基于模糊规则的地面式储能系统自适应PID控制

城市轨道交通地面式储能系统采用电压环串电流环的结构,根据直流网电压来控制其充放电。此处对地面式超级电容储能系统DC/DC变换器电压外环控制动态响应速度和稳定性进行了优化研究,利用传递函数分析了牵引网电压、超级电容电压和电感电流变化对电压环电流环性能的影响,结果表明超级电容电压、牵引网电压共同影响充电电压环动态响应速度;其次考虑电压环引入滞环判断,分析由于滞环带来的非线性特性对充电电压环稳定性的影响,结果表明滞环在一定条件下会对充电电压环的稳定性造成影响;在所分析的问题基础上,提出了充电电压环模糊自适应比例积分微分(PID)控制策略,改善了充电电压环动态响应速度和稳定性。     

基于RBF神经网络非线性预测模型的开关磁阻电机自适应PID控制

开关磁阻电机的非线性和变参数特性使得采用传统的PID控制很难取得较好的控制效果。人工神经网络在一定的条件下可以任意精度逼近任意非线性函数且具有较强的自学习、自适应、自组织能力。故将其与传统的PID控制相结合构成神经网络自适应PID控制策略,应用于非线性严重的开关磁阻电机,可实现对开关磁阻电机的高性能控制。同时,神经网络所具有的非线性变换特性和高度的并行运算能力使得其适合建立非线性预测模型进行参数预测。通过对被控系统参数的预测,可提高系统的动态响应性能。该文采用两个神经网络-BP神经网络和RBF神经网络来分别构成神经网络NNC和神经网络NNI。神经网络NNC进行自适应PID参数调节;神经网络NNI用来建立非线性预测模型进行参数预测。为进一步加快神经网络的学习收敛速度,该文采用变学习速率的神经网络学习算法,学习速率随收敛过程误差的大小而自适应地进行调整,这可大大加快神经网络学习训练的收敛速度,进一步提高系统动态响应速度。实验结果表明,系统的动态响应快,超调小,稳态精度高,鲁棒性强,有较强的抗扰动能力,具有较好的控制效果。     

基于模糊PID控制器的多电机交叉耦合控制同步控制系统设计

针对多台伺服电机同步控制精度难以保证的问题,设计了基于运动控制卡的多轴电机控制系统。该系统以运动控制卡为核心,通过以太网与上位机通信,并利用硬线信号实现对多个伺服驱动器的同步控制。采用交叉耦合控制设计多电机同步控制器,实现对多电机同步位置误差的检测和补偿修正,利用模糊PID控制算法对控制参数进行整定,以提高系统的同步精度。在负载扰动、阶跃输入以及斜坡输入作用下,通过MATLAB对提出的算法进行了仿真实验。实验结果标表明,交叉耦合控制具有良好的抗扰动性能与良好的同步性能,采用模糊控制器对PID参数进行整定后,对系统的超调量起到了明显的优化作用。     

基于模糊PID控制的超声电源频率跟踪设计

超声波电源系统是一种工作在谐振频率将电能转化为超声能的装置,其核心就是频率跟踪控制和功率调节控制.但换能器的温度、刚度变化都会引起谐振频率漂移现象,它不仅会降低系统工作效率,还会损坏电路元器件.为了解决此问题,提出了一种基于FPGA的谐振自动跟踪策略,将快速傅里叶变换(FFT)算法与模糊比例积分微分(PID)控制算法相结合,能够快速捕捉到系统的最佳工作频率.首先,将采样得到的电压、电流时域信号经过FFT算法处理后转换为频域信号,得到其相位信息.然后将相位差和输出功率作为模糊PID控制器的输入来实现谐振自动跟踪.此外,还设计了一种连续可调阻抗匹配网络,根据采样反馈信号设定阻抗网络匹配的参数.最后,搭建实验平台验证了所提控制策略的有效性和准确性.     

高性能模糊PID控制DC/DC变换器

针对DC/DC变换器这种强非线性系统,提出了一种模糊PID控制器,它基于优化的PID控制器,通过模糊控制对PID控制器进行增益调节.现以TMS320F240 DSP为核心控制器件,以Buck变换器为实验平台,设计了系统硬件电路.计算机仿真和实验结果证明,该控制策略有很好的控制性能,且算法实现比较简单,同时控制模块的设计简单,可靠性高,是一种较实用、易实现的控制算法.     

应用于直线电机的平滑切换模糊PID控制方法

为了适应直线电机的快速动态特性,抑制由于直接驱动使参数摄动和负载扰动等不确定因素对伺服特性的影响,提出了一种新的平滑函数模型,设计了平滑切换式模糊PID复合控制器,并应用于直线电机位置伺服控制。通过模糊控制提高伺服系统的动态性能,用PID控制保证系统的稳态性能,利用平滑函数改善控制切换过程。在PRS-XY型混联机床上的应用表明,该控制算法明显提高了伺服系统的动态性能,减小了位置跟随误差,对非线性扰动因素具有良好的适应性。     

循环流化床锅炉的加权模糊—多模态PID控制及应用

本文将多模态ＰＩＤ控制同模糊控制理论相结合，提出了一种新的控制方法：加权模糊－多模态ＰＩＤ控制。     

开关磁阻电机模糊神经网络PID转速控制

针对开关磁阻电机调速系统难以控制的问题,提出了基于模糊FCMAC神经网络的PID控制方法,该方法的主要思想是将马丹尼直接推理法与CMAC神经网络相结合,构成模糊FCMAC神经网络,实时调整PID控制参数.仿真结果表明,与传统的PID控制方法相比较,该方法大大改善了开关磁阻电机调速系统的动、静态性能,且无需精确的数学模型...     

永磁同步电机自构式模糊神经网络控制器设计

针对传统PID控制方法不能对电机在工况状态变化时做出快速反应的问题,结合模糊控制和神经网络的特点提出一种智能控制方法。依据模糊神经网络算法组成新的速度控制器代替传统的PID速度控制器。通过RBF神经网络辨识器给出永磁同步电机的Jacobian信息,传递给模糊神经网络控制器,以此解决算法中转速对网络输出的偏导项无法计算的问题。通过自构式反馈来修正网络的拓扑结构,确定模糊神经网络中隐含层的神经元个数,避免因隐含层神经元个数设定不当引起欠拟合或过拟合。仿真和实验的结果表明,电机在启动时能够快速平稳地达到给定转速,超调量和稳态误差小,转矩脉动小、响应迅速。突加负载时速度变化量小且能快速回归平稳运行,突变转速时能快速稳定在变化后的给定转速。     

可控串联电容补偿非线性PID控制器

论述了一种晨线性控制理论为可控串补装置设计的新型控制器。这种控制器不依赖于被控系统的模型,采用当地信号实现控制,结构简单。仿真结果表明：这种控制器不但能快速调节容抗,增加系统阻尼,改善系统稳定性,并且有较强的适应性,鲁棒性。     

1000MW超超临界机组汽温多模型预测控制研究

针对电厂过热汽温对象大惯性、大滞后及参数随负荷变化显著的特点,利用非线性过程(线性不确定过程)在多个工作点上的线性化模型,把整个对象工作空间划分为若干子空间,而每个子空间可以找到一个较精确的固定模型,再通过加权子模型获得复杂对象的全局近似模型作为预测模型,然后采用线性优化或非线性优化方法计算预测控制器输出进行汽温控制,并给出具体的现场应用实施方案。实际仿真和应用结果证明无论对于稳态过程或负荷变化过程,过热汽温都能维持在要求的控制范围内,能够有效保证机组的安全经济运行。     

基于模糊多模型330MW单元机组协调控制系统

针对330MW单元机组的仿真模型,绘出了其相对非线性测度曲线,并据此得出了单元机组在多个典型工作点的线性化模型;然后对线性化模型设计动态解耦控制器,并用T-S模糊模型合成出协调控制系统的全局控制器;最后对此协调控制系统的全局稳定性进行了证明。仿真研究证明了控制算法设计的有效性。     

模糊多模型控制及其对500MW单元机组协调控制系统的仿真研究

为解决火电单元机组协调控制系统的动态非线性和耦合特性，设计了基于T—S模糊模型和动态解耦PID控制器的模糊多模型协调控制系统。首先针对一个500MW单元机组的仿真模型，绘出了其相对非线性测度曲线，并据此得出了单元机组在典型工作点的5个线性化模型；然后对每个线性化模型分别设计了动态解耦PID控制器，并用T—S模糊模型合成出协调控制系统的全局控制器；最后使用Lyapunov稳定性定理及其推论对此协调控制系统的全局稳定性进行了证明。仿真研究证明了控制算法设计的有效性。     

火电厂主蒸汽温度系统的多模型PID控制

针对火电厂主蒸汽温度的时变性特征,设计了基于多模型的串级PID控制系统,并以某电厂锅炉5个局部工作点的主蒸汽温度为对象进行了仿真。仿真结果表明,基于多模型的串级PID控制策略能够较好的解决主蒸汽温度的时变性问题,其控制效果也相对较好。     

多平台、多模型电网仿真多媒体培训控制系统

上海电网仿真系统存在培训设备老化、设备容量小不能满足多用户培训需求,仿真功能不能满足现场设备的要求等一系列问题,于是对电网仿真系统进行了技改.在改造中提出了多操作系统、多模型的仿真系统的安装和批处理通信控制功能投入的方案,实现了多平台多模型协调控制、现代教学设备和仿真培训相结合的多媒体仿真培训系统.     

三电平PWM整流器多模型预测控制方法

针对PWM整流器滤波电感、等效电阻等参数失配时高性能控制问题,在模型预测控制的基础上引入多模型自适应环节,提出一种三电平PWM整流器多模型预测控制方法。在该方案中,根据整流器模型参数实测值及其波动范围建立多模型集,由各子模型预测输出与整流器系统实际输出偏差,确定与实际系统模型匹配度较高的多个子模型,加权求和后即可确定最优系统参数。针对多模型自适应控制与模型预测控制相结合引起的大负荷在线计算问题,提出一种在线优化多模型预测控制方法,分别设计了在线优化移动子集和多电平快速预测控制方法对其进行简化。最后,实验结果表明所提控制策略的正确性和有效性。     

数据挖掘与锅炉负荷多模型自适应控制研究

针对目前锅炉负荷控制中的难点问题,提出了利用多模型自适应控制策略加现代数据挖掘技术的方法加以解决:前者本着“分而制之”的思想,通过建立覆盖锅炉各种运行工况和操作条件的模型集和选取适当的切换规则,完成各种条件下的负荷自适应控制;后者从锅炉对象实际运行数据入手,利用数据挖掘技术,提取有关锅炉运行状态、操作条件与燃料发热量之间的关联规则,形成相应的专家知识库用于在线获取燃料发热量信息,优化模型集,指导模型切换。仿真试验表明该方法相对于传统方法具有更佳的控制性能。     

多模型过热汽温鲁棒控制设计中标称对象和界函数的选取

对某超临界600MW直流锅炉高温过热器导前区及惰性区均具有多模型摄动的过热汽温H∞鲁棒控制问题进行了研究.该被控对象在工况大范围变化时,模型(包时间常数、增益、甚至对象阶次等)有很大的变化.对此采用对比选优法提出了多模型摄动标称对象和界函数的选取方法,并进行了H∞鲁棒PID汽温控制系统设计,求解了H∞鲁棒PI控制器.仿...     

基于遗传算法的混沌系统多模型微扰控制

针对基于遗传算法的混沌系统多模型控制问题,为扩大控制器在吸引子中的作用范围,采用遗传算法引导混沌轨道的方法产生多模型控制策略,能使混沌系统在小的扰动作用下迅速从某一初始点到达目标点。对含有不确定参数的Henon混沌系统仿真表明,与其他方法相比能在更短的暂态时间内把系统控制到预定轨道。