基于电机温度时滞耦合系统的自抗扰控制研究

电机过热时会造成绕组绝缘降低,严重时会烧坏电机。由于电机温度存在较大的时滞性和耦合性,无法用准确的数学控制模型进行描述。传统的双通道PID控制算法降低了对电机温度的控制精度,导致电机过热。提出一种基于自抗扰控制算法（ADRC）的电机温度控制方法,以双通道PID控制方法为基础进行了改进,对内外扰动进行综合处理,对扩张状态观测器进行估计,并在反馈中引入非线性特性。利用Matlab平台模拟实验环境和实际电机,与传统的PID控制算法进行了仿真实验对比。结果表明,自抗扰控制算法能够有效的对电机温度进行解耦控制,实现了对电机温度的精确控制。     

一种改进PID控制算法的Boost变换器

为了克服采用SVPWM控制的三相Boost变换器中传统PID控制参数选取困难和控制过程中不能更改的问题,采用神经网络对PID控制算法进行了改进,设计了一种基于改进PID控制算法的三相Boost变换器,实现了PID控制参数的在线整定,提高了设计效率。仿真结果表明,与传统的PID控制相比,利用改进PID控制算法的三相Boost变换器能够有效地降低谐波,达到了设计要求。     

PM2.5测量系统中改进神经网络控制算法优化补偿

针对现阶段PM2.5测量系统的测量精度较低的问题,提出了改进的BP神经网络PID控制算法对其进行优化补偿。通过对粒子群优化算法的速度公式进行了改进,采用优化的粒子群算法优化了BP神经网络,将其用于PID的在线参数调节,以PM2.5测量系统作为研究对象,将改进的BP神经网络PID控制算法与传统PID分别作了仿真研究。研究结果表明,基于改进的粒子群优化算法改进的BP神经网络PID控制算法与传统的PID控制相比,提高了测量精度,在一定程度上减少了误差。     

基于模糊神经网络PID的水轮机组频率控制

在水电站发电过程中,频率控制至关重要,但是对于这种非线性、时变性的复杂控制系统来说,传统PID控制方法存在参数整定困难,控制效果不佳的缺陷。因此在传统的PID算法、模糊控制以及神经网络控制算法的基础之上,提出一种模糊神经网络PID联合控制算法来优化水轮机调节系统的PID参数,并应用到水轮机调节系统当中,与传统PID控制器进行对比,结果表明模糊神经网络PID控制算法对水轮机调节系统的控制上在调整时间以及超调量方面都比传统PID算法更好,控制效果好,克服了传统PID算法的不足。     

基于数字PID和89C52单片机的温度控制系统

针对在工业生产过程中经常需要高稳定度的恒温环境,传统模拟式仪表结合简单的PID控制较难达到目标的情况,提出了基于数字PID控制算法和89C52单片机的温度控制系统.该系统通过温度传感器DS1820对温度进行采样和转换,然后执行数字PID控制,输出控制量来调节可控硅触发端的通断,从而实现对温度的控制.水温可以在一定范围内由人工设定,并能在环境温度降低时实现自动调整.结果表明:通过将数字PID算法和89C52单片机结合使用,使整个控制系统的温度控制精度提高了10%,输出温度的误差小于2%,不仅满足了对温度控制的要求,而且还可应用到对其它变量的控制过程当中.     

一种改进的PID控制算法的实现

本文给出了一种改进了的PID控制算法,该算法通过在线修正积分项权值和积分项,实现了PID控制的在线优化。基于上述方法,在Matlab中对一三阶系统进行仿真控制,仿真研究结果表明,本文所提出的控制算法抗干扰能力强,鲁棒性好。     

模糊专家与PID混合控制的温室高效增温算法研究

依据能量平衡的温室温度数字模型和实际温室的具体参数建立温室环境Matlab仿真模型,经温度预测误差统计分析,预测数据与真实数据的相关系数为0.968 877 07,决定系数为0.938 722 78。提出一种基于模糊专家控制与PID控制相结合的混合算法,该算法根据每个时间片实际温度与设定温度之间温度偏差与设定阈值比较选择不同控制算法。当温度偏差大于阈值时,选择模糊专家控制;小于阈值时,切换到PID控制,兼顾动态和稳态特性。仿真实验表明,提出的算法比优化前的开关控制、PID控制算法、专家模糊控制算法分别节能13.68%,9.07%,5.89%。实际应用证明,使用该算法控制的增温温室比传统开关控制的增温温室内种植的越冬番茄增产2.1%。     

一种ITAE六旋翼无人机双闭环串联-前馈PID姿态控制算法

针对传统比例积分微分(PID)控制算法在多旋翼姿态控制时因闭环零点所导致的系统超调量增加、反应速度降低的问题,以六旋翼无人机为研究平台,提出一种时间加权绝对误差值积分(ITAE)指标双闭环串联-前馈PID姿态控制算法。结果表明,在该算法下系统的超调量σ可控制在2%以下,调节时间ts控制在0.5 s以内,可实现对六旋翼无人机高度、偏航角、仰俯角和滚转角的控制,可保证无人机系统的稳定性且使稳态误差接近于0。该算法有效解决了传统PID控制算法在进行姿态控制时存在的超调量大、调节时间长的问题,同时也解决了前馈滤波PID算法控制时出现的超调量降低、调节时间增加的问题,说明算法对六旋翼无人机具有较好的控制效果。     

智能寻迹模型车的控制策略及算法研究

在输入信号及硬件有限的条件下,运用一种有效寻迹、转向与速度控制算法,对于提高智能车的运动性能,有着重要的作用.为提高智能车的性能,对控制算法进行了研究.针对传统的路径离散识别算法只能获得少而离散化路径信息的问题,提出了采用连续化路径识别算法对路径信息采集;针对制约智能车快速寻迹的转向及速度问题,提出了采用优化的PID控制算法对智能车的舵机和电机进行控制.实验结果表明,与传统方法相比,采用连续的信号、基于反馈控制的PID控制算法,智能车的快速性、灵敏性、稳定性明显改善,从而验证了算法的可行性.     

基于滑膜控制的汽车电子助力转向系统性能研究

考虑汽车电子助力转向系统性能受外部扰动和机械传动环节摩擦力的影响,本文提出了一种新型滑膜控制算法,通过理论分析研究算法的稳定性,并通过试验验证算法对电子助力转向系统稳态精度和动态响应特性的影响。首先,针对典型的电子助力转向系统,构建其运动学和动力学方程,确定助力电机与执行机构间机电系统的数学关系。其次,为提升电子助力转向系统的控制性能,提出一种新型滑膜控制算法,并通过李雅普诺夫判据证明此控制器的稳定性。再次,说明本文的电子助力转向系统控制结构,利用Microchip公司生产的dsPIC30F6012作为系统运算处理微控制器,在其控制器中嵌入所提控制算法。最后,采用PID控制算法、传统滑膜控制算法和新型滑膜控制算法三种方法跟踪阶跃指令和正弦转矩指令,试验表明新型滑膜控制方法动态响应速度快,稳态精度高,在跟踪正弦转矩指令时,其动态跟踪精度较PID和传统滑膜控制方法分别提升71.7%和45.8%。     

基于数字PID和89C52单片机的温度控制系统

针对在工业生产过程中经常需要高稳定度的恒温环境,传统模拟式仪表结合简单的PID控制较难达到目标的情况．提出了基于数字PID控制算法和89C52单片机的温度控制系统。该系统通过温度传感器DS1820对温度进行采样和转换．然后执行数字PID控制,输出控制量来调节可控硅触发端的通断,从而实现对温度的控制。水温可以在一定范围内由人工设定,并能在环境温度降低时实现自动调整。结果表明：通过将数字PID算法和89C52单片机结合使用,使整个控制系统的温度控制精度提高了10％,输出温度的误差小于2％,不仅满足了对温度控制的要求,而且还可应用到对其它变量的控制过程当中。     

基于神经元自适应PID永磁同步电机的仿真与研究

针对传统PID控制器参数固定,处理非线性时变系统的局限性,提出神经元自适应PID控制算法。以传统PMSM转速控制为基础,采用神经元自适应PID控制方式,选用Hebb学习算法,以误差平方为性能指标实现参数在线调整,进而实现电机转速的快速跟踪。逆变器环节采用非正交坐标系下SVPWM算法,简化矢量算法步骤。仿真结果表明,对比传统PID控制方式,神经元自适应PID控制系统作用永磁同步电机,可以达到响应快、精度高的控制效果。     

基于Smith预估补偿与RBF神经网络的改进PID控制

由于工业界普遍存在且难以很好地解决恒温控制的大滞后和非线性问题,特提出了将Smith预估补偿和RBF神经网络与PID控制相结合的改进PID控制算法。该算法利用Smith预估补偿对温度滞后问题进行处理,利用RBF网络在线学习能力进行PID参数的动态调整处理非线性问题,进而保证恒温控制使系统处于最佳状态。     

基于PID控制算法的二阶惯性纯滞后系统设计

工业控制过程中的大滞后现象会增加控制系统的风险和管理难度,而传统控制系统设计在控制响应的稳定性输出和积分绝对误差方面都难以满足工业控制的基本需求,为此提出一种基于改进PID控制算法的二阶惯性纯滞后系统设计。详细分析了二阶惯性纯滞后抑制系统的硬件构成,在控制器芯片的选择方面,采用基于ARM和FPGA的双芯片设计,以提高系统的稳定性;在算法设计方面,对传统的PID控制算法进行了优化和改进,开发了一种信息传递函数,并求解出函数的相频特征与幅频特征,最后给出基于改进PID算法的完整控制流程。仿真数据结果表明,提出的控制系统设计在响应曲线的输出方面更接近于系统设计值,在ISE值的控制方面也优于传统控制系统设计。     

超声电机驱动的轻量化扫描机构高精度控制

为实现卫星高分载荷扫描驱动机构的轻量化,以超声电机为驱动部件,设计了一款扫描驱动机构,质量仅为传统的步进电机加谐波减速器驱动方案的15%。构建了扫描驱动机构驱动控制器,配合21位绝对式光电编码器作为位置反馈传感器,对扫描驱动机构高精度控制方法进行了研究。针对超声电机在精密控制中的非线性及时变性,在对比总结比例、积分、微分(PID)控制、模糊控制、神经网络PID控制算法的基础上,设计了一种基于专家规则的PID控制器,并结合超声电机实时温度作为前馈控制在线调节控制器控制参数,最后进行了指向控制和速度稳定度实验研究。实验结果表明：令扫描驱动机构指向20°时,稳态指向精度优于2″,在3.3 r/min情况下扫描驱动机构速度稳定度优于±1%,能够满足卫星载荷对扫描驱动机构高精高稳的控制需求。     

基于模糊PID控制的半导体激光器温控系统

基于模糊控制原理,采用模糊控制与PID控制相结合的模糊控制方法,完成了一种针对半导体激光器温度控制的算法设计。该模糊PID控制算法,能够自适应调节PID的比例、积分和微分系数,从而使半导体制冷器的温度保持恒定。Simulink仿真结果表明,采用该模糊PID控制算法后系统的超调量减少40%,缩短了调节时间,控制效果优于常规PID控制系统。     

基于Dahlin算法变风量空调自校正PID控制

变风量空调具有时变、延时、非线性等特点,在此类系统中传统的PID控制算法难以取得最佳的控制效果。基于广义预测自校正的控制算法,控制精度高,具有较强的跟踪性能,但是以增大的计算量和频繁的调节系统参数为代价的。文中提出一种基于改进的Dahlin参数整定方法的自校正PID控制器,该算法在理论建模的基础上,采用在线的带遗忘因子最小二乘法,实现传递函数的参数估计,建立了系统PID参数之间的关系式,实现变风量空调系统的末端控制。算法仿真运算及实验表明,与传统PID及广义预测自校正控制方法相比,文中方法控制精度高于传统PID,同时计算复杂度低于通常广义预测自校正控制。     

基于Dahlin算法变风量空调自校正PID控制

变风量空调具有时变、延时、非线性等特点,在此类系统中传统的PID控制算法难以取得最佳的控制效果.基于广义预测自校正的控制算法,控制精度高,具有较强的跟踪性能,但是以增大的计算量和频繁的调节系统参数为代价的.文中提出一种基于改进的Dahlin参数整定方法的自校正PID控制器,该算法在理论建模的基础上,采用在线的带遗忘因子最小二乘法,实现传递函数的参数估计,建立了系统PID参数之间的关系式,实现变风量空调系统的末端控制.算法仿真运算及实验表明,与传统PID及广义预测自校正控制方法相比,文中方法控制精度高于传统PID,同时计算复杂度低于通常广义预测自校正控制.     

基于PID算法的音圈电机位置控制系统设计

文中分析了音圈直线电机的数学模型,利用微处器结合模拟电路来设计驱动系统,并对PID控制算法及其噪声模型进行了分析。针对音圈电机在运行中存在的高频噪声干扰问题,提出了一种基于PID与Luenberger Observer观测器相结合的控制算法,该算法通过在电机负载增加一对反馈电阻来消除噪声,对比常规PID算法,该控制器算法不仅能够消除低频噪声,而且对高频噪声处理方面也有着明显的优势。在MATLAB/Simulink中建立了音圈电机仿真模型,仿真结果表明,对比常规PID算法,该算法在高频噪声方面具有更强的去噪能力,最后通过实验证明了该算法具有更好的位置定位效果。     

基于GA的DRNN-PID算法在多电机系统中的应用

对于多变量非线性强耦合的多电机同步控制系统,难以建立精确数学模型并施加有效控制的缺陷,文中采用基于遗传算法的对角递归神经网络（DRNN）的PID控制算法,以3台电机的速度张力系统为对象,对其进行控制。通过实验表明,该算法没有一般的神经网络PID控制算法易陷入局部极值等缺陷,控制效果良好。