模糊自适应PID控制器在无刷直流电机控制系统中的应用研究

对于具有多变量、时变性、非线性、强耦合等特性的无刷直流电机（BLDCM）控制系统,传统的PID控制很难实现良好的控制效果.基于无刷直流电机（BLDCM）的数学模型,提出一种基于模糊自适应PID控制的速度控制方案.该算法根据电机转速变化,采用模糊控制原理对PID的参数进行在线整定,实现优化控制.仿真结果表明,模糊自适应PID控制具有转速响应快,超调量小等优点,使系统对扰动和参数变化都具有较强的鲁棒性,控制效果优于传统的PID控制.     

基于FPGA的BLDCM模糊PID控制器设计

以QuartusⅡ为开发平台,采用Verilog HDL语言编程在ModelSim中对基于FPGA设计的无刷直流电机模糊PID控制器进行了仿真验证,通过M atlab拟合M odelSim得到了数据.     

无刷直流电机的自适应模糊PID控制器设计

无刷直流电机发展迅速,稳态控制要求日益提高,比例积分微分控制以良好的控制性能成为其首选控制方法,但控制参数整定困难费时,且当对象特性发生变化需要控制器参数作相应调整时,该控制器缺乏自适应能力,必须重新整定参数。提出一种结合自适应模糊的控制方法,仿真结果表明,和基于相角裕度整定算法相比,响应速度快,超调量小,系统性能稳定,鲁棒性好。算法综合了模糊控制和比例积分微分控制的优势,实现了控制的快速性和精确性的统一。     

两种自校正控制在BLDCM调速系统中的应用

在伺服系统典型的三环结构的基础上,考虑位置环与速度环的耦合影响,对速度环进行适当的简化.针对无刷直流电机(BLDCM)中速度环子系统提出了两种简单有效和实用的自校正控制器,并进行了对比仿真研究.仿真结果表明了所提出控制策略的有效性.     

模糊PID控制器用于直流电机的控制

把具有较强鲁棒性的模糊控制算法与ＰＩＤ控制算法有机结合为模糊ＰＩＤ控制算法，并通过用于对直流伺服电机的控制，验证其有较强的鲁棒性。     

基于模糊PID控制的直流电机调速系统

针对传统直流调速不能有效克服非线性因素,难以满足某些特定场合对高精度、高性能的控制要求,提出了基于模糊PID控制的直流电机调速系统。介绍了模糊控制器的原理及特点,分析了模糊PID控制器的控制原理,并确定了模糊语言变量和隶属函数,制定了模糊规则和反模糊化方法,最后利用Matlab/Simulink对直流电机调速系统进行建模仿真。仿真结果表明:直流电机调速采用模糊PID控制比传统PID控制具有更好的控制精度、鲁棒性,并提高了电机动、静态性能。     

自适应模糊PID控制在烧结过程中的应用

烧结过程具有大时滞、参数不确定性等特性，仅利用常规PID控制很难使烧结过程中的各项性能指标满足工艺要求．针对这一情况，本文提出了一种参数白适应的模糊PID控制器．该控制器的参数调整采用确定性的模糊调整规则，不但使控制器的设计易于实现而且具有很强的适应性和鲁棒性．仿真结果表明，该控制器能够对烧结过程进行有效控制．     

自适应模糊PID控制在ATM网络流量控制中的应用

针对ATM网络中的可用比特率(ABR)业务,应用自适应模糊PID控制方法,探索了实际网络中可行的控制机制和策略,并分析了在有不同回路时延的情况下闭环系统的稳定性,进而给出了各个参数的确定方法。仿真结果表明在合适的参数组合下,系统具有很好的自适应能力和动态性能,保证了ATM网络的服务质量。     

无刷直流电机的神经网络PID控制及其仿真

在简单介绍神经网络PID的基础之上，用MATLAB对无刷直流电机做了神经网络PID控制的仿真，结果表明，通过神经PID调节是一些控制系统的参数达到了有效、鲁棒和最优化。     

专家-模糊自适应PID控制系统的设计

为了解决多容系统控制难度大的问题,设计了专家-模糊自适应PID控制器。这种控制器既具有模糊PID控制器的精度高、稳定性好、鲁棒性强的优点,又具有专家控制器进入稳定状态快的特点。对三容复杂系统的控制仿真结果表明,该方法的控制性能优于单独采用专家PID控制或模糊自适应PID控制的性能。     

应用于污水处理站的模糊自适应PID速度控制系统

本文采用模糊自适应PID控制方案,实现了对PID参数的在线自动整定.将这种控制方案应用泵类的速度控制系统.仿真结果表明,此种方案鲁棒性、快速性及动态性能良好.该技术可应用于化工、环保等领域的泵类控制系统.     

交流调速系统控制策略的研究

对现代控制理论应用于交流伺服系统进行了深入的研究，根据智能控制理论，将分层递阶智能控制结构和多种控制策略相结合，并把分层递阶智能控制思想引入到交流伺服系统中，从而构成多级式智能复合控制的交伺服系统，给出了几种对交流调速系统进行复合控制的优良控制策略，并加以深入的理论分析与研究。     

Fuzzy-PID控制算法在永磁电磁混合悬浮系统中的应用

永磁电磁混合磁悬浮平台控制系统是典型的非线性迟滞系统,单纯采用经典PID控制或Fuzzy控制难以满足系统的快速性、稳定性、鲁棒性等要求.虽然可以采用PID控制算法结合分段调节PID控制参数的所谓非线性PID来进行控制,但是这种整定方法由于采用了分段控制,在每个分段内PID参数不再变化,在受到较大扰动时控制作用可能会不及时,从而导致吸死现象的发生.针对以上问题,提出采用Fuzzy控制和PID控制相结合的Fuzzy-PID控制算法,在常规PID调节器的基础上运用模糊推理思想,根据不同的偏差、偏差变化率对PID参数进行自校正.仿真结果表明,系统具有较好的动静态性能,满足混合磁悬浮系统的要求.     

基于Fuzzy-PID智能车舵机控制系统

为提高智能车舵机的响应速度,分析了智能车控制系统的特点以及应用常规模糊控制器进行控制的局限性,提出了模糊PID控制算法.推导出模糊PID控制器消除稳态误差的原理,并介绍了模糊PID控制器的设计方法.实验结果表明,模糊PID控制器既能消除稳态误差,又有很强的鲁棒性,对于具有非线性和迟滞性特点的智能车舵机控制系统具有良好的控制性能.     

基于fuzzy-PID的灰水处理控制系统

根据现场情况推导出第二级蓄水池的近似数学模型.基于控制对象迟滞、非线性的特点,将模糊PID控制应用于水位控制系统中.阐述了模糊控制器的设计过程:模糊化、模糊控制规则的建立和反模糊化,并给出合适的隶属函数、量化因子取值及模糊控制规则等.同时从理论上推导出模糊PID控制器消除稳态误差的原理,并用MAT-LAB工具箱对系统进行仿真试验.通过对仿真结果的分析得出:模糊PID控制器既能消除稳态误差,又有很强的鲁棒性,对于此类非线性迟滞系统具有良好地控制性能.     

异步电机调速系统基于灰色预测的模糊PI控制

针对传统PI控制的不足,将基于转速误差灰色预测的模糊PI控制引入异步电动机调压调速系统中,提出了一种计算简便的控制方法。该方法利用GM(1,1)模型预测转速误差,并采用模糊控制器对PI参数进行实时在线自调整,改善了系统的控制性能。仿真结果表明,在给定转速和负载转矩变化的情况下,该方法较传统的PI控制具有更好的控制效果。     

一种数字式LQSF直流调速系统

通过在线性二次指标最优反馈(LQSF)调速系统中使用扰动及转速观测器,构成以TP801B单板机为核心的双通道LQSF调速系统。实验表明,该系统起动迅速且无超调,转矩扰动时动态速降小,无静差;数字系统的参数调整与设置方法简便。     

基于Q学习优化BP神经网络的BLDCM转速PID控制

为了提高无刷直流电机(BLDCM)的工作稳定性,设计了一种基于Q学习算法优化的BP神经网络控制器(QBP-PID).QBP-PID利用BP神经网络(BPNN)对PID增益进行调节,并且引入Q学习的最优策略来修正权值动量项因子,优化BPNN中的关键权值,使得控制器具有更好的学习能力和在线修正能力.仿真结果表明:相比传统的...