模糊PID控制器在无刷直流电机控制系统中的应用

无刷直流电机是一种多变量、非线性的控制系统,采用经典的PID控制难以达到满意的控制效果。将模糊自适应PID控制器应用于无刷直流电机的控制中,运用模糊控制原理对PID参数进行在线调整。实验结果表明,较之传统的PID控制,采用模糊自适应PID控制的无刷直流电机控制系统具有更好的动态和静态性能,达到了较好的控制效果。     

基于simulink的电动车无刷直流电机的速度控制

本文阐述了无刷直流电动机的工作原理,建立了无刷直流电机的数学模型;利用matlab/simulink建立了无刷直流电机控制系统的仿真模型,将模糊自适应PID算法应用于无刷直流电机的速度控制,进行了仿真;将仿真结果与传统PID控制比较,得出模糊自适应PID控制更适合无刷直流电机的速度控制。     

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。     

基于Matlab的无刷直流电机自适应控制系统的研究

在分析无刷直流电机(BLDCM)的数学模型的基础上,建立了控制系统的Simulink仿真模型,提出了无刷直流电机调速系统单神经元自适应控制方法.该方法在调速系统中,电流环采用滞环电流控制,转速环采用单神经元自适应控制器控制,实现了双闭环自适应控制的调速系统.仿真结果表明:这种新型的控制方法响应快、无超调、鲁棒性强,较传统PID控制具有更好的动、静态特性.     

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.     

基于ARM和DSP双核的无刷直流电机控制系统研究

针对井壁取芯无刷直流电机控制系统开发成本高、系统灵活性差等问题,设计了一种基于ARM和DSP双核的无刷直流电机控制系统。ARM控制器实现人机交互和数据通信等功能,DSP控制器实现对无刷电机的实时控制和模拟量采样、数据处理等功能。本文首先建立了无刷直流电机数学模型,完成了系统的总体设计以及软硬件设计,最后实验结果表明：该控制系统能够稳定运行,满足无刷直流电机对控制系统的需求,同时降低了开发成本,具有工程借鉴意义。     

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.     

基于自适应模糊PID方法的轮毂无刷直流电机控制与仿真

针对轮毂式电动车用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特点,根据轮毂电机参数的变化,利用模糊控制对PID参数进行在线自适应调整,提出了一种基于自适应模糊PID的转速控制方法,获得了高精度的转速控制。首先分析永磁无刷直流电机的动态数学模型,在MATALB/Simulink平台下,将模型按功能进行子模块建模,并通过与S函数相结合构建无刷直流电机的转速自适应模糊PID的双闭环控制系统模型,最后考虑车辆实际行驶情况,进行了电机系统运行工况的仿真分析。结果表明,采用自适应模糊PID控制无刷直流电机,能够实现控制精度高、响应速度快、无超调,且系统对干扰和参数变化具有较强的鲁棒性,明显改善对电动车用轮毂驱动电机的控制效果,提高电动车辆行驶的操纵性和稳定性。     

改进遗传优化的无刷直流电机模糊PI控制

为解决无刷直流电机控制方案的优化问题,采用改进遗传优化的模糊PI控制方法,设计无刷直流电机速度控制器,分析了传统模糊控制存在的缺点,对隶属度函数和模糊控制规则同时进行优化,改进了遗传算法设计过程中影响控制性能的不合理因素,通过系统仿真分析和基于DSP的实验平台,验证了提出的改进遗传优化模糊PI控制方法的有效性.研究结果表明:改进遗传优化模糊PI控制器具有响应速度快,无超调等特性,鲁棒性和抗干扰能力强,电机动、静态性能得到明显改善.新型控制方法有效提高了无刷直流电机控制性能,并为无刷直流电机高性能控制的理论研究和实际应用提供了新的思路.     

无刷直流电机神经网络控制器设计

无刷直流电动机在高性能驱动应用中具有良好的调整性能、高电压、高转矩、高体积比以及无电刷的优点。为了辨识、控制运行在高性能驱动环境下的无刷直流电机，本文设计了一种多层神经网络控制器。这个神经网络既能适时辨识系统的动态性能，又能控制电机使速度和位置跟踪预先选择的轨迹，且跟踪精度较高。在控制中，系统参数漂移和外界干扰可在任意时刻得到补偿，神经网络实现了自适应控制功能，仿真结果表明这种神经网络是有效的。     

自抗扰参数模糊自整定无刷直流电机控制研究

在电机控制当中,自抗扰控制器(ADRC)是提高系统鲁棒性的有效手段之一,但是其需整定的参数过多,不便于实际操作,本文结合模糊控制技术,对自抗扰控制器的参数进行自整定,不仅保持了ADRC原有的优良性能,而且提高了其自适应能力.同时结合无刷直流电机本身的特性,推导出了BLDCM作为被控对象的二阶状态方程,仅用一个参数模糊自整定的自抗扰控制器就实现了无刷直流电机的运行控制,保证了BLDCM控制系统结构的简单性.仿真表明,此控制系统对BLDCM的内部参数的摄动和外界扰动具有很强的自适应性和鲁棒性,并且结合实验验证了其可行性和有效性.     

无刷直流电机的变论域模糊自适应PID控制系统设计

为了改善无刷直流电机的调速性能,针对普通模糊PID速度控制器的缺陷,研究了基于变论域思想的自适应模糊PID控制器及其在BLDCM控制系统中的应用.在Matlab仿真平台下,建立了BLDCM的模型,构建了BLDCM的电流、转速双闭环控制系统,其中转速环采用了变论域自适应模糊PID控制器,电流环采用普通PID控制器.仿真结果表明,与常规PID控制器和普通模糊PID相比,采用变论域自适应模糊PID控制器的优势在于:转速输出无超调、响应速度快、控制精度高,具有较强的鲁棒性和自适应能力.     

基于模糊PID控制器的无刷直流电机调速系统

利用模糊控制实现无刷直流电动机的控制是提高系统性能的有效手段之一。在分析无刷直流电机模型和模糊控制理论的基础上,设计了一种基于模糊PID控制的无刷直流电动机调速系统,应用MATLAB对该调速系统进行仿真。结果表明,该设计在提高调速系统的稳定性、响应速度、参数适应性和鲁棒性的同时,能够根据对象输出的变化实时调整参数,提高模糊控制的稳态精度。     

基于MRFAC的感应电机控制器设计

结合感应电机这一非线性控制对象,设计了感应电机的模型参考模糊自适应速度控制器。该控制器具有传统模型参考自适应控制构架,传统模型参考自适应控制系统中的反馈控制器和常规自适应机构分别由主模糊控制器、模糊自适应机构替代,模糊逆模型结合自适应调整算法构成的模糊自适应机构对主控制器参数进行实时调整,以达到快速适应对象参数和状态变化的目的。基于模块化建模工具Matlab/Simulink建立感应电机控制系统模型,仿真结果表明该控制器运行平稳,具有良好的动、静态性能。     

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。