基于DSP异步电机无速度传感器仿真与实验研究

为提升异步电机矢量控制系统的可靠性和减少系统成本,介绍了基于DSP的异步电机无速度传感器控制系统的设计。在异步电机的转子磁场定向矢量控制系统中,为了完成无速度传感器矢量控制,利用基于反电势积分的控制算法对电机的实时转速进行实时估计。通过MATLAB/Simulink仿真研究了反电势积分算法的效果,使用实验室搭建的拖动系统实验平台对算法进行了实验验证。仿真和实验验证了此控制方案具有很好的实际效果。     

基于ARM-Linux 台的显式模型预测控制算法实现

为了对显式模型预测控制算法进行实验研究,建立了基于ARM-Linux平台的显式模型预测控制实物仿真控制系统.在ARM-Linux平台上实现了显式模型预测控制算法的在线计算过程,把传统的隐式模型预测控制的反复在线优化计算问题转变为在线数据搜索过程,简化了在线计算过程,提高了在线计算速度,减少了在线计算时间.对显式模型预测...     

37 kW异步电机交流调速实验平台的研究

针对传统电机控制实验平台功率小、单个DSP控制周期过长等问题,研究37 kw异步电机通用交流调速实验平台.介绍该平台的软硬件设计,并利用该实验平台开发基于预测控制的异步电机直接转矩控制算法,分析预测控制原理及实现方法,在该平台上验证基于预测控制算法减小直接转矩控制系统转矩脉动的可行性.研究结果表明:该控制系统核心选用双DSP结构,充分利用TMS320F240电机控制能力强和TMS320C31浮点运算能力强的特点,使其协同工作,提高实验平台性能,平均转矩脉动为6.7%.     

基于积分分离式PID控制算法的机械自动控制系统设计

基于单片机控制的积分分离式PID控制算法设计了一种收割机自动控制系统.系统以STC12C5A60S2为控制核心,经由脱粒滚筒转速信号检测模块、谷物喂入量检测模块、脱粒滚筒扭矩检测模块和籽粒搅龙轴转速模块采集相应数据信息,经系统内部相互协调综合算法处理后,实时输出相应控制信号至电动推杆,调控其AD值驱动HST变速器动作,进而获得最佳积分分离限β值控制收割机行走系统以达到最优状态;并能实时处理收割机作业过程中过载降速或堵转等突发状况,最后通过仿真实验分别完成了传统PID控制算法与三种不同积分分离限的情况下积分分离式PID控制算法的对比控制效果.仿真实验结果表明:基于积分分离式PID控制算法的机械控制系统优化设计必须是基于传统PID控制算法基础,以最优参数比例进行恰当调整实现.     

基于DSP的智能电弧炉仿真实验系统

介绍一种按照实际交流电弧的特性设计的三相交流电弧炉仿真试验系统，针对电弧炉电极升降控制提出了一种基于DSP的控制方案．在此试验平台上可进行各种复杂控制算法实验，为研究电弧炉智能控制算法提供了实时控制仿真实验环境．     

基于以太网的网络控制系统在线时延估计研究

为了解决基于以太网的网络控制系统中数据传输时延给控制品质带来不良影响的问题,从融合控制技术与网络通信技术的角度出发,提出了一种新的控制方案,即运用在线时延估计方法来估计出网络控制回路中的时延特性．在此基础上,结合以太网优先级技术,采用LQG控制算法对网络控制系统进行最优控制设计,并通过实验仿真结果证明了上述方案的有效性．     

基于LabVIEW的液位灰色预测PID控制

以液位控制系统为研究对象,基于NI公司PCI-6024E数据采集卡以及LabVIEW开发环境建立了液位控制系统的实验平台,将虚拟仪器技术应用到控制系统中,具有灵活性好、可移植性强的特点,扩展了过程控制实验装置的功能.设计了基于LabVIEW的PID控制算法和灰色预测PID控制算法应用到双容液位控制系统中,取得了理想的控制效果,表明了所建立实验平台的有效性.     

基于最小方差控制的列车横向半主动悬挂控制系统设计

为了改善列车在高速运行状态下的平稳性以及提高乘坐舒适度,采用最小方差控制算法对半主动悬挂控制系统进行仿真分析,并给出基于最小方差控制的高速列车半主动悬挂控制系统的设计方案,利用Matlab-Simulink搭建仿真平台。仿真结果表明:该算法与传统被动悬挂方式相比,横向减振效果得到明显改善。     

板球系统的模糊自适应控制方法

针对板球系统模型复杂、控制算法复杂度高的问题,采用理论分析和实验的方法,推导并设计一种基于变论域模糊控制算法来对板球控制系统平台进行控制,实现了球体按照指定信号进行跟踪运动.研究结果表明:所设计的控制策略不仅能够提高控制算法的执行效率和降低功耗,同时也能够改善控制系统各个性能指标的动态品质因素.研究结论初步突破了对传统控制方法设计过程的认识,也有助于寻求最优闭环控制系统品质的有效控制途径.     

基于磁流变原理的复合天棚控制算法的改进与优化

一种高效的控制算法是提升半主动减振控制系统性能的关键指标之一。该文在结合限阻尼系数模块、天棚控制算法及地棚控制算法的基础上，依据已有的磁流变减震器，设计并优化了复合天棚控制算法。通过建立垂直方向二自由度运动模型，基于Matlab Simulink平台对不同压缩行程、复原行程二维阻尼系数赋值仿真实验，得到最优阻尼系数区间，从而搭建复合天棚控制算法的限阻尼系数模块；进而对控制算法进行赋值迭代仿真，实现对复合天棚半主动控制算法阻尼系数的优化。基于时域路面激励的仿真结果表明，改进的复合天棚控制算法不仅克服了传统天棚控制无法有效抑制非簧载质量振动的缺点，且相比被动控制策略有效减少了加速度均方根值、相对动载荷均方根值及动挠度均方根值，可提升滑跑过程舒适性与操纵稳定性。     

采用自适应模糊PID控制的多级齿轮振动主动控制

针对齿轮传动系统在动态激励的作用下产生的多谐波复杂振动,设计一种在低速轴和高速轴分别安装有压电促动器的主动控制结构;提出一种将传统PID控制和自适应算法相结合的自适应模糊PID算法,抑制能量较高的多个谐波振动.在ADAMS平台建立齿轮传动系统虚拟样机,作为被控对象子模块,并在MATLAB/Simulink平台上加载控制算法对系统进行联合仿真.仿真结果表明:在不同转速下,自适应模糊PID控制算法对谐波振动具有良好的控制效果,且优于经典PID控制.     

引进FESTO自控系统改进高职实训中心实验教学

实验教学改革是我国现代高等职业教育的重要教育理念.结合学校FESTO联合实验室引进的FESTO自控系统教学环境,对改进高职实训中心实验教学模式、实验教学内容及实验教学方法进行探索性的论述.     

基于符合控制算法的全向移动平台设计与实现

设计并制作了一款基于麦克纳姆轮的全向移动平台,为保证移动平台的高精度运动和灵活避障,提出了一种复合控制算法。移动平台采用4个麦克纳姆轮为驱动轮并建立了在环境坐标系下的数学模型,采用上、中、下3层分布的电路控制系统,并以二维模糊PID(proportion integral differential)控制器、Bang-Bang算法和提出的避障算法构成复合控制器,实现移动平台在室内灵活避障和高精度运动。研究结果表明:设计的移动平台运动方式灵活,能够在二维环境下保持良好的避障能力和较高的运动精度。     

基于PSO的PID参数整定仿真与研究

针对工业控制过程中经验PID整定耗时耗力、精度低且稳定性能差等问题进行研究,提出采用标准粒子群算法可实现对PID控制器参数的快速优化且收敛效果明显;通过重点分析PSO算法中的不同惯性权重以及学习因子分别对被控对象系统控制优化性能的影响,深入研究算法参数各部分的作用及其设置范围,使基于PSO算法的PID整定方法能够获得最优的控制效果及更广阔的应用前景;最后,应用Matlab软件平台,并结合Simulink系统进行算例数字仿真分析:通过对比不同惯性权重及学习因子情况下的仿真结果,证明方法的鲁棒性强;通过对比传统Z-N方法和遗传算法整定,证明了方法的优越性。     

基于计算机虚拟化列车控制系统敏捷测试方法

传统的基于通信的列车运行控制(communication based train control,CBTC)系统测试受真实硬件设备环境的制约而存在瓶颈,针对该问题提出一种基于计算机虚拟化的CBTC系统测试方法.采用计算机虚拟技术模拟物理硬件设备环境,构建CBTC系统虚拟化测试平台.基于该测试平台,设计了一种自适应测试用例约简优排算法,可以在保证测试覆盖率的前提下,约简测试用例的数量,并通过优化测试用例的执行顺序,缩短系统的测试时间.该方法应用于深圳市地铁2号线CBTC系统测试,与传统测试方法进行了对比.实验表明,本测试方法可精简测试用例幅度约45%,测试时间缩短约33%,大幅提高了系统测试效率.     

基于强化学习的室内温湿度联合控制方法研究

为解决目前风机盘管控制方法仅以室内温度作为单一控制对象且忽略湿度的问题,本文以采用风机盘管加新风系统的北京某办公建筑为研究对象,提出一种基于动作干预的强化学习控制方法对风机盘管的送风量进行调节,以期获得更佳的室内温度和相对湿度联合控制满足率。本文利用TensorFlow部署强化学习算法,在TRNSYS中建立建筑空调系统仿真模型,利用自开发的TRNSYS-Python联合仿真平台对所提算法进行训练、测试和评估。研究结果表明,与传统的通断控制和基于规则的控制方法相比,本研究提出的控制方法可以将室内温度和相对湿度联合控制满足率提高9.5%以上。可见该方法具有工程应用价值,为提高建筑室内热舒适提供了新的研究思路。     

基于NN-PID算法的变风量空调系统空气品质控制

目的针对典型会议室环境,基于需求控制通风策略,对变风量中央空调系统房间空气品质控制进行研究。方法以典型的会议室环境为研究对象,分别建立空调新风系统模型及房间CO2浓度模型;设计NN-PID(神经网络-PID)算法,并进行控制与仿真;在变风量空调实验平台上进行验证。结果所设计的NN-PID算法能有效利用神经网络训练过程,在线自整定PID参数,控制效果优于传统PID算法。结论根据室内CO2浓度变化控制新风量,能很好地适应室内CO2浓度的动态特性,提高室内空气品质。     

固体氧化物燃料电池系统仿真分析与控制

固体氧化物燃料电池（SOFC）系统是一个非线性、多变量和强耦合的系统,很难用传统的建模方法来建立。本文基于BP神经网络的方法,利用MATLAB/Simulink平台构建SOFC系统模型,并在该模型的基础上增加PID控制,实现了闭环控制系统的分析。实验结果表明,该模型预测精度高,由预测模型得出的温度数据与实际数据的绝对误差为0.011%,增加的PID控制算法具有很强的抗干扰能力。