直流功率变换器的一种控制方法

非线性PID控制方法是一种处理非线性控制问题的简单而直接的办法。本文将这一方法应用于脉宽调制变换器的非线性无穷大频率平均模型,重点研究了升降压式变换器,通过数字仿真分析,说明了变换器非线性PID控制器的调节性能,从而表明非线性PID控制器应用于开关式直流功率变换器的控制的可行性。     

用于提高降压变换器PID控制器性能的粒子群优化

目前,DC-DC变换器用来控制和稳定直流电压,从而为电动汽车提供电能。提高DC-DC变换器的性能成为工业应用中的主要目标之一,为此提出了很多方法来控制降压变换器。本文提出利用PI和PID控制器来优化DC-DC变换器的性能。为得到最佳的控制器系数,采用了粒子群优化(PSO)法。仿真结果证明PSO法提升了上述变换器的性能,显示了其在最优PID控制器设计方面的潜力。     

电压型BUCK变换器控制策略研究

鉴于BUCK型降压斩波变换器的非线性和复杂性,采用传统的PID控制器难以获得理想的控制性能,利用神经网络的非线性函数逼近能力,构造神经网络PID自整定控制器.该控制器根据系统的运行状态,通过神经网络的自学习、加权系数调整,自动调节PID控制器参数,以期达到性能指标的最优化.将该控制器应用于BUCK型变换器,仿真结果显示...     

开关式直流功率变换器的一种直接控制方法

非线性PID控制方法是一种处理非线性控制问题的简单直接的办法。将这一方法应用于脉宽调制变换器的非线性无穷大频率平均模型，通过对升降压式变换器数字仿真分析，说明了变换器非线性ND控制器的调节性能，从而表明非线性PID控制器应用于开关式直流功率变换器的控制是可行的。     

DC/DC变换器模糊控制和PID控制比较研究

模糊控制器因具有控制鲁棒性强,设计不依赖于被控对象精确模型等优点而逐渐应用在电力电子变换器中。以Boost变换器为例,从设计方法、具体工程实现和实验结果三方面对传统线性比例积分微分(PID)控制器和模糊控制器进行了对比分析。详细阐述了PID控制器和模糊控制器的设计方法,对其设计的侧重点进行了对比。通过实验对比了线性PID控制器与模糊控制器的控制性能。实验结果表明,模糊控制技术相对于线性PID控制技术更能适应DC/DC变换器工作点的变化,具有更好的动态控制效果。     

基于模糊PID算法的半桥DC/DC控制器的优化设计

针对电压反馈型半桥(VCHB)DC/DC变换器的优化控制问题,提出了一种基于模糊推理理论的新型比例积分微分(PID)控制器。基于模糊PID控制器的工作原理和被控对象变化特征的分析,确定了模糊PID控制器的结构,建立了详细有效的规则库模型,实现了模糊PID参数的在线自整定。通过分析、比较模糊PID控制器与PID控制器对半桥DC/DC变换器控制的软件仿真和硬件电路实验结果,证明了所提新型模糊PID控制器具有改善控制系统的稳定性和自适应性的能力。     

参数模糊自整定PID在ZVZCS变换器中的应用研究

由于全桥软开关变换器为强非线性时变系统,工作特性复杂,传统的PID控制器不具有在线自整定功能,控制效果较差,不能满足过程控制日益发展的需求。为了得到良好的控制效果,提出了采用PID参数模糊自整定控制变换器。在变换器数学模型的基础之上设计控制器,通过MATLAB/Simulink对其仿真。仿真结果表明:PID参数模糊自整定控制系统比传统的PID控制器超调量小,调节时间短,控制效果有明显的改观。     

自抗扰控制及其在DC-DC变换器中的应用

本文将自抗扰控制引入DC-DC变换器中,详细介绍了自抗扰控制器的原理和结构,并提供了调制Buck-Boost DC-DC变换器的仿真参数及硬件电路实验.通过对该变换器模型参数改变和外部扰动的仿真和实验研究,证明自抗扰控制对电力电子变换器这类非线性系统和不稳定对象具有良好的控制效果,对其外扰及对象模型参数的变化具有良好的适应性和鲁棒性.此方法不仅克服了经典PID控制的缺点,又保留了其结构简单,鲁棒性强的优点,是一类很有发展前景的控制策略.     

基于安排过渡过程的新型双向DC-DC变换器PID控制

双向DC-DC变换器被广泛应用在电动(混合动力)汽车、不间断电源系统、新能源(太阳能、燃料电池等)发电系统、电子负载等领域。传统双向DC-DC变换器采用PID控制,但常因初始时间内控制力过大而出现超调现象。针对储能系统鲁棒性及稳定性设计一种基于安排过渡过程的新型双向DC-DC变换器控制方式。在利用辨识法获得变换器二阶线性模型后,使用PID控制器和安排过渡过程的PID控制器对双向DC-DC变换器进行电压电流控制的仿真和实验。实验结果表明,安排过渡过程可在变换器初始运行阶段消除输出超调量,一定程度上减缓系统超调量与调节时间之间的矛盾。     

永磁型无轴承电机悬浮系统的PID-PD控制

PID控制器被广泛应用于控制各种稳定的系统,其参数可采用Ziegler Nichols的方法进行确定,但对于不稳定系统采用PID控制,一般需进行大量的调试工作.此处采用双环PID控制,先将系统内环转化为稳定的控制模型,再通过外环控制器改善系统性能,针对永磁型无轴承电机(PMBM)的数学模型,设计了PID -PD控制器....     

基于Buck变换器的无刷直流电机转矩控制仿真

无刷直流电动机（BLDCM）存在转矩脉动的突出缺点，提出了一种基于直流环节电压控制和模糊PID控制器的新型混合控制策略，以抑制无刷直流电机的转矩脉。电路拓扑包含功率因数校正降压转换器和逆变器。降压转换器通过控制直流电路电压来降低换向转矩脉动，使用模糊PID控制器和脉冲宽度调制（PWM）技术的逆变器在导通区域提供适当的电流。 Buck变换器降低了通过控制直流环节电压换向转矩脉动，逆变器使用模糊PID和PWM技术提供导通区域的电流。该方法能够消除传导区转矩脉动,削弱换相区转矩脉动，仿真结果表明，该策略具有功率因数校正功能，可有效抑制转矩脉动，提升电机运行的鲁棒性。     

电流连续型Boost变换器状态反馈精确线性化与非线性PID控制研究

基于非线性系统的微分几何理论并结合传统PID控制的优点，建立了CCM(电流连续型)Boost变换器的非线性仿射模型并推导出非线性坐标变换矩阵和非线性状态反馈表达式，得到了Boost变换器状态反馈精确线性化模型。文中结合基于输出误差的PID控制，提出了变换器非线性PID解耦控制策略。研究结果表明，Boost变换器非线性PI解耦控制，比传统的PI控制有更好的动态响应和稳态特性，状态反馈精确线性化能对Boost变换器这类分段线性系统实现完全控制解耦。DC／DC变换器利用状态反馈精确线性化技术并结合传统PI控制技术的优点进行解耦控制，其结果对进一步研究具有一般性理论和实际意义。     

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。     

基于BP网络PID算法的恒压供水系统研究

采用神经网络控制理论与PID（比例、积分、微分）控制算法,设计一个基于SIMATIC CPU226 PLC的BP神经网络PID控制器。恒压控制系统由BP神经网络PID控制器、丹佛斯VLT2900变频器和水泵机组组成。解决了传统PID控制算法难以保证系统在任何工况条件下始终具有最佳控制性能的难题。试验结果表明：系统可以在线自整定PID参数,具有较好的自适应能力,控制效果比较理想。     

分数阶Buck变换器的最优pIλDμ控制

利用分数阶微积分理论建立Buck变换器的分数阶数学模型和分数阶状态平均模型,研究分数阶Buck变换器的电感分数阶次α、电容分数阶次β对其频域特性的影响。基于Buck变换器的分数阶模型,提出分数阶PI_λD_μ控制方法,构建基于电压型控制的分数阶Buck变换器反馈控制系统,利用遗传算法对分数阶PI_λD_μ控制器参数进行优化整定以获取系统最优控制性能,仿真实验结果表明系统在输入电压扰动、负载扰动下均获得良好的动态、稳态性能,对反馈控制系统参考电压扰动有良好的跟随性能,该方法可以改善分数阶Buck变换器系统的综合控制性能,提高系统的控制鲁棒性。     

感应炉温度模糊PID控制系统的研究

感应炉要求有较精确的温度控制,但由于感应炉有非线性、时变和纯滞后等复杂特性,很难建立其精确的数学模型,经典和现代控制方法不能达到好的控制效果。采用模糊自整定PID(比例-积分-微分)方法研究感应炉温度问题,实现PID参数在线自整定并在感应淬火炉上进行了仿真分析。结果表明,模糊自整定PID控制效果好,并且有较好的适应性和鲁棒性。     

基于BP神经网络的PID控制及仿真

本文讨论基于BP神经网络的PID控制，利用神经网络的自学习能力进行PID控制参数的在线整定、并使用Matlab软件进行了仿真研究。BP神经网络是一种前向神经元网络，具有学习速率快、振荡小、精度高的优点。仿真结果表明，神经网络PID控制器参数调整简单，具有很高的精度和很强的适应性，可以获得满意的控制效果。     

MW级风力发电机变桨距控制的研究与实践

从MW级风力发电机主控制系统研发出发,对变桨距控制系统通过系统数学建模与仿真,确立了控制模型,并在风场现场进行实践。在实际运行中,验证了控制算法与PID参数的正确性,并根据现场工况对算法进行适当改进,取得了良好的控制效果。