基于遗传算法的模糊自整定双环直流调速系统

将遗传算法与模糊控制相结合,针对工程上通常采用直流调速系统,详细分析双闭环调速系统的模糊自整定PID控制,设计了模糊控制器并对直流双闭环调速系统进行建模.对系统的转速环的动态性能、抗干扰性能进行仿真分析.最后,与传统PID控制进行比较,得到模糊自整定控制可以大大提高控制效果、抗扰性能强、系统响应速度快、动态性能好等优点.     

基于模糊算法的PID参数自整定电机调速仿真研究

针对传统直流双闭环调速,不能有效克服非线性因素,不能满足对高精度、高性能等场合的要求,本文提出采用模糊PID参数自整定控制策略用于直流电机调速控制系统,从而实现PID参数实时整定。根据一个电机参数模型在Matlab/Simulink中搭建仿真模型,仿真结果表明模糊PID参数自整定控制器比传统PID控制器具有好的控制精度和鲁棒性,并提高了电机动静态性能。仿真结果与理论研究相符,验证了方案设计的合理性,实现了对被控对象的最佳控制。     

模糊自整定PID参数控制器在直流调速系统中的应用

从解决工程船舶直流电动机可控硅调速系统实际问题出发,提出模糊自整定PID参数控制方法,完成了采用单片机控制的模糊自整定PID参数控制器的设计,并进行了相关试验,证明方法的可行性.通过单片机将PID技术和模糊控制理论结合在一起,使得系统硬件简单,软件模块化,可移植性增强,系统的通用性得到提高.     

混合磁悬浮轴承转子系统的模糊控制策略

针对混合磁悬浮轴承,提出一种对磁悬浮轴承转子模糊控制的策略.结合电磁绕组工作原理,采用自感式位移自检测系统代替专门的位移传感器,构成无传感器自检测磁悬浮控制系统,通过模糊PID(proportional,integral and differential)控制器对系统进行控制,并建立了控制系统的数学模型.分析模糊PID控制器整定参数的模糊规则及模糊控制原理,对系统进行了模糊仿真.仿真结果表明:采用模糊PID控制混合磁悬浮轴承系统具有响应快、抗干扰能力强的动、静态性能.     

模糊控制在交流变频调速系统中的应用

考虑到矿井提升机的特点,实际运行中电机参数变化会使得常规PID控制方法的效果不太理想,因此将模糊控制思想和现代控制理论相结合,对交流调速系统的智能化控制进行了研究.选用带有自调整因子的模糊控制器替代原PI控制器,极大的改善了系统的动静态性能,使提升机系统满足快速、稳定和高精度的要求,同时又使系统的鲁棒性得到加强.     

直流电动机人工智能控制器研究

本文将PID控制和模糊控制相结合,控制直流电动机。首先对直流电动机的PID控制进行仿真,鉴于其参数变化范围大,整定过程繁锁,所以采取遗传算法对PID参数进行整定,通过仿真发现,整定过程大大简化,然后又采用模糊自整定方法对直流电动机进行控制,最后,将各种控制方案进行仿真,结果进行对比分析,表明模糊自整定控制器性能不仅具有良好的动、静品质,且具有较强的抗干扰能力以及参数时变的适应能力。     

基于滞后时间削弱器的模糊PID控制系统设计与仿真

针对大滞后对象控制难以及其PID参数整定难的问题,提出一种有效控制大滞后对象的方法.首先利用滞后时间削弱器将大滞后对象演变成小滞后的等效对象,然后用模糊控制对PID参数进行在线自整定,即构成模糊PID控制器,进而对小滞后的等效对象进行自适应控制.仿真结果表明,该控制系统与常规PID控制系统相比,具有良好的动、稳态特性和较强的抗干扰性、鲁棒性.     

直流电动机人工智能控制器研究

将PID控制和模糊控制相结合,控制直流电动机.首先对直流电动机的PID控制进行仿真,鉴于其参数变化范围大,整定过程繁锁,所以采取遗传算法对PID参数进行整定.通过仿真发现,整定过程大大简化,然后又采用模糊自整定方法对直流电动机进行控制.最后,将各种控制方案进行仿真,结果进行对比分析,表明模糊自整定控制器不仅具有良好的动、静品质,且具有较强的抗干扰能力以及参数时变的适应能力.     

DC—DC变流器系统的LQR—PID控制算法研究

PID控制因其算法简单,可靠性高,在工业控制领域有广泛的应用.但其参数整定一直是实现PID的关键.本文运用LQR原理来确定PID控制器的参数.仿真结果表明,此方法确定的PID参数可以使DC-DC系统实现优良的动静态性能.     

基于模糊自适应整定PID控制的刨花板供胶系统

针对刨花板供胶控制系统中供胶控制存在的非线性、纯滞后和时变性等现象,根据模糊控制、自适应控制和常规PID控制的控制思想,提出了模糊自适应整定PID的控制策略,实现了对PID参数的在线自整定,完善了PID控制器的性能,提高了系统的控制精度.仿真结果表明,与常规PID控制器相比,该控制器明显提高了供胶控制系统的动态性能和稳定性.     

基于H∞反馈控制的网络拥塞流速控制器设计

摘要：为了解决网络在现代高速通信网络拥塞控制问题,本文采用频域设计方法,将不确定时滞系统转化为带有未建模动态边界的多不确定系统;根据鲁棒镇定及系统性能指标要求,将流量控制的网络拥塞控制设计问题转化为共同的工程混合敏感的应用问题,然后分析设计出了理想的H∞控制器。该文证明,采用频域设计方法的拥塞控制的H∞反馈控制器,可以实现防止拥挤和提高网络应用效率的目标。实例已表明,该方法简单易用。     

基于模糊PID模型的无刷直流电机转速控制

摘要：无刷直流电机（BLDCM）是一种多变量、强耦合、非线性、时变的复杂控制系统,采用传统的PID控制很难实现无静差控制。本文针对无刷直流电机（BLDCM）提出了一种基于PID模型的转速控制方案,利用无刷直流电机的电压与转矩转速方程,通过调节PID参数来实现转速控制,采用模糊原理对PID参数进行模糊化,根据电机参数的变化,对PID参数进行在线调整,取得了高精度的转速控制。仿真和实验结果表明,采用本文提出的模糊PID控制方法控制无刷直流电机,能够实现响应速度快、无超调、控制精度高,且系统对干扰和参数变化具有较强的鲁棒性,动、静态性能均优于传统的PID控制和单纯的模糊控制。     

基于混沌精英黏菌算法的无刷直流电机转速控制

针对传统比例-积分-微分(proportional integral differential, PID)在无刷直流电机转速控制中存在响应速度慢、稳定性差等缺点,提出了一种基于混沌精英黏菌算法的自适应控制方法。首先,分析并建立了无刷直流电机数学模型。其次,为进一步提高标准黏菌算法的收敛速度和求解精度,采用Tent混沌映射丰富种群多样性,同时引入精英反向学习策略扩大搜索范围。最后,将上述改进算法应用于无刷直流电机的速度环PID参数自整定。通过在不同运行条件下进行MATLAB仿真以及实验,结果表明:对比传统PID以及模糊PID,所提方法能够使得控制精度得到显著提高,并且具有响应速度快,抗干扰能力强等优势。     

无刷直流电机自适应模糊PID控制及仿真

针对iECar永磁无刷直流电机转速PID控制精度低、控制不稳定和响应滞后等缺点,介绍了一种具有智能性质的自适应模糊PID控制器设计思路,提出了一种模糊控制器量化因子与比例因子整定的新方法。通过模糊推理方法实时调整PID控制器的比例、积分、微分3个参数,以实现电机转速输出的有效控制。最后,在Matlab/Simulink环境下构建了iECar无刷直流电机转速自适应模糊PID控制模型。仿真结果表明,自适应模糊PID控制效果较传统PID控制有明显的改善,显示了该控制器良好的鲁棒性、稳定性和动态响应特性。     

PID和模糊逻辑控制器控制直流电动机的性能比较

为比较比例积分微分控制器和模糊逻辑控制器控制直流电机的性能,本文从构建直流电机的数学模型入手,分别对传统的PID控制器、Ziegler-Nichols（Z-N）回路整定技术调整PID控制器和模糊逻辑控制器控制直流电机的性能进行了实验仿真。结果表明,与传统的PID控制器、Z-N回路整定技术调整PID控制器相比,模糊逻辑控制器具有更好的控制效果。     

基于模糊PID的无刷直流电机电流跟踪控制

为了改善传统的转速PID不能根据无刷直流电机参数变化自适应调整的缺点,同时使其具有良好的动态电流响应,本文将模糊转速PID控制和固定频率的电流跟踪控制相结合用于无刷直流电机的控制系统中.首先介绍了模糊PID的概念及算法模型,然后分析了固定频率的电流跟踪控制技术,最后利用在MATLAB/simu link基础上建立的控制系统仿真模型对本文提出的算法进行了验证并与采用传统PID的系统进行了比较,仿真结果证明了采用模糊PID和固定频率的电流跟踪控制相结合的系统的高效性和合理性.     

基于BP神经网络的直流电机PID控制系统研究

以直流电动机为控制对象,建立数学模型,并在传统PID的基础上结合神经网络算法,充分利用神经网络自学习功能,实现对PID参数的实时在线自整定.克服了PID控制参数难以确定和控制过程无法随环境等变化而自适应的缺点,体现了神经网络较好的智能性与较强的鲁棒性.利用Matlab软件进行仿真研究,结果表明神经网络PID较传统PID更精准,更具适应性,控制效果优越.     

基于数字控制技术的高速导弹舵机控制系统设计与研究

本文针对某型号导弹舵机控制的高性能要求,设计了一套数字伺服控制系统,同时分析了其结构组成、控制方案、软硬件设计等问题;该系统以数字芯片DsPIC30F5011为主控制芯片,以永磁直流电机作为伺服电机,以传统PID算法和模糊PID算法相结合为控制策略;实验结果表明,该控制系统快速、稳定,具有很高的准确性和实时性,该系统可以作为某型号高速导弹舵机控制系统。     

基于PSO算法的无刷直流电机自适应PID控制研究

无刷直流电机(BLDCM)是一种多变量、非线性系统,传统PID控制器的参数具有难以整定的缺点,导致其难以满足BLDCM系统的控制要求。针对这一现状,提出了一种基于微粒群优化算法(PSO)的BLDCM自适应PID速度控制算法,该算法利用PSO具有的灵活、均衡的全局和局部寻优能力,对PID控制器的参数进行在线整定,提高了PID控制器的自适应能力。仿真实验表明,系统超调量小、转速响应快、转速波动小,比传统PID速度控制具有更好的动态特性和鲁棒性。     

遗传算法优化的无刷直流电机模糊PID控制器设计

设计一种基于遗传算法优化的模糊PID(比例-积分-微分)控制器GFPC（genetic algorithm based fuzzy PID controller）, 以提高无刷直流电机的工作稳定性. GFPC通过模糊控制器整定PID的比例、积分和微分系数, 并采用改进的遗传算法对模糊控制器的隶属度函数和模糊规则进行优化, 以改善无刷直流电机的控制效果. 通过对比实验对该方法进行测试, 结果表明, GFPC具有更好的稳态性能和动态品质, 且自适应能力与鲁棒性更强.