基于粒子群优化算法的变论域模糊PID控制器在过热汽温控制中的应用

针对锅炉过热汽温大滞后和大惯性等难以建立精确的数学模型的问题,设计了模糊PID控制器。通过模糊推理对PID的参数在线调整,加入了变论域思想对控制系统进行改进,最后将粒子群优化算法应用于变论域模糊控制器中,对量化因子及PID的三个参数Kp、Ki和Kd进行优化。将模糊PID控制器应用于过热汽温度控制系统进行仿真。仿真结果表明:采用基于粒子群优化算法的变论域模糊PID控制比传统的PID控制具有较强的鲁棒性和抗干扰能力,具有明显的优越性。     

谷物干燥过程模糊支持向量机控制器的设计

为了准确控制谷物干燥过程的温度和湿度,设计了一种基于改进遗传算法和最小二乘算法的干燥过程模糊支持向量机控制器。利用模糊算法解除温湿度的耦合作用,采用支持向量机实现模糊逻辑控制的全过程和信号的非线线处理,同时采用混合学习算法优化控制器参数,即先采用最小二乘算法离线优化支持向量机性能参数,再采用改进遗传算法在线优化支持向量机性能参数和模糊比例因子,以使其控制性能适应对象的变化而达到最优。仿真结果表明,设计的模糊支持向量机控制器比常规PID控制器和经典模糊控制器具有更好的控制性能,能够满足谷物干燥工艺要求。     

基于自适应粒子群优化的静止变频电源控制研究

为了提高静止变频电源输出的电压波形质量,增强控制系统的鲁棒性,提出了基于自适应粒子群优化算法(APSO)优化模糊神经PID控制策略。利用改进的自适应粒子群优化算法优化模糊神经网络的前件、后件参数和单神经元优化PID参数,实现了控制器参数的自动调整。在MATLAB/SIMULINK环境下,对该策略控制下的静止变频电源控制电路进行了仿真。结果表明,与普通的模糊神经网络PID控制对比,引入改进的粒子群优化算法可以实现参数的全局快速寻优。优化后的模糊神经PID控制器具有良好的控制性能和自适应能力,很好地满足了系统的鲁棒性、快速性的要求。     

改进神经网络优化PID和模糊理论在异步电动机中的应用

为了提高异步电动机的控制器准确度,针对传统PID控制存在的一些不足,提出了一种改进神经网络优化PID和模糊理论的异步电动机控制策略。首先采用神经网络对异步电动机PID控制器的三个参数进行实时、自适应调整,并通过改进粒子群算法优化神经网络参数;然后利用模糊控制器替代异步电动机的滞环控制器;最后通过仿真实验对其性能进行测试。实验结果表明,该控制策略大幅度改善了异步电动机控制器的动态响应性能,具有较好的鲁棒性,且实际应用价值更高。     

遗传优化的模糊免疫PID控制器在SRM中的应用

针对开关磁阻电机驱动系统的严重非线性、时变和强耦合性,应用免疫反馈机理和模糊控制理论,在传统PID控制器基础上设计一种模糊免疫PID控制器,并提出利用遗传算法对PID控制器参数进行优化设计方法.仿真结果表明,基于遗传优化的模糊免疫PID控制器具有良好的调速和控制特性,其控制性能明显优于传统PID控制和模糊免疫PID控制.     

水轮发电机组GA模糊控制器研究

模糊控制器设计的困难之一就是确定量化因子和隶属度函数，它们对控制器性能具有重要影响。文中提出用遗传算法(GA)对水轮发电机组模糊控制器进行优化设计，描述了控制器结构、优化算法和动态仿真结果。仿真对比试验表明，经过GA优化的模糊控制器比经过MATLAB NCD工具箱优化的PID控制器具有更好的控制效果和更强的鲁棒性。     

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.     

水轮发电机组GA模糊控制器研究

模糊控制器设计的困难之一就是确定量化因子和隶属度函数，它们对控制器性能具有重要影响。文中提出用遗传算法（GA）对水轮发电机组模糊控制器进行优化设计，描述了控制器结构，优化算法和动态仿真结果。仿真对比试验表明，经过GA优化的模糊控制器比经过MATLAB NCD工具箱优化的PID控制器具有更好的控制效果和更强的鲁棒性。     

基于预测模型双模糊分数阶PID的BLDCM调速系统优化控制

无刷直流电机（BLDCM）具有复杂的非线性系统,强耦合、变量多等特点,传统的PID控制无法获得满意的控制效果。为此,在模糊控制、分数阶微积分及模型预测相关理论的基础上,提出了预测模型双模糊分数阶PID控制器。分数阶控制为系统提供更多的控制余度,并采用一种间接算法（Oustaloup算法）完成整数阶PID控制的延伸和扩展,模糊控制实现分数阶PID控制参数的在线调整;建立预测模型,并引入模糊控制动态调整预测模型系数K值,实现更加精确的控制。针对模糊分数阶PID控制器中参数选择,又提出了一种改进的万有引力算法进行参数优化,增强控制器的自适应能力。仿真结果表明:基于改进万有引力算法的预测模型双模糊分数阶PID控制的BLDCM调速系统较传统的PID控制具有更快的响应速度、更小的超调量及抗负载扰动能力强等优良的动、静态性能指标。     

IPMSM调速系统的快速免疫模糊控制器

针对模糊控制器在内置式永磁同步电机调速控制系统应用中计算负荷过重的缺陷,提出了一种基于免疫模糊控制器的调速系统.方案首先设计了模糊控制器,然后引入混沌思想来改进的免疫优化算法,进而对模糊控制器参数进行优化.这种控制器计算负荷小,适合实际应用.实验研究验证了该算法的可行性和有效性.     

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。     

基于参数优化模糊控制的矿车牵引系统研究

针对现有平硐矿车直接转矩控制的牵引系统中仍采用PID控制,以及PID参数难以确定而导致控制性能差的问题,提出了一种新的控制方案。方案中设计了通用模糊控制器,再根据ITAE性能指标对其量化因子进行微粒群优化算法寻找最优值,用此模糊控制器代替原系统的PID控制器。这种方案设计简单、实现方便。仿真和实际运行结果表明,此方案可行、有效,鲁棒性高。     

模糊自校正控制器在水轮机调速系统中的应用

研究采用模糊自校正控制器来改善水轮机调速系统的性能，提出了用粗调和微调相结合的方法来调整模糊控制器的量化因子。仿真实验表明，该控制器与常规PID控制器相比具有超调量小、速动性好的特点。     

永磁无刷直流电动机的模糊PID控制研究

永磁无刷直流电动机调速系统是一个非线性、多变量的时变系统。采用传统的PID控制方法进行控制,难以达到良好的控制效果。设计一种模糊PID控制器,应用模糊算法在线自动整定PID参数,应用于无刷直流电动机调速控制系统。仿真实验结果表明,该模糊PID控制方法较常规PID控制和单纯的模糊控制具有更好的控制性能,具有无超调、响应快、鲁棒性强等特点。     

新型智能PID控制的PMLSM调速系统研究

为进一步提高永磁直线电机调速系统的动静态性能,提出将BP神经网络与传统PID控制器相结合,以实现PID参数的最优化自整定。在研究常规BP神经网络的控制算法的基础上,对常规BP算法的学习速率和动量因子不能动态调整带来的缺陷进行分析,提出基于误差变化率的动态调整算法,实现对PID控制器参数的自寻优,并将算法应用于永磁直线电机矢量控制系统速度调节器中。仿真实验结果表明,改进后的基于BP神经网络PID控制算法与传统PI控制器相比,控制系统的动静态性能更优,稳定性更好,解决了由于参数整定困难而导致PID控制器性能不能达到最优化的问题。     

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。     

基于PID模糊免疫的永磁同步电机调速系统

在分析永磁同步电机(PMSM)数学模型的基础上,引入模糊控制算法和免疫反馈机理,并与传统的PID控制相结合,设计了一种新型的PID模糊免疫控制器,将其应用于永磁同步电机调速系统的控制过程当中。仿真研究表明,采用这种新型PID模糊免疫控制方式的调速系统具有响应快速、超调量小、鲁棒性好、抗干扰能力强等优点,与传统PID调速系统相比具有更好的动态性能和稳态精度。     

基于遗传算法与模糊PID复合控制的电机调速研究

为了加强永磁同步电机调速系统的智能控制,提出了一种基于遗传算法与模糊PID智能控制的永磁同步电机调速控制策略。首先建立永磁同步电机的基本模型,利用遗传算法对模糊PID控制器进行改进,优化其参数选择和提高控制效率,并搭建Simulink仿真模型和实验验证模型。其结果得到:利用遗传算法能够迅速得到模糊PID控制器的最佳匹配初始参数,且在电机启动阶段和突加干扰阶段,遗传改进模糊PID控制系统相比于传统的PID控制系统其转速、转矩以及三相电流输出均表现出更加稳定以及波动更小。系统出现干扰后,在该组合智能控制作用下系统在极短时间内恢复稳定,其动态响应速度显著快于传统PID控制方法。结果表明该基于遗传算法与模糊PID控制系统能够对永磁同步调速系统进行有效控制,进而使系统具有较优异的启动特性和动态稳定。     

基于SCA优化模糊PI控制器的PMSM转速控制

介绍了永磁同步电机(PMSM)在矢量控制系统中转速环的模糊PI控制器设计。针对模糊控制器无法自适应调整参数,研究分析一种新型智能优化算法——正弦余弦算法,并对影响该算法全局探索和局部开发能力的重要参数进行调整,使搜索结果更精确,将改进后的算法用于模糊控制器量化因子和比例因子的优化。仿真结果表明,基于正弦余弦算法优化的模糊PI控制较传统模糊PI控制,具有更好的动态性能和抗干扰能力以及鲁棒性强的特点。