永磁同步电机模糊PI控制的仿真研究

提出了一种参数自整定模糊PI控制器,用于永磁同步电机矢量控制系统,改善其动态性能。仿真结果表明,加入模糊PI控制的永磁同步电机矢量控制系统比PI控制系统在转速、转矩方面的控制性能都有较大的提高。     

模糊控制在纯电动汽车永磁同步电机上的应用

为了提高纯电动汽车在永磁同步电机控制下的扰动性能,将参数自整定算法加入到永磁同步电机的数学模型中,设计出参数自整定控制器,通过MATLAB/SIMULINK将参数自整定控制器和传统的模糊PI控制器进行仿真对比实验.实验结果表明:纯电动汽车在低速运行受到扰动时运用参数自整定控制器恢复稳定更快.     

永磁同步电机模糊控制方法研究

针对传统PI调节器控制PMSM的缺点,基于Matlab/Simulink给出了采用模糊PI控制PMSM的完整设计方法.该方法采用模糊控制器在线整定PI调节器参数,同时对比例环节与积分环节进行自调整,使得PMSM在整个运行期间能够快速跟踪输出量.仿真结果表明,基于模糊PI控制的系统模型具有动态响应快、稳态精度高及抗干扰能力强等优点.     

基于模糊PID的永磁同步电机矢量控制系统

针对传统PID在永磁同步电机矢量控制系统中存在转矩脉动较大的问题,提出基于模糊PID的永磁同步电机矢量控制方法,实现系统PID参数在线整定。首先,建立PMSM的数学模型;其次,设计参数模糊自整定PID控制器,并进行参数模糊化;最后,在Matlab/Simulink中搭建模型进行仿真。仿真结果表明:在PMSM调速系统中,模糊PID控制器具有更好的鲁棒性。     

西门子M15型拉线机恒张力系统模糊自整定PI控制研究

针对由西门子引进的M15型拉线机在负载变化较大时，由于其恒张力控制系统的鲁棒性变差而影响拉线质量的问题，提出了用模糊自整定PI参数控制器替其收线机转速环常规PI控制器的方法，对拉线机的收线张力进行智能控制，实验结果表明，该控制方案使系统在各种拉线状态下，都得到很好的控制效果。     

基于神经网络的PWM整流器矢量控制研究

建立电压型PWM整流器的一般数学模型,运用坐标变换技术得到其在两相旋转dq坐标系下的数学模型,并采用SVPWM整流器的双闭环控制系统。针对PI控制器参数整定困难的问题,利用神经网络的自学习功能,设计一种基于BP神经网络的PI控制器,实现PI控制器的参数自整定。最后利用MATLAB提供的电力系统工具箱构建PWM整流器的滞环控制系统和矢量控制系统的仿真模型进行仿真实验对比。仿真结果表明,基于BP神经网络的矢量控制系统超调量被抑制,系统鲁棒性增强。     

负载电阻下变论域模糊PI控制对 Buck -Boost 变换器的影响

为提高Buck-Boost变换器的控制精度,提出一种变论域模糊PI控制器方法.该方法利用模糊PI控制器来实时调整系统的参数,并通过引入变论域解决输入量过大或过小时控制器的参数无法自适应的问题.Matlab/Simulink仿真实验结果表明,本文提出的变论域模糊PI控制方法在控制精度和响应速度方面均优于传统PI控制和模糊PI控制方法,因此本文方法对提高Buck -Boost变换器系统的稳定性具有很好的参考价值.     

模糊PID技术在热板焊接机中的应用

通过对热板焊接机的执行机构永磁同步电动机的数学模型分析,确立了基于转子磁场定向的控制策略和模糊自整定PID的控制方法.应用模糊控制理论,对系统所处的不同状态实现PID参数的在线整定.结果表明,采用模糊自整定PID控制器后,在控制非线性和时变对象时,控制效果优于PID控制器,可满足热板焊接机的控制需求.     

基于改进量子遗传算法的超声电机模糊PID控制

针对超声电机非线性、时变性的特点,设计了模糊自整定PID控制器,并利用量子遗传算法对模糊自整定PID控制器参数进行优化,以提高系统的动态性能和适应性.针对传统量子遗传算法的不足,对编码方式、种群初始化、量子旋转门、量子变异以及增加量子灾变5个方面进行改进.仿真结果表明:改进量子遗传算法改善了传统量子遗传算法容易产生种群早熟的问题,提高了算法收敛性能.同时,基于改进量子遗传算法的模糊自整定PID控制器与经典的模糊自整定PID控制器相比,明显提高了超声电机系统的动态和稳态性能.     

基于ISE准则的PI控制器参数优化的分析

关于PID控制器参数整定的方法有很多，其中一类方法是基于准则优化PID参数的方法，常用准则有ISE、IYAE、IAE等。讨论基于ISE准则优化PI参数中存在的问题，并提出一种利用参数根轨迹的分析方法，该方法可判断给定系统是否适用ISE准则进行优化PI参数。     

基于电网电压矢量定向控制的三相并网逆变器模糊PI控制策略

为提高逆变器并网的效率,降低并网电流的谐波畸变率,加快系统的动态响应速度,研究了基于电网电压定向的前馈解耦控制策略,设计了模糊PI控制器,制定模糊规则实现PI参数的整定,并在Matlab/Simulink中构建仿真模型以验证所提策略的有效性和可行性.     

Fuzzy+参数模糊自整定PID控制调速系统及其仿真研究

常规Fuzzy-PID控制具有良好的动态和静态特性，但存在参数自适应性和鲁棒性欠佳。以及PID参数整定麻烦等问题，本文提出了Fuzzy 参数模糊自整定PID控制器，并进行了系统仿真。仿真结果表明，该控制器易于实现参数的自整定，系统的自适应性和鲁棒性也得到改善。     

关于模糊PID控制器的应用设计

研究了模糊PID控制器在直流调速系统中的作用，将常规PID控制器改善为模糊PID控制器，使其参数能进行模糊自整定．这是一种常规的PID控制和模糊控制相结合的方法．该方法利用模糊控制理论，以误差和误差变化作为输入语言变量，以输出增量作为输出语言变量，可有效地改善系统的稳态性能指标。     

基于MATLAB的模糊参数自整定PID控制器的仿真研究

介绍了用模糊推理的原则进行PID参数的整定方法,并利用MATLAB语言编程与SIMULINK仿真相结合的方法,实现了模糊自整定PID控制器与常规PID控制器的仿真与比较。仿真结果表明,模糊自整定PID控制器改善了系统的动态性能,具有更强的实用性。     

基于MATLAB的智能控制器设计

目的设计一种模糊自整定PID参数的智能控制器,消除异步电机转速冲击.方法根据异步电机的调速特点,提出和设计一种模糊控制算法,基于MATLAB编制仿真程序,嵌入到PID控制器中,进行了仿真对比试验.结果对模糊自整定PID参数方法进行的分析和仿真结果表明,该模糊PID控制器能迅速消除系统余差,改善普通控制器的性能;既具有PID控制器高精度的优点,又具有模糊控制器快速、适应性强的特点.结论该模糊控制器是一种智能控制器,应用到异步电机转速控制系统中,使系统取得良好的响应;并能有效地减少系统超调量.     

模糊控制器的PID描述及量化因子整定

以二维模糊控制器为例,对模糊控制器的输入、输出关系引入PID描述函数。通过类比,凸现二维模糊控制器位置输出时的PD特征和增量输出时的PI特征,从而揭示模糊控制器的本质是PID参数的模糊自适应校正作用。正是这一模糊校正过程,使模糊控制器获得了普通PID控制器所不具备的优良控制品质。据此,可借用PID工程整定方法,得到实用性较强的模糊控制器量化因子的DY综合整定法。     

基于自适应量子遗传算法的分数阶控制器参数整定

针对量子遗传算法中旋转变异角固定的缺点,提出了一种旋转变异角幅度随着个体适应度的变化而自适应调整的自适应量子遗传算法,对典型测试函数的优化结果表明了该策略能有效提高量子遗传算法的优化精度和收敛速度。同时,针对分数阶PIλDμ控制器难于整定的问题,将参数整定转化为参数优化,提出采用AQGA对分数阶PIλDμ参数进行优化,并利用该策略对循环流化床主汽温分数阶系统设计了分数阶PIλDμ,仿真结果表明了该方法在PIλDμ参数整定中的有效性。     

基于频域的新型PID型模糊控制器设计及其参数整定

基于频域理论对模糊控制器结构进行了改进 ,并根据给定相角裕度和幅值裕度对模糊控制器的参数进行整定 .这种方法可离线对控制器的参数进行设计 ,也可对在线调整提供指导 ,将 PID参数与模糊控制器参数联系起来     

VSC-HVDC向三相不对称无源网络供电的控制策略研究

VSC-HVDC具有良好的动静态性能,若采用合理控制策略则可调控有功与无功的输出,进而改善电能质量。然而现有控制策略在由VSC-HVDC向三相不对称无源网络供电时可能导致输出电压不对称,进而造成控制效果不理想。建立了VSC的内环d/q解耦控制器,整流侧定直流电压控制器和逆变侧定交流电压控制器。对于整流侧控制器,在电压外环,对PI参数增加模糊自整定;在电流内环,将PI控制改为两相静止坐标系下的PR控制,减少了超调和谐波输出量。对于逆变侧控制器,由于输出的三相电压产生畸变;利用PR控制可以无静差跟踪正弦信号,将逆变侧控制改造为"外环定电压PR控制—内环电流d/q解耦控制",解决了三相交流电压的不平衡问题。仿真结果表明,该控制策略可提高整流侧超调时间和反应时间,并有效解决了逆变侧输出电压不对称的问题。     

自适应模糊PID控制在BLDCM调速系统中的应用

传统的PID对控制参数难以整定,无法满足无刷直流电机(BLDCM)调速系统对快速性、稳定性的要求,但自适应模糊PID能实时修正参数,更快的达到系统要求.利用无刷直流电机的数学模型和转速的传递函数,构造了无刷直流电机调速系统的仿真模块.同时将模糊PID参数自适应控制器引入无刷直流电机控制系统中,根据系统输出误差和误差变化率实时整定PID参数,完善了PID控制器的功能,仿真结果表明, 该方法比传统PID控制器具有更快的动态响应和更小的超调.