光伏并网系统的大脑情感控制器设计方法

温度、光照等因素的影响使光伏阵列的输出呈间歇性，而光伏并网系统采用传统的PI控制方法无法快速跟踪其变化易造成较大的能量损失，并对电网产生一定干扰。针对此问题，文中模拟大脑的情感学习、记忆和调节机制，提出一种基于大脑情感的光伏并网系统电压外环控制器设计方法，通过选取直流电压误差的比例和积分作为感官输入信号并获得相应的控制结构，再利用学习率来改变控制器参数自动调整的范围。与传统PI控制方法相比，该控制器具有自适应校正能力，可以根据直流侧电压误差的大小来调整电压误差跟踪步长，实现系统电压的快速跟踪，具有较强的鲁棒性。通过仿真及dSPACE实验结果分析可知，情感控制器具有自适应校正能力、较快的响应速度和较强的抗干扰能力，有效减少系统的能量损失。     

静止无功发生器的模糊PI控制器设计与仿真

设计了用于电力系统中无功补偿的静止无功发生器的模糊PI控制器,结合了PI控制和模糊控制的优点,以含静止无功发生器的单机一无穷大系统为研究对象,分别采用常规PI控制和模糊PI控制进行电力系统暂态仿真,证明模糊PI控制器在系统较大的运行空间上均能较好的发挥静止无功发生器的补偿效果。     

永磁同步电动机新型模糊PI控制器的设计

为提高永磁同步电动机控制系统的抗扰性能,设计了一种新型的模糊PI控制器.该控制器包括模糊控制器和PI控制器,采用模糊开关选择器根据系统的状态实现不同控制器之间的切换,实现简单.将该新型控制器用于永磁同步电机控制系统中,仿真结果表明:与传统PI控制永磁同步电机伺服系统相比,永磁同步电机模糊PI控制系统鲁棒性强、响应快、对被控对象参数变化具有较好的适应能力.     

基于模糊PI控制的超声波换能器谐振频率跟踪系统仿真

对于超声波换能器谐振系统,利用传统谐振频率跟踪方法动态性能不甚理想,故而采用模糊控制与PI控制相结合的模糊PI控制方法.首先对超声波发生器系统进行建模,再由模糊规则表、模糊化、反模糊化以及在线仿真整定,确定PI控制器参数,最后以相位差作为模糊PI控制器的输入量,进而得到新的驱动频率控制量,新的驱动频率信号驱动逆变器得到换能器此时所需要的控制频率,即换能器谐振频率.计算机仿真结果表明,模糊PI控制方法使整个系统具有更好的动态和静态性能,能有效地使换能器工作在谐振频率.     

基于模糊PI算法的电机调速策略

介绍了模糊PI算法在电机控制中的应用,构建了模糊PI调节器的控制规则,并在此基础上建立模糊PI控制器的电机调速系统数学模型。在Matlab下对系统进行仿真试验,在超调量、稳态静差,快速性及抗扰动性等方面与基本PI控制器进行了比较,获得仿真实验结果。     

一种线性神经元PI控制器模型

在对常规PI控制器模型分析的基础上，结合线性神经元自学习能力和适应能力强的优点，提出了一种线性神经元PI控制器模型．该模型结构简单，在一定程度上实现了比例系数和积分比例系数的自整定功能，能够在简单系统中取得较好的效果，具有工程实践应用价值．以单级三冲量锅炉汽包水位控制系统为例，分析了线性神经元PI控制器的控制效果及特点，仿真实验表明应用该控制器的系统具有优良的控制品质．     

基于模糊自适应PI控制在TSMC-PMSM闭环控制中的应用

分析了双极矩阵变换器（TSMC）在永磁同步电机（PMSM）闭环控制的基本原理,针对传统PI控制器对电机转速控制响应速度慢,控制精度低,以及电机调速、负载参数变化时,很难达到预期效果等问题,提出了一种利用模糊控制构建模糊自适应PI控制器,实现转速和电流闭环控制,该方法利用模糊推理能实现对PID参数的在线自整定,进一步完善PI控制器的性能,提高系统的控制精度。最后,在Matlab/Simulink软件上搭建了系统仿真平台,仿真结果验证了模糊自适应PI控制器能快速准确地跟踪转速的给定及具有良好的抗干扰性。     

非线性自抗扰状态PI控制器的研究

针对线性状态PI控制器只适用于单输入单输出的线性系统的不足 ,提出了非线性自抗扰状态PI控制方法 ,将“自抗扰”控制技术的控制思想应用于常规状态PI控制 ,使其适用于单输入单输出的非线性系统的控制。解决了“自抗扰”控制技术中扩张状态观测器的参数问题 ,并对系统的稳定性进行了定性分析。仿真算例表明 ,非线性自抗扰状态PI控制器对对象模型参数摄动和外扰具有良好的适应性和鲁棒性     

参数自调整模糊-PI控制器在转位控制系统中的应用

针对车载导航系统中的转位系统所存在的干扰非线性和不确定性,设计了双闭环控制系统. 内环采用参数自调整模糊-PI复合控制器,利用模糊控制的仿人控制思维,改善了系统的动态性能;引入的PI调节器保证了系统的稳定精度,弥补了模糊控制的不足,系统的鲁棒性和稳态精度都有所提高;在进行控制器切换时,依据控制量的大小调整PI控制器的参数. 外环使用PI控制,保证了位置控制精度. 仿真数据表明,在外界干扰存在的情况下,通过双环控制,转位控制系统具有运行平稳、抗干扰能力强且定位精度高的特点.      

基于分数阶微积分的风力发电机的变桨距控制方法研究

在分数阶微积分理论的基础上,研究了风力发电机变桨距液压控制系统控制策略,并运用Matlab的Simulink工具仿真,分析各个控制策略对风力发电机的变桨距液压控制效果。仿真结果表明,与整数阶PID控制器相比,该系统在分数阶PIλDβ控制器控制下整个闭环系统具备较好的动、静态性能,说明分数阶PIλDβ控制器控制性能的优越性。     

一种基于DVR的低压微网系统关键负载恒压供电控制策略

微网中的线路阻抗、逆变器输出阻抗以及电网电压波动都会造成微网中关键负载电压的波动。为使电压敏感负载恒压供电,在微网中引入动态电压补偿器(DVR)。给出了DVR的主电路,其控制策略包含有源阻尼环、瞬时电压环以及有效值电压外环,分别保证DVR的工作稳定性、动态特性以及稳态精度。给出了闭环控制参数的设计方法。仿真结果表明,将DVR应用到微网中可保证关键负载恒压供电,并具有优良的动态性能和稳态精度。     

FUZZY-PI控制器在双闭环串级调速系统中的应用

针对传统的双闭环调速系统存在的问题，利用模糊控制和常规PI控制的优点，设计出一种参数自调整FUZZY-PI调节器。作为双闭环串级调速系统的速度调节和电流调节器。阐述了FUZZY—PI控制器的控制策略和实现方法，通过实验证明该系统对系统的非线性、参数变化及负载扰动提供了快速的鲁棒控制，并解决了稳态精度问题，实现了无静差调速。     

非线性幅值控制算法中2种PI控制器的比较

驱动系统在科氏质量流量计中起到了非常重要的作用,驱动性能的好坏直接影响着质量流量测量的准确性;非线性幅值控制算法是一种好的驱动增益控制算法,其中的PI控制器有2种实现方法,即积分分离的PI控制器和积分限幅的PI控制器;为了比较不同控制方法的效果,文章基于科氏传感器的时变参数模型,根据实际驱动电路来建立Simulink仿真模型,用驱动电路驱动CNG050传感器得到的实验数据,来验证模型参数设置的正确性,通过Simulink仿真,研究了2种不同控制方法,结果表明,积分限幅的PI控制器的控制效果较好.     

基于模糊控制的交流伺服系统的设计

针对永磁同步电动机交流伺服系统,提出了模糊控制方案.在交流伺服系统的设计中,采用模糊控制器作为其位置调节器,采用电流快速跟踪控制方案设计电流调节器,对于速度调节器,按Ⅱ型系统设计,并选用PI型调节器,极大地提高了系统的性能.实验与仿真结果表明,基于模糊控制的交流伺服系统与常规PID控制的交流伺服系统相比,具有良好的动态、稳态性能以及较强的鲁棒性,从而证明了这种设计方法的合理性和优越性.     

High Performance Position Control System Based on SR-PM Motor

A position control system was developed using a synchronous reluctance permanent magnetic (SR-PM) motor with the field oriented control (FOC). To get satisfactory control performance, a fuzzy adaptive proportion integration (PI) controller was used rather than a conventional PI controller for the position control. The controller tunes the PI parameters online with fuzzy logic, based on the error and the change of the error between the feedback and reference position. The superiority of the fuzzy PI controller compared to conventional controller is illustrated by simulations and experiments which confirm that the fuzzy PI controller effectively restrains overshoot of the position response. As a result, the servo system gives satisfac- tory steady state and dynamic performance.     

基于神经网络的PWM整流器矢量控制研究

建立电压型PWM整流器的一般数学模型,运用坐标变换技术得到其在两相旋转dq坐标系下的数学模型,并采用SVPWM整流器的双闭环控制系统。针对PI控制器参数整定困难的问题,利用神经网络的自学习功能,设计一种基于BP神经网络的PI控制器,实现PI控制器的参数自整定。最后利用MATLAB提供的电力系统工具箱构建PWM整流器的滞环控制系统和矢量控制系统的仿真模型进行仿真实验对比。仿真结果表明,基于BP神经网络的矢量控制系统超调量被抑制,系统鲁棒性增强。     

基于分数阶PI~λ控制器的单容水箱液位控制

讨论分数阶PIλ控制器在单容水箱液位控制中的应用问题,给出了一种基于图解稳定性准则的PIλ控制器的设计方法.研究了PIλ控制器的参数稳定域,然后在稳定域内进行系统性能的设计,并提出具体的设计算法.通过Matlab仿真和水箱液位控制系统的实际操作实验,对分数阶PIλ控制器、整数阶PI控制器和常规Ziegler-Nichols参数整定方法进行比较,说明了本文设计方法的有效性和分数阶PIλ控制器的优越性.     

最优分数阶PIλDμ网络时延控制器

将分数阶控制理论应用于网络控制系统的时延研究当中,设计了适用于网络控制系统的分数阶最优PIλDμ控制器,并通过仿真实验将其针对固定时延和随机诱导时延的控制效果与整数阶最优PID控制器作了比较.实验结果表明,分数阶控制器和整数阶控制器在应用于对象为整数阶的网络控制系统时均能得到较为理想的效果,但分数阶控制器得到的阶跃响应的超调量更小、上升时间和调节时间也都相对更短,这说明最优分数阶PIλDμ针对网络时延具有更为理想的控制效果.