部分,分别利用车速闭环和滚筒转速闭环进行控制。车速闭环采用单神经元比例积分微分(Proportion,integration,differentiation,PID)算法,根据车辆行走系统的工况变化不断调整控制参数,尽可能跟踪给定车速。滚筒转速闭环采用直接广义预测控制算法,也可自动适应系统参数和工况的变化,保证滚筒恒定在最佳转速。整个控制算法实时计算量较小,可保证系统具有足够高的实时性。仿真和试验证明双闭环负荷控制系统能获得较高的控制精度和优良的动态特性。     

单神经元PID在多电机同步控制中的应用

针对多电机同步控制系统在动载荷扰动情况下各电机之间的传动比会发生变化这一问题,设计了具有自学习和自适应能力的单神经元PID同步控制算法,建立了多电机同步控制系统的单神经元PID控制规则。系统仿真结果表明,运用单神经元自适应PID控制算法能有效实现多电机同步控制,该算法收敛速度较快,鲁棒性较好,具有较强的抗干扰能力。最后,将该控制算法应用于精梳机四轴同步控制系统,其结果表明单神经元自适应PID同步控制算法能大大增强系统的动态性能,有效缓解负载带来的同步误差。在相同扰动情况下,该方法能更好的使多电机以一定速度同步运行。     

桥式起重机的单神经元防摆控制系统

桥式起重机运行过程中的防摆控制是起重机控制的一个关键问题,许多学者对此进行了大量的研究。由于桥式起重机的数学模型具有不确定性的特点,常规的PID控制器不易在线调整,难以对摆角进行有效的控制。本文设计了一种基于单神经元控制器的起重机控制系统,利用2个单神经元控制器分别对小车的位置和摆角进行控制。仿真结果证明,该神经元控制器比PID控制器对于不同的绳长和载荷质量具有较好的自适应能力和鲁棒性。     

双闭环直流调速系统的自适应模糊PID控制

介绍了双闭环直流调速系统的工作原理,设计了基于自适应模糊PID控制的双闭环直流调速系统,并在MATLAB/Simulink中分别对自适应模糊PID控制的调速系统和常规PID控制的调速系统做了仿真分析。仿真结果表明自适应模糊PID控制的控制效果要明显优于常规PID控制。     

基于SIMULINK-S函数的联合站脱水单神经元PID仿真

集输联合站的油水分离是保证产出原油质量的关键工艺过程。该文在对油水分离沉降过程动态特性深入研究的基础之上,给出了其数学模型。单神经元PID控制具有自学习和自适应能力,在一定程度上解决了传统PID调节器不易在线实时整定参数的不足,提高了控制器对系统和环境变化的适应能力。 SIMULINK中可用S-Function方便灵活地构建各种自定义仿真模型。该文使用SIMULINK中的S-Function Builder模块以快速构建单神经元PID控制模块,并在SIMU-LINK中对单神经元PID控制方案进行了仿真研究,仿真结果表明该算法可获得更好的调节质量。