永磁同步电动机调速系统新型模糊控制方法

通过分析永磁同步电动机PI控制的不足,在对传统模糊-PI混合控制策略进行改进的基础上,介绍参数模糊自整定PI控制策略。该策略吸收了模糊控制和PI控制的优点,能够按照被控制对象的性能要求,通过模糊控制规则,自动整定PI参数,实现了模糊控制没有的积分控制效应和PI控制没有的微分控制效应,相当于变系数的PID控制器的功能特性,从而提高了系统的动态响应,消除了系统的稳态误差。仿真结果表明:该方法响应快、无超调、鲁棒性强,较传统PI控制具有更好的动、静态特性。     

采用自校正模糊PI控制的超声波电机速度控制

针对超声波电机构成的速度伺服系统采用了一种新的控制方案－自校正模糊PI控制，该控制器由模糊控制环节，PI控制器，自校正环节构成。PI控制器的比例增益Kp和积分增益Kl由模糊控制规则确定，并且通过修正因子在自校正来优化模糊控制规则，实验结果表明该控制方案效果好，简单易行，通用性强。     

基于模糊控制的储能型准Z源变流器

提出一种应用于储能型准Z源变流器的模糊控制算法。近年来,模糊控制因其适应性和强鲁棒性得到广泛应用。这种控制方法与传统PI控制方法的最大不同之处在于模糊控制不需要建立精确的数学模型。将模糊控制应用于储能型准Z源变流器中,对电池充放电电流进行控制,实现了能量的双向流动。与传统的PI控制方法相比,模糊控制能有效地减小电容电压纹波,减小电网电流谐波总畸变率和减小电池充放电电流的脉动。仿真结果验证了所提出控制方法的有效性。     

基于模糊PI控制的蓄电池智能充电控制系统研究

蓄电池充电过程中存在复杂的、时变的化学反应和电化学反应,加之蓄电池参数的非线性、离散性和不确定性,采用常规PI控制在对其实现控制时往往效果不佳。模糊控制不过分依赖被控对象的数学模型,针对传统模糊控制的不足,提出基于遗传算法的模糊PI控制规则优化方法,并利用大时滞对象作为充电系统的被控对象做仿真分析,得出基于遗传算法的模糊PI控制优于常规模糊PI控制。     

模糊控制在永磁同步电机调速系统中的应用

传统PI控制器基于线性系统设计且参数固定,不能满足高性能控制的要求。而模糊控制不依赖于控制对象的数学模型,能够根据模糊信息实行精确控制。为了结合PI控制和模糊控制的优点,设计了一种模糊自适应PI控制器,并应用到永磁同步电机矢量控制调速系统中。该控制器能根据外部和内部参数的变化自动调节PI控制器的参数。仿真结果验证了,采用模糊自适应PI控制器的永磁同步电机矢量控制调速系统具有更好的动态和鲁棒性能。     

三相逆变器并联系统中环流抑制的研究

在三相逆变器并联系统中,由于环流的产生,使用传统PI控制具有一定的局限性。将模糊控制与PI控制相结合,通过模糊控制对PI控制器参数进行在线整定,并针对环流问题,增加了环流抑制环节。最后在MATLAB/Simulink仿真环境中搭建了2台三相逆变器并联系统,对无控制、传统PI控制和改进模糊PI控制的控制效果进行对比分析。仿真结果表明,所提控制方法对于逆变器并联系统中产生的环流有很好的抑制效果。     

永磁同步电动机伺服系统模糊控制器设计

针对永磁同步电动机伺服系统的模糊控制,分别设计了PI控制器、模糊控制器、模糊自整定PID控制器,并进行仿真研究比较。结果表明,模糊自整定PID控制器兼有PI控制和模糊控制的优点,控制效果理想,是一种高性能的控制器。     

变频调速闭环系统模糊自校正PI控制技术

介绍了模糊自校正PI控制在变频调速闭环系统中的应用，该控制器无需知道系统的精确模型，用模糊控制和PI控制动态复合，保持了模糊控制较强的鲁棒性和PI调节器消除静态误差的优点，实验表明，该系统有良好的性能和推广应用价值。     

锅炉过热汽温自适应PI型模糊控制的仿真研究

针对锅炉过热蒸汽温度对象的非线性和不确定性等,设计了PI型模糊串级控制系统,并将该系统应用于某电厂600 MW机组锅炉过热蒸汽温度的控制。在分析模糊控制器相关参数与控制系统品质之间关系的基础上,提出相关参数的在线自校正方法,构造了一种自适应PI型模糊控制器。该控制器能够在线调整其量化因子和比例因子,以适应被控对象动态特性的变化,从而提高模糊控制系统的性能。将自适应PI型模糊控制方法与常规PID控制及PI型模糊控制进行仿真比较,表明采用自适应PI型模糊控制方法建立的过热蒸汽温度控制系统具有较好的控制品质和较强的自适应能力。     

STATCOM在稳定接点电压中的新型控制方法

从应用角度,尝试将模糊控制与常规PI控制结合来控制STATCOM向电网注入或吸收无功功率,从而稳定接点电压,这种方法既充分利用PI控制精度高,又兼有模糊控制的灵活,适应性强,尤其在电网参数变化的动态过程中,可明显提高STATCOM的动、稳特性。     

应用于DC／DC变换器的模糊自适应控制器的研究

提出了一种应用于DC／DC变换器的模糊自适应PI控制器。在传统PI控制的基础上,设计了对PI参数进行在线调节的模糊自适应控制算法。对该算法建立了基于Matlab的仿真模型,并通过ARM控制器对其进行软硬件实现。以Buck电路为被控对象的计算机仿真和实验结果表明,模糊自适应PI控制简单可靠,实现了快速性与稳定性的统一。     

基于变论域模糊逻辑的互联电力系统负荷频率控制

随着风电在电力系统中的渗透率不断提高,其出力不确定性对系统频率稳定造成威胁。针对风电接入系统后的频率波动问题,提出变论域模糊PI负荷频率控制策略。为克服传统模糊控制器由于论域固定导致自适应能力有限的缺点,设计的变论域模糊PI负荷频率控制器通过变论域方法实现输入、输出论域的动态调整。为满足风电接入系统后复杂的论域调整需求,基于模糊推理设计新型变论域伸缩因子。典型两区域互联系统仿真实验表明,在不同形式的扰动下,该新型控制器较PI控制器、模糊PI控制器有更好的控制表现,能更好地处理风电出力不确定性对互联电力系统频率稳定的影响。     

定子双馈电双凸极电机的模糊自适应PI控制

定子双馈电双凸极(SDFDS)电机具有结构简单可靠,功率密度高,可控参数多,容错性能好等优点。但它的转矩和转速之间具有强烈的非线性关系,采用常规线性PI控制器难以得到令人满意的控制特性。针对这个问题,结合模糊控制灵活、鲁棒性强的优点和PI控制精度高的特点,设计了模糊自适应PI控制器,并通过仿真和实验与传统的PI控制器和模糊控制器进行了比较。结果表明,模糊自适应PI控制器继承了模糊控制和PI控制的优点,能获得优良动静态性能和适应性。     

基于模糊自整定PI控制的SSSC潮流控制器研究

在介绍静止同步串联补偿器(SSSC)的模型及控制结构的基础上,提出了一种模糊自整定PI控制的SSSC潮流控制器,设计了控制器的结构,建立了模糊控制规则表,进行了数字仿真.该控制器在动态过程中,利用模糊逻辑对SSSC的有功控制器和无功控制器的PI调节参数进行在线调整,提高了控制器的自适应能力和鲁棒性.仿真结果表明,该控制器具有比常规PI控制器更快的潮流调节速度.     

Robust Frequency Control in an Autonomous Microgrid: A Two-Stage Adaptive Fuzzy Approach

Highly intermittent power from renewable energy sources (RES) along with load and system perturbations in an autonomous microgrid (MG), results in large frequency fluctuations. Conventional controllers like PI controllers to be unable to provide acceptable performance over a wide range of operating conditions. To overcome this problem, present paper introduces a novel two-stage adaptive fuzzy logic based PI controller for frequency control of MG. In this proposed controller, particle swarm optimization (PSO) and grey wolf optimization (GWO) are used to optimize the membership functions (MFs) and rule base of fuzzy logic based PI controller. The proposed controller is examined on an MG test system, the robustness and performance of the proposed controller is tested in presence of different disturbance scenarios and parametric uncertainties. Finally, the superiority of the proposed controller is shown by comparing the results with various controllers available in literature like PSO tuned fuzzy logic based PI controller, fuzzy logic-based PI controller and also with the conventional PI controller.     

基于自适应模糊PI的PMSM定子电流最优控制

根据永磁同步电动机(Permanent Magnet Synchronous Motor,简称PMSM)的数学模型和转子磁场定向控制策略,建立了采用定子电流最优控制的PMSM驱动系统。利用模糊控制构建自适应模糊PI控制器,实现转速和电流双闭环控制,提高了系统的动态和稳态性能。为使电动机在整个运行速度范围内能输出最大功率,采用交轴电流参考由模糊PI环节给出,直轴电流参考分段,即恒转矩、弱磁扩速及恒功率段,计算给出定子电流最优算法。实验结果表明,基于模糊PI控制的系统模型具有动态响应快、稳态精度高及抗干扰能力强等优点。     

一种模糊参数自适应控制器在直接转矩控制中的应用

采用一种基于模糊理论的自适应控制器作为三相异步电机直接转矩控制系统的速度调节器。重点介绍了控制器的模糊控制规则和模糊推理机理。试验证明比传统的PI控制器优越。     

并联型有源电力滤波器的起动策略研究

传统控制方式下并联型有源电力滤波器(SAPF)起动时会引起直流侧电压超调和交流侧补偿电流冲击。本文设计了软起动控制器。有源电力滤波器首先采用直流侧预充电的电路拓扑结构,减小了SAPF起动时的直流侧电压偏差,缓解了冲击电压和电流;然后针对传统变PI参数控制器在动态和稳态特性上的缺点,提出了模糊PI切换器。该控制器利用模糊控制的非线性优点,消除了电压超调,降低了电流冲击。再利用PI控制器响应速度快的优点,保证稳态补偿精度。为了进一步减小冲击,设计了参考电流线性递增控制方法。通过参考电流的线性控制,实现了软起动控制目的。仿真结果证明了所提出的软起动控制策略的有效性。     

Robust decentralized load frequency control of interconnected power system with Generation Rate Constraint using Type-2 fuzzy approach

The Load Frequency Control (LFC) problem has been a major subject in electrical power system design/operation. LFC is becoming more significant recently with increasing size, changing structure and complexity in interconnected power systems. In practice LFC systems use simple Proportional Integral (PI) controllers. As the PI control parameters are usually tuned, based on classical approaches. Moreover, they have fixed gains; hence are incapable of obtaining good dynamic performance for a wide range of operating conditions and various load changes, in multi-area power system. Literature shows that fuzzy logic controller, one of the most useful approaches, for utilizing expert knowledge, is adaptive in nature and is applied successfully for power system stabilization control. This paper proposes a Type-2 (T2) fuzzy approach for load frequency control of two-area interconnected reheat thermal power system with the consideration of Generation Rate Constraint (GRC). The performance of the Type-2 (T2) controller is compared with conventional controller and Type-1 (T1) fuzzy controller with regard to Generation Rate Constraint (GRC). The system parametric uncertainties are verified by changing parameters by 40% simultaneously from their typical values.