基于QPSO分数阶PI~λD~μ的纯电动汽车调速系统研究

为了获得比传统整数阶PID更好的控制性能,本文结合量子粒子群(QPSO,Quantum Particle Swarm Optimization)算法和分数阶微积分理论提出一个分数阶PIλDμ控制方法.通过QPSO优化算法对分别采用整数阶和分数阶PID控制器的目标函数的KP,KI,KD参数进行优化,并将结果导入电动汽车调速模块中进行验证.仿真结果表明,经过QPSO算法优化后的分数阶PIλDμ参数能够明显改善纯电动汽车的调速性能,并使驱动系统的响应速度更快、稳定性更好.     

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。     

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.     

城市轨道交通列车分数阶控制算法研究

实现全自动驾驶是城市轨道交通列车未来的发展方向,速度控制算法作为列车自动驾驶系统(Automatic Train Operation,ATO)的核心,对于列车的控制性能具有重要的影响。本文使用了分数阶PIλDμATO速度控制算法,采用Tustin直接离散化作为分数阶PIλDμ控制器的数值离散化方法,完成了分数阶PIλDμ控制器的设计与实现,并将该控制器应用于列车自动运行系统中。仿真研究表明,与传统的整数阶PID控制算法相比较,分数阶PIλDμATO速度控制算法能很好地满足列车运行的基本指标,从而验证了其较好的鲁棒性和适应性。     

基于神经网络优化算法的分数阶PI~λD~μ控制

针对传统的PID控制器控制效果欠佳以及分数阶PI~λD~μ控制器参数复杂难以整定的问题,设计了一种基于误差反向传播(Back propagation, BP)神经网络算法的分数阶PI~λD~μ控制器。首先,将分数阶PI~λD~μ控制器数字化,然后通过BP神经网络算法调节突触权值,经调整后的输出量作为分数阶PI~λD~μ控制器的参数值,最后分别采用分数阶和整数阶作为被控对象进行实验仿真,仿真结果证明了神经网络分数阶PI~λD~μ控制器比传统PID控制器的具有超调量小、上升时间快、稳定性好的优点。     

基于分数阶控制的液压加载系统设计与仿真

针对车辆转向系统的液压力加载测试系统,建立传递函数模型.用时间乘以误差绝对值积分的ITAE性能指标作为评价准则,通过Matlab计算出适用于系统的最优PID控制器控制参数.使用FOMCON工具包创建分数阶PIλDμ控制器.对积分和微分环节选取分数阶参数阶次λ和μ,通过调节微分和积分环节的阶次观察对分数阶控制器的影响.通过控制性能对比,发现阶次取值在0~1范围内,积分阶次对响应的影响要比微分阶次的影响更大.固定最优PID参数,求得λ和μ最优值.仿真表明,其精度满足技术要求,分析系统伯德图可知系统工作稳定,冗余储备高.     

离子聚合物-金属复合材料分数阶模型的建立与控制

IPMC是一类具有很好应用前景的电活性智能材料,但响应机理复杂且具有非线性限制了其开发与应用。分数阶控制是对传统整数阶控制理论的概括和补充,分数阶控制理论使得传统经典的PID控制理论更具有可模拟性和鲁棒性。为了准确地建立IPMC驱动器的模型并说明分数阶控制的优越性,首先建立了描述IPMC驱动器的整数阶模型和分数阶模型,然后比较两种模型的拟合精度,确定采用拟合精度更高的分数阶模型来描述IPMC驱动性能。针对IPMC分数阶模型设计了整数阶PI控制器和分数阶PIλDμ控制器。最后通过仿真分析可见,分数阶控制的上升时间更快,超调量更小,通频带更宽,可应用于控制IPMC的形变,证明了应用分数阶控制方法使得被控系统的性能得到了明显的改善。     

不稳定时滞过程的分数阶PI~λD~μ控制器设计

针对不稳定时滞过程,研究了一种基于设定值加权的分数阶PIλDμ控制器设计方法。首先采用比例环节构成内环反馈镇定不稳定时滞过程,然后基于等效的过程模型,依据设定值加权方法设计分数阶PIλDμ控制器,并进行了控制器参数整定。仿真结果表明:用此方法设计得到的分数阶PIλDμ控制器可以使系统获得良好的动态响应特性,干扰抑制特性以及克服系统参数变化的鲁棒性。     

异步电机全分数阶矢量控制系统的设计与实现

为实现异步电机的高性能控制,提出了一种基于全分数阶PIλDμ控制器的矢量控制系统设计方法。根据分数阶控制器的数学特征,确定矢量控制系统中分数阶电流环控制器和分数阶电压环控制器的形式;根据相位裕量、幅值及增益鲁棒性准则求出分数阶控制器的参数;在数值仿真中,采用Oustaloup递归滤波器来实现分数阶算子的近似和有理化,对比了同样设计标准下整数阶控制器和分数阶控制器在横转速、转速变化和负载突变下的动态性能。对所提控制方法进行了实验验证,结果表明:相较于采用整数阶PID控制器系统,采用电流转速双闭环全分数阶PIλDμ控制器系统的跟随性能和抗扰性能更优,使用分数阶的矢量控制系统能使阶跃响应的超调量和调节时间分别下降24.84%和7.35%,在输入变化的系统中分数阶的动态降落为整数阶的22.5%。研究结果表明,所提分数阶控制器的设计方法可用于异步电机高性能矢量控制系统。     

交流伺服系统的一种PIλDμ控制器设计方法

针对交流伺服系统,建立了数学模型,并设计了一种分数阶PIλDμ控制器设计.在利用传统PID参数整定方法确定比例增益kp、积分增益k1和微分增益kd的基础上,结合相位裕度定义,在相位裕度和截止频率给定的情况下完成积分阶次λ和微分阶次μ的设计.在求解积分阶次成λ和微分阶次μ时,采用一种简单易行的图解方法,巧妙地将求解一组非线性方程的问题转化为绘制两曲线求交点的问题.仿真结果表明,相对于传统PID控制器,本文设计的PIλDμ控制器,跟踪响应快,抗干扰能力强,鲁棒性好.     

基于可调分数阶PI~λD~μ的无刷直流电动机转速控制器设计

根据模糊匹配规则,利用MATLAB/Simulink软件设计了模糊可调分数阶PIλDμ控制器模型,分别与整数阶PI、分数阶PI~λD~μ控制器模型对无刷直流电动机转速控制效果进行了对比.结果表明:模糊分数阶PI~λD~μ控制器响应更快速、更精准,抗负载扰动能力更强.     

基于粒子群优化算法的分数阶PID控制器设计

分数阶PID控制器具有可变的微分和积分阶次,通过调整控制器参数可以获得更好的控制性能。本文基于粒子群优化算法设计分数阶PID控制器。首先介绍分数阶PID和粒子群优化算法,然后给出分数阶PID控制系统结构、分数阶微积分算子的近似算法和分数阶PID控制器设计的仿真流程,最后通过MATLAB/Simulink对算例进行控制器设计仿真。仿真结果表明,通过粒子群寻优能够获得满意的分数阶PID控制器参数,满足对控制性能的要求。     

双闭环直流调速系统的分数阶PIλ控制

分数阶PIλDμ控制算法有助于比较新的、控制性能比较高的控制器。将分数阶PIλ算法应用到双闭环直流调速系统的速度控制器中,利用粒子群优化算法确定分数阶PIλ控制器的最优的Kp、Ki和λ参数;并和整数阶PI控制器进行比较。通过Matlab/Simulink仿真验证了分数阶PIλ控制器的稳定性、跟随性能、抗扰动性能都优于普通整数阶PI算法,同时验证了粒子群优化算法参数整定的有效性。     

多指标约束的满意PI~λD~μ控制器设计

当前,对于分数阶PIλDμ控制器的研究基本都集中在稳定域分析或针对单一指标的参数整定,但在实际工业应用中,控制器的设计常常需要考虑多种因素,使控制系统同时满足多个性能指标,而各个性能指标之间往往存在竞争关系,很难取得平衡。针对这个问题,本文根据满意控制思想,提出了一种多指标约束的分数阶PIλDμ控制器的设计方法,讨论了在扰动衰减H∞指标、灵敏度指标以及控制代价指标约束下PIλDμ控制器参数满意解集的求取策略,并通过仿真验证了该方法是可行有效的。     

分数阶系统的二自由度PID预期动态整定法

采用实际模型简单控制的策略,针对分数阶系统提出一种基于预期动态方程的二自由度PID整定方案(DDE)。通过选取预期动态方程系数,将控制器参数与系统控制要求建立联系,确定各个参数的取值规则。8个分数阶模型的控制仿真结果表明,用DDE法整定的整数阶二自由度PID控制器可以使系统满足预期动态,并且该控制器具有与分数阶PID相当或较其更好的控制效果。     

基于IPMC的频域分数阶建模及最优控制

离子聚合物-金属复合材料(IPMC)具有良好的电-机械特性,由于致动性能类似于生物肌肉,因此受到广泛关注.频域建模方法在处理动力学系统和非常定线性动力学系统的参数辨识方面具有独特的优点.为了针对IPMC驱动器精确地建立数学模型并实现最优控制,首先根据驱动实验数据应用加权Levy算法在频域建立了IPMC驱动器的整数阶模型和分数阶模型,比较两种模型的拟合效果,确定采用拟合精度较高的分数阶模型来描述IPMC非整数阶动力学特性.然后对IPMC分数阶模型应用OptimFOPID界面控制器分别设计了整数阶PID控制器和最优分数阶PIλDμ控制器.最后比较控制效果,可见最优分数阶控制的响应更快,超调量更小,且通频带更宽,可用于实现对IPMC驱动器的精确控制.     

永磁同步电机分数阶与滑模变结构复合控制研究

针对永磁同步电机矢量控制系统的速度环,通过引入分数阶微积分及滑模变结构控制理论,设计了一种分数阶与滑模变结构复合控制器.该复合控制器通过一个可变的加权因子α将分数阶PIλDμ与滑模变结构控制有效、协调地组合起来,从而达到了既克服滑模变结构在滑动平面原点附近产生高频颤动的缺点,又拓宽了相对于传统比例-积分-微分(PID)控制器的调节范围,使得永磁同步电机控制系统的鲁棒性、快速性、稳定性和抗干扰能力得以提高,对于采用多种复合交叉控制方法来改善电动机控制系统具有参考意义.     

基于离子聚合物-金属复合材料的频域分数阶建模及最优控制

离子聚合物-金属复合材料(IPMC)具有良好的电-机械特性,由于致动性能类似于生物肌肉,因此受到广泛关注。频域建模方法在处理动力学系统和非常定线性动力学系统的参数辨识方面具有独特的优点。为了针对IPMC驱动器精确地建立数学模型并实现最优控制,首先根据驱动实验数据应用加权Levy算法在频域建立了IPMC驱动器的整数阶模型和分数阶模型,比较两种模型的拟合效果,确定采用拟合精度较高的分数阶模型来描述IPMC非整数阶动力学特性。然后对IPMC分数阶模型应用Optim FOPID界面控制器分别设计了整数阶PID控制器和最优分数阶PIλDμ控制器。最后比较控制效果,可见最优分数阶控制的响应更快,超调量更小,且通频带更宽,可用于实现对IPMC驱动器的精确控制。     

基于BP神经网络和分数阶PIλDμ的VIENNA整流器控制策略

为了解决传统PI控制器调节速度慢,追踪性能差等问题,文中提出了BP神经网络和分数阶PIλDμ(BP-FOPID）相结合的控制方法。本文首先根据VIENNA整流器的拓扑结构推导出数学模型。接着根据数学模型设计双闭环控制,其中外环采用BP 神经网络对参考电流进行非线性拟合,内环采用分数阶PIλDμ控制器对外环输出的参考电流进行跟踪。另外,由于直流侧上下桥臂电容电压会存在不平衡的问题,本文采用了计及小矢量的改进SVPWM调制策略。最后,在 MATLAB/Simulink 中建立相应的仿真模型,仿真结果表明,文中所提的BP-FOPID的有效性和优越性。     

IPMC分数阶模型的建立与控制

IPMC是一类具有很好应用前景的电活性智能材料,但响应机理复杂且具有非线性限制了其开发与应用。分数阶控制是对传统整数阶控制理论的概括和补充,分数阶控制理论使得传统经典的PID控制理论更具有可模拟性和鲁棒性。为了准确地建立IPMC驱动器的模型并说明分数阶控制的优越性,本文首先建立了描述IPMC驱动器的整数阶模型和分数阶模型,然后比较两种模型的拟合精度,确定采用拟合精度更高的分数阶模型来描述IPMC驱动性能。并针对IPMC分数阶模型设计了整数阶PI控制器和分数阶 PID控制器。最后通过仿真分析可见,分数阶控制的上升时间更快,超调量更小,通频带更宽,可应用于控制IPMC的形变,证明了应用分数阶控制方法使得被控系统的性能得到了明显的改善。