永磁直线同步电机的模糊内模速度控制

针对在工作过程中的永磁直线同步电机易受到负载扰动和参数摄动等不确定因素的影响,将内模控制理论和模糊控制原理相结合,设计了PMLSM的实时参数可调整的模糊内模控制器,从而优化控制器来实现较好的控制效果．仿真实验表明,实时参数可调整的内模控制器具有更好的快速性、稳定性、鲁棒性．     

永磁直线同步电动机自适应模糊混合PID控制器设计

针对永磁直线同步电动机（PMLSM）参数不确定性问题,设计出了交流伺服系统的模糊自适应混合PID控制器。该控制器将模糊控制与自适应控制进行有效地结合,实现了量化因子的在线自我学习。仿真实验表明该伺服系统有效地克服了PMLSM参数不确定性所带来的影响,并且具有快速,鲁棒性强等特点。     

永磁直线同步电机弦截法内模控制系统

提出了一种基于弦截法的内模控制（secant method—basedinternal modelcontrol,SIMC）策略实现对永磁直线同步电机（permanent magnet linear synchronousmotor,PMLSM）的高精度位置控制。以核岭回归方法建立被控对象模型作为内模,进而以弦截法求解内模的根作为逆模,构成SIMC系统。实验仿真结果表明：与传统的内模控制（internalmodelcontrol,IMC）系统相比较,由于弦截法求解内模的根作为逆模可实现逆模与内模的完全匹配,使SIMC系统对内模控制PMLSM控制具有更高的正弦信号跟踪精度,更好的鲁棒性与抗干扰性;对于阶跃输入信号,SIMC系统没有稳态误差。SIMC系统一般只要1～2次迭代就能获得稳定的控制量,可满足控制系统快速性要求。     

基于自适应神经网络内模控制的控制器设计实现

基于内模控制的思想,利用前馈神经网络的逼近能力,将其与自适应内模控制方案结合,并取目标函数作为优化指标;从而推导出一种能对线性系统进行有效控制的神经网络间接自适应内模控制器。     

基于MATLAB的PMLSM速度控制器的仿真研究

以永磁直线同步电机（PMLSM）的伺服控制系统为研究对象,采用模型参考自适应滑模控制（MRAC-SMC）作为PMLSM速度环控制方案,通过在MATLAB/Simulink环境下仿真,系统可获得较高的跟踪性能和鲁棒性能,并能有效减小滑模控制引起的抖振.     

基于灰色预测的自适应内模PID双重控制器设计

针对一类非线性系统，提出一种基于灰色预测的自适应内模PID双重控制方法．把由系统的输入输出数据得到的灰色预测模型作为系统的内部模型，并在基本的内模控制结构上增加PID控制器，加快了跟踪误差收敛速度，内模控制的性能明显改善．仿真结果表明，该控制方法简单而有效，内模PID双重控制较单一内模控制具有更好的系统性能．     

针对不稳定对象的三自由度内模控制

针对部分内模控制（Partial Internal Model Control）仅有一个可调节参数，性能调节不明确，调节范围小等不足，提出部分内模控制与三自由度内模控制相结合的控制器设计方法.理论分析和仿真结果表明，这种方法对存在干扰和模型失配的不稳定对象具有调节参数明确，控制效果好，调节范围明显增大的优点.     

基于遗传算法的自适应内模控制器

探讨了基于遗传算法的自适应内模控制,用遗传算法结合模糊算法整定二自由度的内模控制器中的滤波器参数,仿真及其在电加热炉温度控制中的应用表明,所提出的方法具有一定的自适应能力,有较强的鲁棒性和抗干扰性,适用于时变大时滞的被控过程     

时滞系统增益自适应内模PID控制

为解决典型工业过程中大时滞系统难于控制的问题,提出一种增益自适应内模PID(Proportional Integral Differential)控制方法.对时滞系统纯滞后环节一阶Pade逼近后,由内模整定得到PID控制器的参数整定值,再应用Adaline人工神经网络动态获取被控对象的增益,从而自动调节控制器的比例系数.由仿真结果可见,当增益自适应控制方法投入跟踪后,超调从投入前的23%减为投入后的9%,该控制方法能克服增益变化对系统控制性能的影响,显著改善控制品质.     

模糊神经网络内模控制

内模控制(IMC)是一种先进的控制算法,具有很强的抗干扰性及鲁棒性,在工业过程控制中应用广泛.内模控制的控制性能往往取决于被控对象的模型,因此,如何得到被控对象的精确模型成为关键问题.对于工业中常见的非线性过程,传统的设计方法很难得到满意的控制效果.模糊控制和神经网络的引入为非线性内模控制的研究提供了一种新方法.模糊逻辑适合表达机遇规则的知识,而神经网络具有较强的自学习及自适应能力.将模糊逻辑与神经网络相结合,应用于内模控制中,对基于该模糊神经网络(FNN)的内部模型和控制器的建立进行了分析.仿真结果证明该算法是有效的,具有很强的自适应性和鲁棒性,可以应用于非线性及时变系统中.