基于改进型粒子群算法的无刷直流电机速度控制研究

无刷直流电机的控制方便,效率突出等特点,依赖于较高的调速性能.传统调速系统所采用的PID调速,日益无法满足工业应用对精度、抗干扰,自适应等调控品质的要求.本文针对以上不足,采用基于改进型粒子群算法的PID调速系统来对电机转速进行调控.鉴于粒子群算法寻优速度不匹配,且易过早陷入局部最优等问题,采用自适应惯性权重法来进行优化改进.通过编写Matlab编程和搭建simulink模型仿真对比,可以看到相对于传统PID控制器,改进后粒子群算法能使控制器有更小的超调量、更快的响应速度和更强的抗干扰能力,显著提高无刷直流电机调速系统性能.     

基于微粒群算法的无刷直流电机单神经元自适应控制

为提高无刷直流电机速度控制性能,提出一种基于微粒群优化算法的单神经元自适应速度控制算法,该算法利用单神经元在线调整连接权值的能力,实现无刷直流电机速度的自适应控制.针对传统单神经元权值调整规则容易陷入局部最优等不足,利用微粒群优化算法良好的全局和局部寻优能力对单神经元连接权值进行在线调整,提高了单神经元的自学习、自适应...     

基于粒子群优化模糊控制器无刷直流电机控制

针对传统PID调节器,在无刷直流电机的高性能速度跟踪中,难以克服系统超调和短时振荡问题,提出了一种新的无刷直流电机控制策略。即利用粒子群算法优化的模糊控制器代替传统PID控制器,对模糊控制器的三个参数地、kb、ku进行全局优化,充分发挥模糊控制器的鲁棒性。为了验证该方法的有效性,利用Matlab仿真工具进行仿真验证,观察控制系统的一阶动态响应。结果表明,系统具有很强的鲁捧性,能够很好的跟踪负载变化,动态响应快,速度跟随准确。     

基于蚁群模糊神经网络的无刷直流电机仿真控制研究

无刷直流电机（BLDCM）的动力学特性是一个高阶、非线性、强耦合的系统,针对传统PI控制的滞后性和动态响应性能较差等特点,提出一种基于动态递归模糊神经网络PI控制的无刷直流电机调速系统速度控制器的实施方案,利用蚁群算法优化递归模糊神经网络的隶属度函数参数和网络权值系数,从而提高系统的动态响应性能。仿真结果表明,该方法响应快,具有较强的抗干扰性和鲁棒性,动、静态特性均优于传统PI控制。     

基于TMS320F2812DSP的无刷直流电机调速系统设计

文中设计了基于TMS320F2812 DSP的无刷直流电机调速系统,阐述了该调速系统的硬件结构、软件流程,并通过粒子群优化的模糊PID算法控制电机速度,实验结果证明,以DSP为控制器并结合智能控制算法的调速系统响应快、超调小、稳定性强,具有较好的动、静态特性。     

基于DSP/BIOS的无刷直流电机控制系统的研制

无刷直流电机继承了直流电机运行效率高、调速性能好等优点,同时克服了直流电机电刷带来的噪声、火花等缺点,在诸多领域得到广泛应用。为改善无刷直流电机控制系统的性能,研究模糊自适应PI控制器在无刷直流电机控制系统的应用。系统以TMS320F2812数字信号处理器为控制器设计了控制系统硬件,基于DSP/BIOS嵌入式操作系统开发了系统软件,实现了对无刷直流电机的控制。实验表明,系统具有良好的鲁棒性、可靠性、实时性,且系统的升级、扩展便捷简单。     

基于粒子群神经网络的无刷直流电机控制方法

在高性能、高精度的控制要求条件下,针对无刷直流电机(BLDCM)利用经典比例-积分-微分(PID)无法满足相关要求的问题,提出了一种神经网络在线整定的PID控制算法,并针对神经网络的缺陷,利用粒子群算法(PSO)进行了优化,力图使BLDCM在复杂多变的情况下响应性能更好、速度波动更小。设计了BLDCM控制板,搭建了实验平台,分析了BLDCM的控制模型,建立了神经网络控制模型,结合PSO对神经网络进行改进优化。实验结果表明优化后的算法收敛速度更快,BLDCM具有更好的动态响应性能,速度波动更小。     

基于数字信号控制器的无刷直流电机控制器

无刷直流电机的良好特性与其控制器的性能密切相关。介绍基于Microchip公司的数字信号控制器(DSC)dsPIC30F2010设计的300V无刷直流电机的控制器,阐述了利用这种DSC控制无刷直流电机的原理,详细介绍了该控制器的硬件结构与软件流程。实验结果证明了该控制器的可行性。     

基于模糊控制技术的无刷直流电机系统

在永磁无刷直流电机调速系统中,采用了自适应模糊PID控制器。建立了永磁无刷直流电机的数学模型,并以此进行转速和电流双闭环无刷直流电机调速系统控制。通过自适应模糊PID控制器在线调整PID控制器的三个参数,完善了PID控制器的性能。仿真和试验结果都表明,该方法比经典PID控制器具有更快的动态响应和更小的超调。     

基于模糊控制技术的无刷直流电机系统

在永磁无刷直流电机调速系统中,采用了自适应模糊PID控制器。建立了永磁无刷直流电机的数学模型,并以此进行转速和电流双闭环无刷直流电机调速系统控制。通过自适应模糊PID控制器在线调整PID控制器的三个参数,完善了PID控制器的性能。仿真和试验结果都表明,该方法比经典PID控制器具有更快的动态响应和更小的超调。     

无刷直流电机的新型控制器

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。在分析永磁无刷直流电机特点及使用现状的基础上,建立了基于自抗扰控制器的无刷直流电机控制系统。仿真结果表明,自抗扰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,控制器算法简单,工程适用性较强,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

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参数进行在线凋整.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.     

自适应模糊PID智能控制器在无刷直流电机速度控制系统中的应用

针对无刷直流电机的时变性、非线性、强耦合等复杂特性,在分析无刷直流电机控制系统的基础上,设计了应用于速度控制器的模糊PID控制器,并与PID控制器进行了对比试验研究。试验结果表明模糊PID控制器能够使系统具有更好的鲁棒性、更高的稳态精度和更快的动态响应。     

基于模糊神经网络的无刷直流电机位置伺服控制

针对多变量、非线性、时变的永磁无刷直流电机位置伺服控制系统的特点,提出一种基于免疫遗传算法（IGA）的递归模糊神经网络（RFNN）控制器的设计方法,并应用于无刷直流电机三闭环控制系统中的位置调节器中,实现系统精确的位置控制。在与传统PID位置控制器仿真比较中,采用该方法的系统显示出良好的控制性能和控制效果。     

基于改进麻雀搜索算法模糊PID控制器设计

为了提高无刷直流电机输出转速与转矩的平稳性,提出了一种通过时变惯性权重改进的麻雀搜索算法模糊PID控制器控制无刷直流电机。通过在Matlab/Simulink中对无刷直流电机进行控制仿真,仿真结果表明,时变惯性权重改进麻雀搜索算法模糊PID控制器控制无刷直流电机,其转速与转矩的平稳性符合要求,并且能够实时响应负载的变化。     

基于区间二型模糊逻辑控制的BLDCM转速控制研究

针对无刷直流电机调速系统强耦合与非线性时变的特点,设计了一种无刷直流电机区间二型模糊逻辑控制器,通过动态调节控制器参数,实现无刷直流电机高精度速度控制,提升电机控制性能。基于MATLAB/Simulink环境搭建无刷直流电机调速系统仿真模型,并在恒速、加减速和突加负载三种工况下,比较区间二型模糊逻辑控制与传统PI控制的电机转速响应差异。仿真结果表明:相比于传统PI控制,基于区间二型模糊逻辑控制的电机响应速度快,控制精度高,抗干扰能力强,可以有效降低不确定性对系统的影响,具有较强的鲁棒性。     

基于改进的PSO-BP神经网络的无刷直流电机控制

实时检测无位置传感器的无刷直流电机运行过程中的转子位置,并输出相应的开关管导通与关断信号是控制无刷直流电机的一项关键技术.本文针对神经网络控制存在开关管误导通的问题,引入非线性的惯性权重因子并采用异步时变的学习因子改进策略对标准粒子群算法(PSO)进行改进,通过改进的PSO算法对BP神经网络进行优化,进而控制无位置传感器无刷直流电机的换相顺序.仿真实验表明,采用基于改进的PSO-BP神经网络方法控制无刷直流的运行,可以取得满意的结果.     

基于模糊遗传算法的无刷直流电机自适应控制

无刷直流电机(BLDCM)是一种多变量和非线性的控制系统，模糊控制器在其控制中得到广泛应用。针对模糊控制器设计和参数在线调节方面的不足，文中提出了一种使用遗传算法优化的模糊控制器，并用于无刷直流电机的控制中。系统使用电流和转速双闭环控制。速度环采用模糊控制器进行控制，控制规则通过遗传算法进行离线优化，并在数字信号处理器(DSP)中实现控制参数的在线调节。系统较好的实现了给定速度参考模型的自适应跟踪，具有控制灵活、适应性强等优点，同时又具有较高的控制精度和较好的鲁棒性。     

自适应模糊PID控制的无刷直流电机及仿真

提出了利用自适应模糊PID控制器实现对永磁无刷直流电机调速系统进行设计的新方法。文中首先建立永磁无刷直流电机的数学模型，以此进行转速和电流双闭环调速系统控制；并通过调节PWM发生器的开关频率来减少转矩脉动。接着将模糊控制器和PID控制器通过自适应因子结合，在线自调整控制参数，进一步完善了PID控制器的性能，提高了系统的控制精度。并把MATLAB中的Fuzzy Toolbox和SIMULINK以及Power System Blockset有机结合起来，实现了该自适应模糊PID控制器的计算机仿真。结果表明，该方法有较高的精度。     

自抗扰控制器在无刷直流电机控制系统的应用

研究了自抗扰控制器在无刷直流电机控制系统中的应用,给出了基于自抗扰控制器的基本设计方法,并利用M atlab软件对基于自抗扰控制器的无刷直流电机控制系统进行了仿真。仿真试验表明,与传统的PID控制相比,利用该控制方法可以获得更好的系统动态性能及较强的适应性和鲁棒性。