一种无刷直流电机模糊PI控制器设计

为克服传统的PI控制器参数整定方法在无刷直流电机控制中存在精度低、抗干扰能力弱等的不足,本文提出了一种基于PSO-GSA算法的模糊PI控制器设计方法。PSO-GSA算法融合了PSO算法的全局开发能力和GSA算法的局部探索性能,具有更加优异的最优值搜索能力。将PSO-GSA算法用于优化模糊PI控制器的量化因子和比例因子,实现了模糊控制对PI控制器的实时、高精度调节。仿真和实验表明,该方法可以使得无刷直流电机控制有较好的稳定性和鲁棒性,电机转速控制的精度有显著提高。     

一种无刷直流电机模糊比例积分控制器的设计

为克服传统的比例积分(PI)控制器参数整定方法在无刷直流电机控制中存在精度低、抗干扰能力弱等缺点,提出了一种基于粒子群-引力(PSO-GSA)算法的模糊PI控制器设计方法。PSO-GSA算法融合了PSO算法的全局开发能力和GSA算法的局部探索性能,具有更加优异的最优值搜索能力。将PSO-GSA算法用于优化模糊PI控制器的量化因子和比例因子,实现了模糊控制对PI控制器的实时、高精度调节。仿真和实验表明,该方法可以使得无刷直流电机控制有较好的稳定性和鲁棒性,电机转速控制的精度有显著提高。     

无刷直流电机的模糊自适应控制

在分析无刷直流电机数学模型的基础上，将模糊控制和经典自适应控制相结合，设计了模糊自适应无刷直流电机速度控制器，并应用于调速伺服系统。仿真实验证明，该控制器具有优越的跟踪能力与控制性能。     

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.     

无刷直流电机模糊PI智能控制

在分析无刷直流电机数学模型的基础上，建立了控制系统的仿真模型，提出了一种新型的模糊PI智能控制方法，在无刷直流电机双闭环调速系统中，电流控制采用滞环电流调节器，而转速控制通过采用常规PI控制和模糊控制相结合的方法实现，基于System Generator的仿真结果表明：这种新型的模糊PI智能控制方法响应快、无超调、鲁棒性强、抗干扰能力好，较传统PI控制具有更好的动、静态特性。     

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。     

基于模糊控制的直流无刷伺服控制系统

主要研究了采用模糊算法且要求运行更快更精确的微机控制直流无刷伺服系统，分析了模糊控制器在伺服系统中稳态误差、调节时间和响应时间方面的性能。采用DSP数字处理器实现伺服控制，用MatLab语言仿真了模糊控制的响应，并且提出了PI控制加模糊控制的算法。     

基于遗传算法的三环无刷直流电机控制系统研究

针对无刷直流电机的位置跟踪问题,借助于噪声滤波器、电机本体和三环PI控制器,设计电机位置跟踪模型,并借助改进的遗传算法确定PI参数的次优值,提供了一种基于智能优化技术的无刷直流电机位置跟踪控制系统设计方法。数值实验比较显示,该方法较之传统的参数整定方法更可行,能使控制系统的输出响应跟踪更快及无超调量。     

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。     

基于遗传算法的模糊控制规则优化的研究

模糊控制规则的正确选择是模糊控制器设计的关键,它决定了模糊控制系统的动态、静态性能和控制效果．针对传统的获取控制规则方法的不足,提出了在一个待优化模糊控制器的基础上,采用改进的遗传算法优化其模糊控制规则,从而使经过优化所获得的控制规则更加合理．最后对优化后的模糊控制器进行仿真比较研究,并将其应用于温室,实现温室温度的模糊控制．结果表明模糊控制规则经过优化后的模糊控制器的控制品质有较大的改善和提高．     

基于改进粒子群算法的无刷电机模糊控制研究

为了解决在无刷直流电机控制系统中,PID调节器出现系统超调和稳定性差等问题,本文采用一种基于改进粒子群算法优化模糊控制器的速度控制算法,该算法融合粒子群算法和量子算法的优点。实验仿真结果表明:优化后的模糊控制器动态性能和静态性能都优于传统PID控制,具有很好的鲁棒性和控制精度。     

基于模糊控制的无刷直流电动机调速系统仿真研究

提出了一种无刷直流电动机调速系统模糊PID 控制方法,克服了传统PID 控制的一些缺点.介绍了模糊PID 控制器的设计方法,并利用MATLAB 软件中的模糊控制工具箱进行了系统的辅助设计与仿真实验.仿真结果表明,谈方法可使电机调速系统性能得到提高.     

应用变论域模糊PID的直流电机调速系统

基于PID控制与模糊控制各自的优点,将模糊控制与常规PID控制相结合,并运用变论域的方法,设计了变论域自适应模糊PID控制器.然后,以直流电机为模型,实现对其转速的控制,使用Matlab进行可行性研究,并将其仿真结果与PID控制和模糊控制的仿真结果进行比较.结果表明,基于直流电机的变论域自适应模糊PID控制器的控制效果...     

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。     

双转式永磁无刷直流电机的控制器设计

研究分析了双转式永磁无刷直流电机的工作原理,详细分析了双转式永磁无刷直流电机的位置检测方法,在此基础上设计了以数字信号控制器TMS320F2812为核心控制器、复杂可编程逻辑器件EPM7512AEQC208为辅助处理器的电机控制器,实现了双转式永磁无刷直流电机的闭环调速.重点阐述了系统硬件设计部分.     

无刷直流电机控制系统的控制方法研究

无刷直流电机的控制技术研究是当今电机领域的热门课题.在介绍电机发展历史及现状的基础上.说明了无刷直流电机控制系统的3种控制方法,即无位置传感器控制、变结构控制、模糊控制和神经网络控制,并提出需要进一步研究的问题.     

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。     

基于神经网络自抗扰控制的无刷直流电机控制器研究

自抗扰控制（ADRC）是在继承经典PID不依赖于对象模型优点的基础上,通过改进经典PID固有缺陷而形成的新型控制技术,性能优良。但对于对象变化范围大的系统,仍难获得理想的控制效果。为此,将神经网络与自抗扰控制器相结合,在分析永磁无刷直流电机特点及使用现状的基础上,建立了基于神经网络自抗扰控制器的无刷直流电机控制系统。仿真结果表明,该控制器对无刷直流电机模型的不确定性和外部扰动变化具有较强的适应性和鲁棒性。系统具有良好的动态响应性能。     

模糊自适应PID控制器在无刷直流电机控制系统中的应用研究

对于具有多变量、时变性、非线性、强耦合等特性的无刷直流电机(BLDCM)控制系统,传统的PID控制很难实现良好的控制效果.基于无刷直流电机(BLDCM)的数学模型,提出一种基于模糊自适应PID控制的速度控制方案.该算法根据电机转速变化,采用模糊控制原理对PID的参数进行在线整定,实现优化控制.仿真结果表明,模糊自适应PID控制具有转速响应快,超调量小等优点,使系统对扰动和参数变化都具有较强的鲁棒性,控制效果优于传统的PID控制.