摊铺机行驶系统控制器PID参数的混沌优化

摊铺机的液压伺服系统为非线性、时变的复杂系统，为了解决摊铺机行驶系统控制器PID参数整定困难、控制结果出现较大的振荡和超调以及在不同工况下参数整定烦琐等问题，采用一种基于混沌变量的PID控制器参数优化方案。利用MATLAB语言对摊铺机行驶系统近似模型进行了仿真分析，结果表明该算法实现简单，优化效率高，鲁棒性强，快速有效地实现了PID参数的全局优化整定，控制结果具有稳定、超调小、响应快、调节时间短的优点。     

基于改进微粒群算法的PID控制器参数优化设计

介绍了微粒群优化（PSO）算法的基本原理和流程,提出了改进的PSO算法并将其与控制系统优化设计相结合,对传统PID控制器的参数整定进行优化研究,仿真实验结果表明改进PSO方法得到的PID控制器具有快速、无超调的响应特性,获得了满意的控制效果,各项控制性能指标优于传统方法整定得到的PID控制器。     

改进的混沌算法在PID参数整定中的应用

PID控制由于鲁棒性好和易于实现等优点，在工业上广泛应用；但是PID参数整定繁琐、难以达到最优状态、控制结果出现较强的振荡和大超调等问题。在传统的混沌算法的基础上，引入微粒群算法的寻优思想，形成了一种新的混沌算法，并应用在PID控制器的参数优化上。仿真证明了该算法能有效地实现PID参数最优整定，控制结果具有稳定、超调小、响应快的优点。该算法寻优速度快，效率高，容易实现，其性能优于常规遗传算法，为解决PID控制器参数全局最优设计提供了一种有效的方法。     

基于混沌遗传NPID的TRT励磁控制器

针对PID控制器的局限性,基于非线性跟踪微分器,为TRT励磁控制系统设计了一个双环非线性PID控制器.并将混沌优化算法与遗传算法相融合,对非线性PID励磁控制器参数进行优化,解决了一般非线性PID控制器参数整定的难题.仿真结果表明,NPID控制器提高了发电机机端电压的控制精度,改善了电压的调节品质,而且增强了控制系统的鲁棒性.     

开关磁阻电机模糊PID控制系统的研究

针对开关磁阻电机非线性和强耦合性,采用了一种模糊自整定PID控制器并将其应用于开关磁阻电机调速系统,仿真结果表明模糊自整定PID控制器兼有模糊控制和PID控制的优点,适用于非线性对象,并且具有较高的稳态精度。采用模糊控制调节PID参数的方式对优化电机控制和提高具有重要意义。     

球磨机混合优化前向神经网络PID解耦控制系统

针对球磨机制粉系统的多变量、强耦合、非线性和时变性等特点,提出球磨机的混沌PSO与BP混合优化前向神经网络PID解耦控制系统.在这种控制器中,PID控制器的控制参数采用神经网络进行自适应整定,神经网络的权值采用混合优化算法进行调整.仿真结果表明该控制方法跟踪快、鲁棒性强、解耦好,控制品质优于传统PID解耦控制方法,较好地解决了球磨机的时变性、耦合性等问题.     

一种新型的PID控制器参数优化整定方法

PID控制器参数的优化整定一直是自动控制领域的研究热点。本文采用微粒群算法(PSO)进行PID控制器参数的优化研究。仿真结果表明根据本文提出的方法得到的PID控制器参数可以获得满意的控制效果,各项性能指标优于由遗传算法(GA)整定得到的效果。     

智能自整定水轮机调速器PID参数

叙述了离散水轮机调节系统PID参数的预整定算法。设计了一个模糊自整定PID控制器，对水轮发电机组进行控制，利用模糊推理方式来实现PID参数的在线调整，实现参数的优化。仿真结果表明，模糊自整定PID的控制效果优于常规PID控制。     

基于混沌粒子群优化算法的数字PID参数整定

移相全桥零电压(PS-FB-ZVS)PWM DC/DC变换器是变换器的一个研究热点。针对PID控制器参数的整定及自适应调整难以达到最优状态,使控制结果出现较大的超调量,在此利用混沌粒子群优化算法(ChaosParticle Swarm Optimization,简称CPSO)、原始粒子群优化算法和遗传算法对变换器的数字PID控制器参数进行了整定,得到评价函数值收敛趋势图和系统的单位阶跃响应曲线,并利用PID参数整定结果得到输出电压动态响应曲线。通过分析几种算法整定PID参数的结果,表明CPSO具有更好的优化效果。     

协调控制系统神经网络PID优化控制与仿真研究

针对火电单元机组协调控制系统具有多变量、强耦合、非线性及参数时变的特点，将对角递归神经网络与PID控制方法相结合，并利用提出的改进型变尺度混沌优化策略对神经网络的权值参数和PID控制器参数进行整定，从而实现多变量系统的优化控制。此方法不仅保持了传统PID控制器结构简单、算法实用等特点，而且算法稳定性好，寻优效率高，避免了控制器参数陷入局部极小等问题。仿真结果表明，对于100%和70%不同负荷时的工况，即使对象的传递函数发生了较大的改变，系统仍具有响应速度快、鲁棒性好、自适应性好等特点。     

舰船多相永磁同步电动机推进控制系统辨识与仿真研究

研究了舰船电力推进系统的数学模型及其非线性特性。建立了螺旋桨负载的数学模型。针对舰船多相永磁同步电动机推进控制系统在其参数不确定而导致系统反馈线性化的效果变差，无法达到预期的优化性能。严重时甚至会造成系统的不稳定的问题，本文提出了采用扩展卡尔曼滤波方法对系统进行参数估计的方法，应用非线性系统的逆系统方法对控制器参数进行优化设计，并进行了仿真。仿真结果表明。所采用的方法能够使系统达到预期的优化动态性能指标，提高了系统的鲁棒性，具有较好的实用价值。     

基于神经网络非线性系统的故障诊断研究

提出了一种关于变工作点非线性系统故障诊断研究的新方法。将此类非线性系统用变参数线性系统表示,其中模型参数为可测量工作点及故障的函数。基于Hopfield神经网络,估计系统模型参数,引入“参考工作点”这一新概念,根据模糊聚类分析方法,确定故障种类。最后,在某位置伺服系统故障诊断研究中证实了这种方法的有效性。     

励磁调节器对模态非线性相关作用的影响

在非线性向量场2阶解析解的基础上,提出了利用数值方法求解系统参数对非线性相关作用指标敏感度的算法,通过分析控制模式与低频振荡模式之间以及控制模式与状态变量之间的非线性相关作用,可在大干扰下识别出了对系统稳定性影响较大的励磁调节器.研究了励磁调节器参数的改变对模式间的非线性相关性以及系统的动态特性和稳定性的影响.算例结果验证了本文方法和观点的正确性.     

基于改进遗传算法的非线性发电机励磁系统参数辨识

为了确保电力系统建模的精确性和安全稳定分析的可靠性,进行发电机励磁系统参数辨识测试是一项重要的工作。提出采用改进的GA遗传算法应用于发电机励磁系统的非线性参数辨识,利用GA较强的全局寻优能力和BP梯度法较强的局部搜索能力,较快同时又较好地辨识出发电机励磁系统参数估计值。实际发电机励磁系统参数测试试验结果表明,基于改进遗传算法的励磁系统参数辨识方法计算速度快,精度高,鲁棒性强,为非线性发电机励磁系统的参数辨识提供了一种有效的新方法。     

基于最优模糊系统的非线性校准数据计算方法

为了将通过非线性传感器测量的参数转换为参数物理量,研究了最小二乘多项式拟合非线性传感器校准数据的局限性,提出了基于最优模糊系统,采用最近邻聚类方法设计模糊系统,实现对非线性传感器校准数据的精确拟合.通过调整最小二乘多项式和最近邻聚类模糊系统两种方法的计算参数,对比分析了校准数据拟合曲线随参数调整的变化情况.实验结果验证了该方法的有效性,适当调整聚类算法的平滑参数和聚类半径,即可以任意精度逼近非线性的校准数据,明显优于传统的最小二乘多项式拟合方法,且简便、实用.     

一类非线性系统的微分与积分滑模自适应控制及其在电液伺服系统中的应用

针对一类参数不确定的非线性系统，提出了一种微分与积分滑模自适应控制策略。在滑模控制中引入积分控制项，消除了传统滑模变结构控制需要被跟踪信号导数已知的假设，同时基于Lyapunov方法引入参数自适应律，使系统具有优良的抗干扰特点。利用一非线性微分控制减弱了参数自动调整阶段引起的系统抖动。给出了积分滑模控制中切换函数的定义方法，以及非线性微分控制中微分系数的非线性函数表达式。采用该控制方法，对电液伺服系统的液压缸位置进行跟踪控制。仿真结果显示，该方法具有较强的鲁棒性及良好的跟踪性能。     

含有非线性环节的发电机励磁系统参数辨识

提出了一种基于遗传算法的励磁系统参数辨识方法,通过建立待辨识励磁系统的传递函数 结构模型,以励磁系统的实际输入作为模型的输入,以实际励磁系统和模型的输出误差最小作为目 标,利用遗传算法对模型参数进行优化调整,最终得到满足误差要求的励磁系统参数。该方法的优 点在于解决了目前电力系统中常用的辨识方法无法对非线性环节进行有效辨识的问题;且根据输 入输出采样数据直接在时域上进行参数辨识,方法简便,直接得到传递函数框图环节参数,无需转 换。在MATLAB下的数字仿真和现场试验结果均表明,该算法能较精确地辨识出包括非线性环 节在内的励磁系统模型各个环节的参数。     

舰船同步电动机电力推进控制系统辨识与仿真

本文基于舰船多相永磁同步电动机电力推进控制系统的数学模型及其非线性特性,通过螺旋桨负载的建模和非线性系统的逆系统研究方法的应用,以及控制器参数的优化设计,提出采用扩展卡尔曼滤波方法对系统进行参数估算和仿真,取得了令人满意的效果.     

基于扩张状态观测器的SVC非线性变结构控制

针对电力系统的强非线性和不确定性,将自抗扰控制技术引入变结构控制器的设计,设计了能同时改善电力系统功角稳定和装设点电压动态特性的静止无功补偿(SVC)控制器,所得的控制规律与系统运行点和网络结构完全无关。仿真结果表明所提出的非线性变结构SVC控制器能有效地改善系统的动态稳定性。     

基于Riccati法的静止无功补偿器变结构鲁棒控制

为了抑制电力系统静止无功补偿器(SVC)的非线性特性、未建模动态、系统参数变化及外部扰动影响,应用变结构控制理论与鲁棒控制理论,设计了能同时改善电力系统功角稳定与装设点电压动态性能的SVC非线性变结构鲁棒控制器.控制器考虑了含SVC的单机--无穷大系统(SMIB)模型可能的不确定性项,以其标称系统所对应的代数Riccati方程的解来构造滑动模态超平面,进而给出变结构鲁棒控制算法.设计的控制规律简洁,鲁棒性强且易于工程实践.仿真结果表明,与传统PI控制方式相比,变结构鲁棒控制器能够更有效地阻尼系统振荡,提高系统暂态稳定性能.