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。     

LQR优化的BP神经网络PID控制器设计

针对传统神经网络PID(比例 积分 微分)控制器和传统线性二次调节器(LQR)优化型PID控制器对无刷直流电机转速控制恢复时间长及抗干扰性较差等问题, 提出一种LQR优化的BP神经网络PID控制器, 用于无刷直流电机的转速控制. 首先, 利用BP神经网络对PID增益进行调节, 提高控制器的动态适应性和鲁棒性； 然后, 采用LQR优化BP神经网络最优输出, 使其更接近目标PID增益. 仿真结果表明, 该控制器有效提高了响应速度, 减小了稳态误差并增强了抗干扰能力.     

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.     

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.     

基于模糊PID的质子交换膜燃料电池输出电压控制

为了保持质子交换膜燃料电池(PEMFC)的输出电压稳定,该文提出了一种电压动态控制模型.设计了一种自适应模糊比例积分微分(PID)控制器.通过3个模糊控制器实时地整定PID控制器参数.当电池负载发生变化时,通过调节氢气流速控制PEMFC电堆的输出电压.仿真结果表明,所建模型能较好地反映PEMFC的动态性能.与PID控制器相比,自适应模糊PID控制器可以使电池的输出电压快速平滑地过渡到设定值.     

基于模糊自适应整定PID的水下焊缝跟踪

针对水下焊接过程中焊缝跟踪控制的难点问题,设计了一种用于水下焊缝跟踪的模糊自适应整定PID(比例-积分-微分)控制器,采用模糊控制器充当调节器,在线调整PID控制器的3个参数,利用PID作为控制器,实现控制量的输出;讨论了该控制器的设计方法,并在相应模型的基础上进行了带扰动的控制模拟.仿真结果表明,该模糊自适应整定PID控制器的动态响应快、超调量小、稳态精度高、抗干扰能力强,能够满足水下焊缝跟踪的要求.     

透平压缩机组的模糊PID控制与特性研究

通过对典型透平压缩机组的分析,建立了汽轮机驱动压缩机组的动态数学模型,设计了机组的模糊比例-积分-微分(PID)控制器,研究了机组的动态响应特性.研究结果表明:在系统扰动时,采用所提模糊PID控制器可以使控制量无动态超调,并且消除了稳态误差,从而加快了系统的响应速度.在基于压缩机流量、压比和转速三者相互耦合而设计的控制器可以分别控制汽轮机压缩机转速和防喘振阀,使得压缩机工作点不进入喘振区域,压缩机压比在40 s内达到设定值,由此达到了改善控制效果和节约能源的目的,为变转速透平压缩机组控制系统的设计提供了理论基础.     

灰色预测模糊自调节PID控制器及其仿真

结合灰色预测、模糊自调节与传统PID控制的设计思想,提出灰色预测模糊自调节PID控制算法.该算法用系统输出误差和系统输出预测误差合成的综合误差作为PID控制器的输入,同时模糊自调节系统又能根据综合误差及其变化率来调整PID参数.仿真结果表明,与模糊自调节PID控制器相比,该控制器具有良好的动态性能和鲁棒性.     

参数在线模糊整定与递推积分PI控制的并联三相四线APF

针对传统的比例积分PI控制在有源电力滤波器电流跟踪控制中动态响应慢和补偿电流与实际补偿电流误差大而谐波补偿效果不理想问题,为了提高有源电力滤波器的谐波补偿性能,加快动态响应速度,提出了模糊调节参数在线整定与递推积分PI控制相结合的控制算法。设计的算法结合了递推积分PI控制对采样点误差逐个周期积分的特点和PI参数模糊自适应在线整定算法的优点,MATLAB仿真实验表明:本文方法比传统PI控制谐波含量降低了4.59%,证明了新算法的可行性与正确性。     

磁悬浮系统的模糊PID控制器设计

基于GML1001磁悬浮实验装置设计了一个模糊PID控制器.该控制器利用传统的PID控制器和模糊控制器相结合形成,能根据系统偏差的大小、方向以及变化趋势等特征,依据模糊规则库做出模糊推理,能自动调整PID参数,可达到更加满意的控制效果.利用设计的模糊自适应PID控制器,对磁悬浮控制系统中钢球的悬浮位置实现了精确的控制.实验结果表明,模糊自适应PID控制器可以使磁悬浮控制系统拥有较好的稳态和动态性能.     

火电厂锅炉主汽温模糊控制系统的研究

针对火电厂锅炉主蒸汽温度串级控制系统的快速性、稳定性、准确性和抗干扰性的需要,在研究模糊逻辑控制原理,过热器主蒸汽温控制系统工艺流程的基础上,提出了一种基于模糊逻辑主蒸汽温度PID控制器,结合模糊逻辑控制和传统串级PID控制各自优点,设计混合型模糊主蒸汽温度PID控制系统。简要介绍了Matlab软件,利用Matlab软件对一典型阶跃信号在传统串级控制和混合型模糊逻辑控制下分别进行仿真,结果表明,与传统串级PID控制系统相比,主蒸汽温度模糊串级控制具有良好的动态调节品质和较强的鲁棒性。     

轮式移动机器人行走的模糊比例积分控制方法

为了提高移动机器人行走的自适应能力,提出了一种将模糊算法和比例积分相结合的模糊比例积分控制算法,并应用到自主开发的四轮移动机器人上.在双电机转速跟随实验中,根据输入转速差进行比例积分(PI)控制律的运算,采用PI控制器的输出来调节电机1的直流电机脉冲宽度调制占空比的大小,从而最终实现电机1与电机2的转速满足相应的协调关系,并由此对移动机器人行走行为的不协调性进行及时纠正.研究表明,电机1的转速能够快速跟随电机2转速的变化,从而证实了该算法具有良好的自适应性和鲁棒性.     

基于PID的中温型固体氧化物燃料电池稳态控制①

为了解决传统稳态性控制能力较差的问题,提出一种基于模糊PID动态反馈调节的中温型固体氧化物燃料电池稳态控制模型。利用模糊变结构PID神经网络构建被控对象模型,在电池输出增益稳定条件下,采用模糊PID动态反馈调节方程进行控制目标函数分析,根据电池的电压输出权重进行模糊自适应学习,构建电池隐含层权重学习的时滞双曲比例微分调节反馈单元,在边值控制节点中进行电池稳态性输出的鲁棒性训练,求取电池电压输出的最优解,完成稳态控制模型的构建。仿真结果表明,该方法的稳态控制误差平均约为0.06。得出使用该方法进行中温型固体氧化物燃料电池输出控制的稳态性较好,降低了中温型固体氧化物燃料电池的输出振荡。     

PWM整流系统模糊逻辑控制研究

针对三相电压源PWM整流双闭环控制系统中电压外环控制器动态响应速度快的要求,按照模糊逻辑控制器的原理,根据系统输出直流母线电压误差和电压误差变化率提出并设计一种模糊逻辑电压控制器,从而得到控制器的比例积分系数．在Matlab环境下建立了仿真模型,进行了系统带载启动、增加负载以及减小负载情况下进行了传统PID控制和基于模糊逻辑控制情况下系统输出直流电压的超调量和响应时间的对比实验．结果表明：这种控制方法在不改变系统的拓扑结构,不增加控制器的实现难度的情况下,在PWM整流系统中使用模糊逻辑控制,能改善系统的动态性能,抑制动态响应过程中的超调量,提高系统动态响应速度．     

汽车主动悬架自适应模糊PID控制仿真研究

建立了1/4主动悬架模型,设计出自适应模糊增益调节PID控制器,参照系统在时频两域中的响应情况对PID的控制参数进行整定,并使用模糊控制器对PID的控制量加以修正.对被动悬架、单纯PID控制的悬架和自适应模糊PID控制的悬架分别施以阶跃信号激励和积分白噪声信号激励进行仿真.结果表明,自适应模糊PID控制算法具有较好的控制效果和鲁棒性.     

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。     

船用汽轮机变工况的遗传粒子群优化智能控制方法研究

为提升船用汽轮发电机组大幅变工况时的控制精度和鲁棒性,以船用汽轮机调节系统各部件的模块化数学模型为基础,建立汽轮机组数字电液(digital electric hydraulic,DEH)闭环模糊比例、积分、微分(proportion integration derivative,PID)控制模型;融合遗传算法的选择、交叉、变异和自适应递减权重法,提出遗传粒子群智能优化算法,并结合标准测试函数验证提出算法具有较高的收敛速度和精度;基于遗传粒子群智能优化算法建立汽轮机变工况自适应智能模糊PID控制模型,实现模糊PID的量化因子与比例因子最优化设计,进而开展船用汽轮发电机组大幅变工况动态特性及扰动因素影响分析,结果表明本文建立的自适应智能模糊PID控制模型具有更好的控制稳态性能与鲁棒性,为船用汽轮机组大幅度变工况智能控制优化设计提供了有力的技术支撑。     

自适应模糊PID轧机液压AGC系统特性研究

针对液压厚度自动控制系统(Automatic Gauge Control,简称AGC)存在时滞性、时变性的问题,以及传统PID控制器的PI参数无法在线实时修改的局限性,提出了结合模糊控制理论,设计构造模糊自适应PID控制器的解决方法。即确定输入和输出变量,定义各变量的隶属度函数,求解输入变量和输出变量的比例因子,建立系统的模糊规则表,利用重心法解模糊后,实现实时在线调整PI参数的目的。通过MATLAB仿真实验,对系统的时域特性及频域特性进行分析,得到模糊自适应PID控制器比传统PID控制器能够更快速的达到稳定,系统无超调量,无稳态静差,抗干扰能力强,取得了较好的控制效果。     

基于模糊自适应PID的智能车控制与仿真

由于智能车的行驶是时变非线性系统,传统的PID算法无法很好地满足需求,改进的模糊自适应的PID算法采用高效的PID算法和模糊自整定控制相结合进行自动调节,可以让智能车系统克服传统PID算法无法实时调节参数的缺点,提高智能车在速度控制上的效率和鲁棒性。利用MATLAB中的Simulink仿真模块,设计搭建模糊控制器,并应用模糊规则进行仿真,分别给与负载电机转速扰动和电磁转矩的阶跃扰动,利用传统PID和改进后的模糊自适应PID控制对比测试电机控制系统的阶跃响应性能。实验表明,该系统不仅实现了智能车速度的实时调控和优化,而且与传统的PID控制算法相比较,具有更稳定的动态响应、鲁棒性与精确度。     

免疫单神经元PID控制在永磁交流伺服系统中的应用

针对传统PID调节不易在线实时调整参数,难以有效控制复杂和时变系统的不足,以及单神经元PID控制不能实时调整增益、响应慢的缺点,介绍了一种通过免疫反馈机理实现增益自调整的单神经元自适应PID,并将其应用于永磁交流伺服系统.系统转速环控制器采用基于单神经元的自适应PID控制算法,实现PID参数的在线实时调整.在单神经元中引入免疫反馈机理,实现增益自调整,提高其响应速度.仿真和实验结果表明,该算法可以在一定程度上增强系统的抗扰动能力,改善系统的速度控制效果,使转速的超调更小、振荡减弱、响应速度加快、稳态误差减小,提高了系统的动态和稳态性能.