内模控制在直流调速系统中的应用

双闭环直流调速系统的速度调节器采用常规的比例积分（PI）调节器时，起动时必然存在转速超调。文章根据内模控制（IMC）原理，设计了一种内模控制器以及它的实现电路，并将其应用于直流调速系统，取代常规的速度调节器，成功地解决了转速超调问题。实验结果表明，内模控制器能使系统获得优良的动态性能和稳态性能，而且设计方法简单。控制器容易实现。     

改进型PI控制在纯电动汽车调速系统上的应用

为了提高永磁同步电机(PMSM)驱动的纯电动汽车(PEV)调速系统性能,对其调速控制器进行研究.在经典PI控制的基础上,提出一种改进型PI调速控制器.利用MATLAB仿真软件对永磁同步电机驱动的纯电动汽车进行数学建模并验证改进型PI调速控制器的效果.仿真实验表明,相比于传统PI调速控制,基于改进型PI调速控制拥有更小的超调量和稳态误差,且转速追踪响应时间更短.     

数字式直流调速系统的智能控制

主要讨论常规PI控制下，数字式双闭环直流调速系统出现的转速超调过大的原因及解决方法，提出一种DC调速系统的数字型智能控制算法，使电机能快速无超调的起动，简单可靠，易于实现，性能优良。     

直流调速系统的设计与研究

转速、电流双闭环直流调速系统是应用非常广泛的直流调速系统,当调节器采用PI调节器时,可以保证系统在稳定的情况下实现转速无静差,性能非常好。下面我们介绍一下转速、电流双闭环直流调速系统和调节器的工程设计方法。     

神经网络在永磁同步电机变频调速系统中的应用

永磁同步电机调速系统被广泛应用于工业、农业等各个领域。为了能够减少能源的消耗,节约成本,须在工业设计和控制技术方面实现高效率、高节能的要求。采用基于空间矢量脉宽调制(SVPWM)策略的矢量控制方案能够使系统的调速范围较宽,精度较高,抗扰动能力强,得到较好的控制效果,但其超调量较大,而利用神经网络的精准建模特性可有效解决该问题。采用MATLAB/SIMULINK仿真软件设计了转速、电流双闭环SVPWM型交流变频调速系统,对永磁同步电机运用了id=0的矢量控制方法。提出在转速控制器的设计中,用单神经元控制器取代传统的PI控制器。通过调节控制器参数并进行仿真,验证了系统模型的合理性,有效地提高了系统的动态性能,改善了系统的稳定性。     

RBF神经网络对STC柴油机调速系统性能改善研究

传统的PID调速系统由于比例、积分以及微分系数是固定不变的,在很多情况很难确定它们最佳的组合,出现切换过程转速波动大、调速效果不理想等问题。为解决上述问题,结合RBF神经网络与传统增量式PID调速系统建立了一种具有自适应功能的径向基神经网络PID(RBF-PID)调速系统,与此同时分别使用增量式PID与RBF-PID两种调速系统对某STC柴油机从1TC切换至2TC状态以及突加速情况进行调速控制模拟。结果表明:当采用RBF-PID调速系统时,STC柴油机切换过程的最大转速波动比增量式PID调速系统下降51%,且回归至稳定转速的时间减少28.6%;同时在突加速情况下的稳定时间比增量式PID调速系统下降72.6%,且转速超调量仅为3 r/min。     

基于DSP技术的直流调速系统的设计

本文介绍了一种采用16住高精度DSP芯片TMS320LF2407A作为主控器件,由四只功率MOSFET构成桥式PWM变换器并与电机转速、电流和电压检测处理环节组成的模数混合型电机三闭环直流调速系统的设计。系统中充分利用了DSP芯片内部集成的高精度A／D模数转换器,PWM脉宽调制电路和高速数字信号捕获单元实现电压、电流反馈控制环与转速反馈控制环的三闭环系统。控制器均采用DSP芯片软件生成,按照PI控制算法完成数字调节控制,并在此基础上进一步改进实现了抗积分饱和PI控制算法,实现了一个不同于常规调速系统的新型数模混合式直流调速系统的设计。     

基于模糊PI控制具有升压电路的永磁同步电机调速系统

为了改善内置式永磁同步电机（IPMSM）调速系统的动态抗扰性能，在利用常规比例积分（PI）调节的基础上提出了模糊PI复合控制的方法，用于电机转速控制和直流母线电压控制．分析了具有升压电路并由脉宽调制型（PWM）逆变器驱动的永磁同步电机调速系统的结构和特性,通过仿真和实验结果，可以证明这种基于模糊PI复合控制、具有升压电路的永磁同步电机调速系统可实现电机的平滑宽调速，并具有良好的动、静态特性。     

基于单神经元自适应PID的PLC直流电机控制系统

针对微型计算机和单片机进行直流电机控制时,抗干扰能力和可靠性差等缺点,提出了一种基于单神经元PID(Proportional-Integral-Derivative)算法的PLC(Programmable Logic Controler)控制直流电机的调速系统,设计了PLC控制D/A(Digital/Analog)转换电路、直流电机驱动电路、转速脉冲反馈电路,研究了单神经元自适应PID控制算法。将有监督单神经元控制算法应用于直流电机调速系统,通过调整神经元控制器的加权系数,实现自适应PID的最优控制。单神经元PID调节在大范围调速和抑制超调方面都有明显的改善,进而提高了直流调速系统的精度。通过系统动态测试,实现了PLC控制直流电机正反转自动调速,直流电机在稳态运行时,转速误差小于1 rad/s。     

无刷双馈电机专家自适应PID控制系统仿真

研究了专家自适应PID控制器在无刷双馈电机调速系统中的应用，并利用MATLAB／Simulink工具建立了控制系统的仿真模型，在起动和稳态情况下进行仿真实验．结果表明，与开环状态相比，该控制器大大提高了无刷双馈电机调速系统的静态和动态性能，使得电机在转速或者负载发生改变时的超调量减小，且转速更快重新趋于稳定，是一种控制思想简单、硬件实现方便的闭环控制调节方案．     

基于DRNN的三电机变频调速系统参数PID控制研究

三电机变频调速系统是一个多输入多输出、非线性、耦合的系统。针对电流跟踪型感应电机系统,以解析式的方式建立其数学模型。采用基于对角递归DRNN神经网络的自整定PID控制器,结合自适应神经元解耦补偿器的解耦控制技术,设计三电机变频调速系统神经网络控制器。基于S7-300 PLC控制平台进行实际的试验,结果表明,该方法能够根据外界环境信息变化获得最佳PID调节参数,较好的实现了速度和张力的解耦控制,系统具有良好的动静态性能和抗干扰能力。提出的方法满足了许多工业控制场合的需要,具有良好应用前景。     

一种基于径向基函数神经网络的自整定PID控制器

文章针对工业控制中最常用PID控制方法中存在的问题,讨论了基于径向基函数神经网络的PID控制,通过神经网络的自学习进行在线参数整定。并利用Matlab软件进行仿真。仿真结果表明,基于径向基函数的神经网络PID控制器具有较高的精度和较强的适应性,可以获得满意的控制效果。     

碳纤维角联织机卷取系统张力网络化控制研究

针对碳纤维角联织机卷取系统中的张力控制问题,对卷取系统进行动力学分析并建立动力学模型;在考虑网络诱导时延、数据包丢失及网络带宽占有率等因素的基础上设计一种自适应模糊PID控制器,将此控制方法与常规的PID控制方法进行仿真对比。结果表明,在同时存在网络诱导时延、数据包丢失及网络带宽占有率的情况下,自适应模糊PID控制方法超调量小、输出张力波动小、跟踪效果良好、系统稳定性强,具有更好的控制效果。     

基于RBF神经网络整定的热风炉温控系统设计

为了提高热风炉的燃烧效率,改善热风炉温控系统的自动化程度,提出了一种基于RBF神经网络整定的PID控制策略。首先,通过RBF神经网络算法和增量式PID控制器的结合,将神经网络强大的自学习能力应用于对增量式PID参数的调整。然后,在常规热风炉温控系统的基础上,将其外环改为采用RBF神经网络整定的PID控制。热风炉温控系统中内环以煤气阀门开度为变量,外环以拱顶温度为控制变量,通过改进的串级控制来实现热风炉的燃烧优化调整。Matlab仿真分析和实际应用效果表明,RBF神经网络整定的PID控制曲线几乎无超调量,系统抗干扰能力相对传统的PID控制提高了50%。与传统的手动控制相比,所提出的控制策略使得原系统的抑制干扰能力明显增强、鲁棒性更好,在热风炉温控方面具有良好的研究和应用价值。     

基于参数自整定PID的水下滑翔机航向控制方法

水下滑翔机航向控制的精度对海洋目标观探测具有重要意义。现有的水下滑翔机航向控制技术以比例积分微分（proportional-integral-derivative,PID）为主。为保证水下滑翔机按照预期轨迹运动,PID控制器参数需要反复设定和调整,很难达到快速准确的控制效果。针对该问题,提出了一种基于径向基函数（radial basis function,RBF）神经网络的参数自整定PID航向控制方法。首先建立水下滑翔机水平面内运动模型,然后构建了RBF神经网络结构,并通过梯度下降法给出了神经网络参数以及PID参数的迭代公式。仿真结果表明,该方法相较于常规PID控制方法能在较短的时间内收敛,控制系统精度较高,同时控制器参数能够快速自整定。为今后的水下滑翔机航向控制器提供了设计参考。     

基于改进型RBF神经网络多变量系统的PID控制

针对工业控制中多输入多输出非线性时变系统,提出了基于改进型RBF神经网络的智能PID控制方法.采用最近邻聚类算法在线构造RBF神经网络辨识器并在线辨识被控对象,对PID控制器参数进行在线调整,实现了多变量非线性时变系统的解耦控制.仿真结果表明,控制器能根据系统运行状态获得对应于某种最优控制规律下的PID参数,解耦后的系统具有较好的动态和静态性能,与常规RBF神经网络PID控制方法相比,该方法具有控制精度高、响应速度快的优点,并且具备较强的自适应性和鲁棒性.     

医院大型电梯电力系统的PLC控制方法优化

医院大型电梯电力系统在实际运行的过程中具有很高的非线性和时变性,使大型电梯电力系统PLC控制效果不佳,当前方法采用线性学习法,无法适应运行环境的不确定性,造成电力系统控制的不稳定性。提出一种基于BP神经网络PID控制算法的医院大型电梯电力系统的PLC控制优化方法,将PID算法作为PLC的软件设计部分,通过比例、积分与微分这三种控制作用的合理调配,形成相互关系。鉴于PID控制算法调节时间长、超调量大等弊端,采用BP神经网络对其进行优化。利用BP神经网络的自学习和加权系数的调整,使BP神经网络输出最优大型电梯电力系统控制规律下的PID控制算法的参数,实现医院大型电梯电力系统的稳定控制。实验结果表明,所提方法具有很高的控制稳定性和鲁邦性,综合性能较强。     

基于双体结构的无人测绘艇航向控制

无人艇在海洋测绘中的应用越来越广泛,而航向稳定性是实现其自主航行的重要基础。设计了一种双体结构的无人测绘艇,用于搭载测量设备并实现测绘功能。为了实现无人艇的航向控制,将RBF(radial basis function)神经网络与PID(proportion integration differentiation)算法相结合,利用RBF神经网络的自学习能力实现对PID控制器参数的整定。在仿真过程中,将RBF-PID自适应模型、单一PID模型以及作为对照组引入的BP-PID自适应模型分别仿真,并在同一时刻加入随机扰动,观察系统响应效果。结果表明,基于RBF-PID算法的无人艇航向控制器的超调量为零、稳态时间最短,同时能够及时有效地纠正随机扰动的影响,保障无人测绘艇的航向稳定性。     

一种基于麻雀搜索算法优化PID的气体流量控制系统设计

为了解决气体流量控制器（MFC）在使用过程中因受到系统扰动所导致的输出流量震荡不稳定以及调节时间长等问题,通常采用比例、积分、微分（PID）控制方法来改善控制效果.采用基于麻雀搜索算法（SSA）的PID参数优化方法,模拟麻雀对环境的搜索行为,对比PID参数进行优化,并将优化后的模型用于反馈补偿控制.实验结果表明,与传统PID参数设置方法相比,基于SSA的PID参数优化方法可以更快地找到最优解,系统输出流量的稳态误差远小于3%,调节时间缩短至300 ms,最大超调远小于4%,显著提高了MFC的控制性能.     

基于BP神经网络的船舶航向智能PID控制研究

针对船舶航向控制非线性的特性,以船舶航向运动一阶KT模型为研究对象,设计了基于BP神经网络的自整定PID算法航向控制器。将传统PID与BP神经网络结合,对被控对象由BP神经网络进行辨识,给出PID控制参数,由PID控制算法进行控制并优化收敛速度。根据真实渡轮船舶特征参数,利用MATLAB/Simulink仿真软件建立船舶航向运动控制系统模型。仿真结果表明,基于BP神经网络的PID控制系统超调小、鲁棒性好,可长时间稳定工作,几乎无稳态误差,控制算法的实用性以及动态控制系统的优越性得到验证。