基于随机进化灰狼优化算法的分数阶自抗扰起动控制

航空发动机在起动电机起动过程中负载特性会随着转速而变化,同时起动环境的差异以及起动电机自身参数的变化均给起动控制带来了难度。为了解决传统控制策略在处理不确定性问题时的不足,提出了一种基于随机进化灰狼优化算法的分数阶自抗扰控制器(REGWO-FO-ADRC)：利用自抗扰控制,增强起动过程中系统的抗扰动能力;结合分数阶控制,抑制由带宽上限引起的观测器估计误差,保证控制品质;设计基于随机进化的灰狼优化算法,对分数阶控制器的控制参数进行在线自整定;用可变的进化速率描述种群更新过程,增加过程中的随机性,提高全局搜索能力和收敛速度。仿真实验表明,设计的控制器能够有效抑制诸多不确定性对系统的影响,改善航空发动机的起动性能。     

基于蜻蜓算法分数阶 PI 的 PMSM 矢量控制优化

针对永磁同步电机双闭环矢量控制系统中整数阶 PI 控制器存在动态响应速度慢、鲁棒性不强的问题,提出一种采用蜻 蜓算法与分数阶 PI 控制相结合,对系统的转速外环和电流内环进行参数离线整定的方法。 将待优化参数看作是蜻蜓在搜索空 间中搜寻食物源的最优个体所处的空间位置,并利用误差性能指标 ITAE 作为其目标适应度函数。 分别对传统工程经验整定 整数阶 PI、蜻蜓算法整定整数阶 PI、蜻蜓算法整定分数阶 PI 和粒子群算法整定分数阶 PI 的电机调速性能进行仿真和实验对 比。 结果表明,蜻蜓算法优化的分数阶 PI 控制器具有提高系统的动态响应性能,减小超调量和增强鲁棒性的优势,证明了优化 策略的优越性。     

分数阶PID控制器用于STATCOM控制研究

摘要：分数阶PID（FOPID）控制器是一种微分阶与积分阶是分数的PID控制器,其设计关键在于如何设定FOPID的5个重要控制参数。文章采用遗传粒子群优化（GAPSO）算法来设计FOPID控制器,并定义了一种新的代价函数以便在整个时域范围内加快控制参数的搜索过程。与常规PID控制器的仿真对比表明：在模型不确定时,所设计的FOPID控制器能大大提高控制系统的鲁棒性。     

开关磁阻电机最优分数阶PIDμ控制器设计

开关磁阻电机(SRM)调速系统中的PI控制器通常表现出动态性能差、控制精度低和转矩脉动大的问题,加入微分环节的PID控制器虽然可以有效提高控制性能,但因PID控制器具有微分环节,较大的系统噪声容易引起震荡,造成电机运行不稳定。针对这一矛盾,引入分数阶微分环节,设计了一种分数阶PID~μ控制器。选择系统的速度响应构建目标优化函数,采用灰狼优化算法整定控制器参数得到最优参数。搭建SRM双闭环调速系统仿真模型,速度环采用分数阶PID~μ控制方式,电流环采用电流斩波和脉冲宽度调制(PWM)分时控制方式。将转速突变和负载突变作为干扰,对PI控制器和分数阶PID~μ控制器的控制性能进行对比实验。结果表明,所设计的参数最优分数阶PID~μ控制器保留了PI控制器结构简单,设计方便的优点,同时表现出更快的响应速度和控制精度,对SRM转矩脉动具有很好的抑制作用。     

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。     

基于混沌优化算法的磁悬浮开关磁阻电动机控制的研究

针对磁悬浮开关磁阻电动机控制系统高精确度、快响应的要求,阐述了基于混沌优化算法的模糊神经网络控制方案。采用混沌粗搜索与细搜索相结合的优化策略,对模糊神经网络控制器中的参数进行优化,给出了具体设计方法和优化步骤。仿真结果表明,该磁悬浮开关磁阻电动机控制系统无振荡、无超调,具有较高的精度、较强的鲁棒性和抗干扰能力。     

基于蚁狮优化算法分数阶PI的PMSM矢量控制

针对永磁同步电机(PMSM)双闭环矢量控制系统中传统工程经验比例积分(PI)参数整定易出现超调、振荡、鲁棒性不强等问题,提出采用分数阶PI(FOPI)控制器应用于系统的转速外环,并利用蚁狮优化(ALO)算法对FOPI控制器进行参数优化.该算法利用自然界中蚁狮狩猎蚂蚁的过程,将待优化的参数看作蚁狮个体所处空间位置,并利用误差性能指标ITAE作为目标函数,搜索待求参数的全局最优解.为满足电机驱动控制的实时性要求,采用ALO算法离线整定待求参数.实验结果表明,ALO算法优化的转速外环FOPI控制器具有减小调节时间、提高响应速度和增强系统抗干扰能力的优势,证明了优化策略的可行性和有效性.     

基于神经网络学习算法和粒子群算法的改进PID控制在高压静止无功补偿器中的应用

以高压静止无功补偿器(static var compensator,SVC)为研究对象,针对传统比例-积分-微分(proportional integral differential,PID)控制器难以对设定值进行有变化的跟踪和对扰动进行抑制的缺陷,提出在传统PID控制器的基础上加入一个2阶微分控制环节以实现公共连接点的电压稳定控制,并采用改进的神经网络粒子群优化算法对控制器的参数进行优化,使得系统瞬态响应性能和控制性能达到最佳。仿真和实验结果验证了所提出的控制方法能够保证快速、无超调的跟踪电压设定值,具有较强的鲁棒性、适应性,提高了SVC系统的补偿精度。     

FOPID-GPC算法在电厂过热蒸汽温度控制中的应用

为了克服在过热蒸汽温度控制中对象参数变化对控制效果的影响,将分数阶PID(FOPID)控制与广义预测控制(GPC)算法相结合,构成了分数阶PID型FOPID广义预测控制(FOPID-GPC)算法。该算法的参数设置与传统的整数阶PID广义预测控制算法的参数设置具有一定的相似性,并增加了积分阶数和微分阶数2个可调参数,该参数的取值对控制系统的性能具有很大的影响。仿真结果表明,FOPID-GPC算法使控制系统具有超调量小、调节时间短、能够快速跟踪系统变化的特点,提高了控制系统动态性能,能够较好地将蒸汽温度控制在设定值附近。     

改进的PSO算法在摊铺机行驶控制器中的应用

摊铺机行驶系统为液压伺服系统,具有非线性、时变的特点。针对行驶系统控制器PID参数整定困难且不同工况下参数整定烦琐及易出现较大的振荡和超调使控制结果不理想等问题。提出一种非线性变权重、随机学习因子、并行搜索PSO算法的PID控制器参数优化方法。利用MATLAB语言对摊铺机行驶系统近似模型进行了仿真分析,仿真结果在保证PID控制稳定性基础上提高了PID控制的精度。与混沌优化方案进行了比较,ITAE性能指标值的精度提高了6个数量级,结果表明该改进的PSO算法实现简单,对参数初值设置不敏感,鲁棒性强,快速有效地实现了PID参数的全局优化。在稳定、超调量、响应时间、调节时间几项综合性能上优于混沌优化算法,表明了此算法在PID参数整定中的有效性及应用前景。     

基于灰狼优化的永磁同步电机自适应反推鲁棒控制策略

针对永磁同步电机存在非线性项的不确定性,以及在运行过程中参数摄动与负载扰动对机械角频率、转速以及系统控制产生的影响,为适应高精度、高稳定的调速应用要求,提出一种基于灰狼优化的永磁同步电机自适应反推鲁棒控制策略。应用非线性反推控制解决电机的非线性问题,并将灰狼优化应用于自适应反推算法中,实现电机转速对期望值的自适应调节跟踪,从而获得较好的动态响应及鲁棒性。首先,建立包含参数摄动以及输出侧负荷扰动的永磁同步电机数学模型,设计出满足李雅普诺夫稳定的反推控制器。其次,用灰狼算法对反推控制器参数进行优化,进一步提高系统的稳定性和鲁棒性。仿真结果验证了该控制器具有良好的速度跟踪与抗干扰调节效果,表明了该方法的有效性。     

交流伺服系统的二自由度内模控制

基于内模控制理论 ,针对交流伺服系统提出了一种二自由度PID控制方法。所设计的二自由度PID控制器 ,仅有两个可调参数 ,而且被调参数与系统的性能直接相关。理论分析和仿真实验结果表明 ,该控制器可以使系统同时具有良好的位置跟随性能、抗干扰性能和鲁棒性。     

基于自适应PSO的微电网双向DC-DC变换器前馈自抗扰控制

针对传统PI控制光储微电网系统双向DC-DC变换器存在的直流母线电压波动大、充放电有效性差、抗干扰能力弱等问题,设计了一种基于自适应粒子群优化(APSO)的双闭环控制策略。首先,建立双向DC-DC变换器的数学模型。其次,设计了包括电压环线性自抗扰控制（ADRC）、电流环PI控制的双闭环控制系统,并在电压环中加入前馈控制以增强控制系统的鲁棒性。然后,针对自抗扰控制器参数难以整定的问题,提出了一种基于APSO算法的参数优化系统,该算法引入了自适应惯性权重因子,使惯性权重在粒子群迭代过程中可以动态调整以获得更佳的寻优效果。最后,设计一种带罚函数的时间乘以误差绝对值积分(ITAE)指标作为适应度函数,实现了前馈线性自抗扰控制(FF LADRC)系统控制参数的自主寻优。MATLAB仿真结果表明,所提控制策略能够有效减小直流母线电压波动,提升储能系统的充放电性能,解决了线性自抗扰控制器参数整定问题。     

麻雀搜索算法的PMSM固定时间无模型滑模控制

针对永磁同步电机(permanent magnet synchronous motors, PMSM)调速系统的易受外部负载扰动的影响,提出了一种基于改进麻雀搜索算法的PMSM固定时间无模型滑模控制策略。在转速环输入输出超局部模型的基础上构建了固定时间滑模速度控制器,设计了固定时间扰动观测器估计超局部模型的未知扰动,并通过前馈补偿的方式削弱未知扰动对调速系统带来的不利影响,提高调速系统的抗干扰能力,利用李雅普诺夫函数证明了速度控制器和观测器的固定时间收敛性。由于控制器参数较多且会影响系统性能,为了准确获取参数,提出了改进的麻雀搜索算法对控制器的参数进行优化。实验结果显示,本文提出的控制方案与PI控制相比较,有效解决了超调问题,稳定时间加快了22.8%,加载时转速变化减少了75%,表明本文提出控制方案的有效性。     

基于R_d阻尼型LCLLC滤波器的永磁同步发电机绕组谐波抑制

在永磁风力发电系统中,为了减轻机侧变流器产生的脉宽调制(PWM)高频脉冲波对定子绕组的绝缘损害,降低谐波电流造成的发电机损耗,在分析传统PI控制策略的基础上,提出了一种新的策略。将谐振控制器与二自由度(2DOF)PID控制器相结合,设计谐振二自由度PID(R-2DOF PID)控制器,并通过粒子群(PSO)算法优化控制器参数,获得较强的电流跟踪能力、稳定的控制和良好的谐波电流抑制效果。同时,在机侧变流器端设计Rd阻尼型(滤波器电容支路串联电阻)LCLLC滤波器衰减PWM高频脉冲中的高次谐波,与传统PI控制结合Rd阻尼型LCL滤波器的谐波抑制策略相比,提出的控制器不仅能抑制电流谐波,实现电流环的无差拍控制,而且能减小外界扰动带来的影响,增强控制器的动态稳定性。使用MATLAB/Simulink对永磁同步发电机进行仿真试验,仿真结果表明,LCLLC滤波器对于滤除PWM高频脉冲的谐波成分效果较好,R-2DOF PID控制器可对周期信号进行无误差跟踪,达到抑制谐波的目的。     

Frequency domain design of fractional order PID controller for AVR system using chaotic multi-objective optimization

A fractional order (FO) PID or FOPID controller is designed for an Automatic Voltage Regulator (AVR) system with the consideration of contradictory performance objectives. An improved evolutionary Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II), augmented with a chaotic Henon map is used for the multi-objective optimization based design procedure. The Henon map as the random number generator outperforms the original NSGA-II algorithm and its Logistic map assisted version for obtaining a better design trade-off with an FOPID controller. The Pareto fronts showing the trade-offs between the different design objectives have also been shown for both the FOPID controller and the conventional PID controller to enunciate the relative merits and demerits of each. The design is done in frequency domain and hence stability and robustness of the design is automatically guaranteed unlike the other time domain optimization based controller design methods.     

基于内模控制器的永磁同步发电机并网控制系统研究

研究了一种应用新型PI调节器参数整定方法的永磁同步发电机并网系统,将内模控制器原理应用于电机的矢量控制并网环节,并进行了等效简化,减少了调节器参数整定数量,降低了参数整定环节的难度,从而达到优良的控制性能。同时,给出了对应的参数整定公式,并在MATLAB/Simulink软件中搭建基于内模控制器的PMSG并网控制系统模型,通过仿真实验验证了PMSG具有较强的动态响应能力和抗扰能力,同时电网侧电压和电流能够保持较高正弦度。     

光伏并网逆变器自抗扰二自由度内模控制策略

针对逆变器内环采用传统的一自由度内模控制无法兼顾系统跟随性和抗干扰的局限性,同时由于系统在同步旋转坐标系下不能实现彻底解耦、控制器设计依赖系统参数过强的问题,提出一种新型双闭环控制策略。其中,内环采用基于合成矢量的二自由度内模控制,既解决了系统因输入电感值不能实现彻底解耦的问题,又能保证并网电流同时具有较强的跟随性和抗干扰性;外环在基于瞬时功率平衡的思想上采用不依赖精确模型且强鲁棒性的自抗扰控制技术来保持直流侧电压的稳定,二者结合实现对并网逆变器的综合控制。仿真结果表明,所提控制策略比基于自抗扰的传统内模控制具有更好的动态、静态性能和抗干扰能力,以及更低的并网电流谐波含量。     

Two degrees of freedom dc voltage controller of grid interfaced PV system with optimized gains

This paper proposes the application of fictitious reference iterative tuning (FRIT) method to optimize the gains of dc voltage controller of grid connected photo-voltaic (PV) system. It may be difficult to achieve good control of dc voltage using conventional PI controller having only one-degree-of-freedom (1-DOF) due to the trade-off between overshoot (in step response) and disturbance response. In this paper, the optimal control of dc voltage is proposed with improved disturbance response by implementing 2-DOF PI controller structure. FRIT method has been programmed in MATLAB based upon the particle swarm optimization (PSO) algorithm. The fundamental idea related to FRIT method is the extraction of input and output data, reference model setting and range of controller gains. The performance of dc voltage control for the optimized 2-DOF PI controller is also compared with the fuzzy logic controller (FLC) response.