负载电阻下变论域模糊PI控制对 Buck -Boost 变换器的影响

为提高Buck-Boost变换器的控制精度,提出一种变论域模糊PI控制器方法.该方法利用模糊PI控制器来实时调整系统的参数,并通过引入变论域解决输入量过大或过小时控制器的参数无法自适应的问题.Matlab/Simulink仿真实验结果表明,本文提出的变论域模糊PI控制方法在控制精度和响应速度方面均优于传统PI控制和模糊PI控制方法,因此本文方法对提高Buck -Boost变换器系统的稳定性具有很好的参考价值.     

新型感应加热电源调功方式的仿真

针对现存各种感应加热电源调功方式的不足,提出了模糊-PI复合控制的调功方法。该方法综合了模糊控制与PI调节的优点,确定了模糊控制器与PI调节器的最佳参数,给出了模糊-PI复合控制器仿真模型。仿真实验表明,模糊-PI控制器完全满足控制要求,控制效果良好,具有控制精度高,响应速度快的优点。     

发电用重型燃气轮机的模糊自适应控制

为了克服传统PI控制器的不足，满足燃气轮机对高品质控制性能的要求，对常规PI控制算法进行分析，找出了常规PI控制器不能获得最佳控制效果的原因．同时通过对模糊自适应控制的原理和燃气轮机运行过程的分析，并结合专家经验得出燃气轮机模糊PI控制规律，设计出了透平转速和燃气轮机排气温度的模糊自适应PI控制器．仿真试验结果证实模糊自适应控制器可以提高燃气轮机的性能，而且实现方便——只要在原系统上增加一个微处理器，完成模糊计算即可．     

交流牵引机车库内移车矢量控制系统研究

针对交流牵引电力机车在库内低速移动的工况,提出以机车DC 110 V蓄电池作为动力源,采用基于模糊自适应PI速度控制器的矢量控制系统。通过控制异步电机的转速,从而控制交流牵引电力机车在库内低速、稳定移动。最后,利用MATLAB/Simulink对本控制系统进行建模和仿真实验。仿真结果表明,基于模糊自适应PI速度控制器的矢量控制系统具有电压利用率高、转速误差及超调小、系统速度调节的自适应能力强等优点。     

新型静止无功发生器的Fuzzy-PI控制

论述ASVG的工作原理,根据控制原理设计ASVG的模糊PI(Fuzzy-PI)控制器.采用模糊控制器获得良好的动态性能,同时引入PI控制改善模糊控制器的静态性能,增强其鲁棒性.该控制器使系统在电流跟踪误差较大时比例控制占主导,误差减小速度较快,在误差减小到一定范围内时积分控制占主导,实现稳态无差.并且该控制器具有较强的自适应控制能力,增强了对电力系统稳定性的控制,具有满意的控制精度,易于实现数字控制,比传统的PI控制具有更好的控制效果.数字仿真验证了该控制方法的有效性和正确性.     

主动隔振系统的模糊PID控制

针对光电测量设备车载平台主动隔振控制,利用MATLAB/Simulink搭建模糊PID控制仿真模型进行了不同频率振源信号的仿真实验。仿真结果表明,模糊PID控制器效果良好,鲁棒性强。     

直流无刷电机的模糊PI速度控制

在分析无刷直流电机数学模型的基础上,将模糊控制与传统的PID控制相结合,设计了模糊PI无刷直流电机速度控制器,并应用于调速伺服系统.仿真实验表明,用模糊PI控制器代替普通的PI控制器,可以使BLDC的整体性能得到显著改善,是高性能BLDC调速系统开发的一个重要方向.     

异步电动机的单神经元模糊自适应控制

针对异步电动机矢量控制中PI控制器自适应能力较弱的问题,提出了用单神经元模糊自适应控制器代替转速PI调节器和磁链PI调节器的方法,并基于梯度下降法和单神经元自适应模糊控制原理,将增量式PI控制算法和单神经元自适应学习规则相结合,通过模糊控制修正单神经元的比例系数,提高单神经元模糊自适应控制器参数在线调整能力。为验证单神经元模糊自适应控制器的性能,对系统进行仿真实验。仿真结果表明,采用单神经元模糊自适应控制策略,其控制效果优于传统矢量控制,系统的动态和静态性能比较好,而且控制器对电动机转子电阻变化有较好的鲁棒性。该控制方法具有较好的控制性能,使异步电动机控制系统具有较强的自适应能力。     

预测模型的单神经元PI控制器

针对工业过程和实际控制对象的慢时变非线性的特点 ,设计了一种预测模型的单神经元 PI控制器。采用单神经元 PI控制算法与神经网络预测模型相结合的控制策略 ,用 PI控制规律来确定控制器的输出。用一个自适应神经元网络作为非线性系统的预测模型 ,估计下一步的输出值 ;用一个单神经元实现 PI控制来优化下一步的控制。利用 Matlab/Sim ulink工具对 PI控制器和预测模型的单神经元 PI控制器进行比较仿真实验 ,其控制对象为典型的非线性系统。仿真实验表明 :预测模型的单神经元 PI控制器具有结构简单 ,计算速度快 ,鲁棒性好等特点     

无刷直流电机模糊PI控制系统

设计了模糊比例积分(Fuzzy-PI)控制器,用以实现对无刷直流电机的双闭环调速。给出无刷直流电机的数学模型,阐述了模糊PI控制器的构建过程,使用matlab软件搭建无刷直流电机的控制系统,分析重点模块,对控制系统进行仿真实验得到了仿真图形。仿真结果表明模糊PI控制器能够加快系统响应时间,减小超调,提高系统的控制精度,具有更好的应用价值。     

基于模糊控制的PWM整流器的抗负载扰动性能

提高PWM整流器抗负载扰动能力、减小直流母线电容量是PWM整流器的重要研究内容.为此按照模糊控制原理，根据系统输出直流母线电压误差，设计了一种模糊控制器，并在Matlab环境下建立了仿真模型.在系统带载启动、增加负载以及减小负载情况下，基于传统PID控制和模糊控制，进行了直流电压超调及响应时间的仿真对比.结果表明：在PWM整流系统中使用模糊控制，能改善系统的动态性能，提高系统的动态响应速度，减小直流母线的电容量，从而验证了该控制方法的有效性.     

四轮驱动汽车沙地牵引力控制方法仿真

建立了四轮驱动汽车驱动动力学模型,应用PI控制方法设计了油门控制系统。应用模糊控制方法建立了油门的模糊PI控制系统,给出了参数查询表。对室内沙槽的牵引力控制进行了模拟研究。结果表明:采用PI控制、模糊控制和模糊PI控制建立的油门控制系统可将驱动轮滑转率控制在最佳值附近,并能消除驱动轮过度滑转现象。     

交通控制硬件在环实时仿真平台设计

为了获得既符合交通信号机逻辑与参数要求,又达到最优控制效果的信号配时方案,需要建立室内仿真实验环境与现场控制机之间的实时通讯,从而使真正符合实际道路交通条件的优化配时方案能够快速及时地得到执行．提出研究交通控制硬件在环实时一体化仿真平台的设计方案,介绍该平台研究的重点内容．通过引入硬件在环的方法,对交通控制仿真软件和交通信号控制器加载控制器接口设备（CID）,从而形成符合交通控制实际情况的实时一体化仿真环境．通过控制器接口设备,交通仿真软件能够实现与交通控制器的实时通信,摆脱了交通仿真软件与交通控制器独立操作,无法进行信息互通的状况．     

具有非线性PI特性的模糊控制器

介绍了基本模糊控制器，阐述了具有非线性ＰＩ控制特性的模糊控制器的设计方法，并采用计算机仿真验证了这种模糊控制器的控制性能。仿真结果表明，当被控对象具有时滞环节和非线性时，它具有良好的动态和稳态特性。     

基于永磁同步电机的电梯速度控制器研究

设计一种基于自适应模糊神经网络原理的永磁同步电机电梯曳引机速度控制器.这种控制器具有神经网络自学习能力和模糊控制器处理不确定信息的能力.网络初始参数通过离线训练方式获得,从而实现对电机速度的智能控制.将模糊神经网络(fuzzy neural network control,FNNC)速度控制器与常用的PI控制、模糊PI控制方式对比进行仿真研究.研究表明,采用自适应模糊神经网络的控制器比另外两种方法更具有良好的鲁棒性和动态性能.     

单周控制DSTATCOM的建模及实现

在简单分析了常见的其它的配电网静止同步补偿器（DSTATCOM）控制策略的同时,将单周控制策略引入DSTATCOM控制器设计中,先建立了其数学模型,再通过仿真验证了该模型的正确性。仿真结果表明,将所设计的单周控制器应用到DSTATCOM实验平台,该装置运行正常。单周控制策略应用于DSTATCOM控制器设计具有鲁棒性高、对系统频率偏差不敏感、控制简单等优点。     

脚轮式全向移动平台负载变化时速度跟踪控制

针对装配有3个单电机脚轮的全向移动平台（简称平台）在不同负载下运动控制精度问题,首先建立平台逆运动学和逆动力学模型;然后在SolidWorks中建立平台三维模型并导入至Adams中建立虚拟样机;在此基础上结合模糊PID控制原理设计速度控制器,并利用Lyapunov函数法证明被控系统的稳定性;最后,在上述控制器作用下,采用Adams-Matlab/Simulink联合仿真技术对平台0%（空载）、20%、50%和100%共4种不同负载情况下的平移运动、复合运动（平动转动同时存在）两种工况进行仿真,并与PID控制效果对比分析。仿真结果表明,模糊PID速度控制器能使速度跟踪滞后时间平均减少56.25%,自转速度最大振幅平均减少46.62%,轨迹误差平均减少57%,及时有效地抑制了负载变化对平台产生的影响,使平台实际速度快速、稳定、准确地收敛于参考速度,系统具有较强的鲁棒性。     

模糊控制在轻武器遥控架座伺服系统中的应用

针对伺服系统这一包含非线性和不确定性的复杂系统,提出了应用模糊控制方法设计的由电流环和速度环构成的双闭环控制系统,其中电流环采用常规的PI调节器设计,速度环采用模糊自适应的PID控制器设计.仿真结果表明,该方法与常规的控制方法相比,具有良好的静、动态特性,从而证明了该设计方法的正确性和合理性.