模糊自适应PID控制在异步电机矢量控制系统中的应用研究

针对异步电机矢量控制系统因电机参数变化和负载波动等因素而性能变差的问题,设计了一种模糊自适应整定PID控制的异步电机矢量控制系统。可以根据输入变量的大小调整模糊控制器的量化因子、比例因子和两个输入变量的权重,从而自动调整模糊控制规则。仿真和实验结果说明,具有模糊自适应整定PID控制的异步电机矢量控制系统不仅动态和稳态性能都得到提高,而且具有较强的鲁棒性。     

电液比例系统变论域自适应模糊滑模控制

针对具有未知死区的电液比例系统,提出了一种带有死区补偿的变论域自适应模糊滑模控制方法.根据比例换向阀的死区特性,采用模糊逻辑系统设计死区预补偿器;将变论域的思想引入到自适应模糊滑模控制中,在线调节输入输出变量论域和隶属度函数,从而提高传统模糊滑模控制的精度;依据Lyapunov稳定性理论,构造变论域伸缩因子的自适应律,并对模糊逼近误差的上界进行实时估算,无需假设逼近误差上界已知.实验结果表明:采用变论域方法能有效地提高自适应模糊控制器的性能,在电液比例系统的位置跟踪控制中能克服系统固有的非线性特性、参数不确定性及外界干扰的影响,并且死区预补偿器消除了未知死区对跟踪精确度的影响,该方法具有响应快、精确度高、自适应鲁棒性强的特点.     

变论域自适应模糊PID控制器设计

针对一类大时滞、时变系统，提出一种基于变论域模糊控制理论及模糊PID控制原理的变论域自适应模糊PID控制方法。该方法结合了常规模糊PID控制器和变论域模糊控制器各自的优点，通过论域调整改善模糊PID控制器参数调整精度和范围，具有良好的自适应能力和鲁棒性能。仿真结果验证了该方法的优越性。     

模糊自适应滑模变结构控制及其在功率放大器中应用

针对目前使用的电力电子器件构成的功率放大器,提出一种新的基于模糊自适应的滑模变结构控制方法。该方法不仅充分体现了滑模控制的优势,克服了其他控制方法动态响应性能不好、总谐波畸变率较大、鲁棒性差等缺陷,而且因为增加了模糊自适应理论,改善了滑模变结构控制方法中的切换控制所产生的抖振。模糊自适应控制器由模糊化、规则库、模糊推理和反模糊化4部分组成。选择可解决学习算法收敛速度慢问题的模糊基函数作为模糊自适应控制函数,在非线性函数的基础上,对系统进行一系列基函数展开,通过参考值和反馈输出之间的误差不断修正基函数的权,从而达到学习的目的。仿真和试验结果表明该控制策略对系统参数和负载扰动具有很强的鲁棒性,系统动、静态性能良好。     

变论域模糊自整定PID控制在主汽温系统中的应用研究

火电厂主汽温控制系统具有大惯性、大延迟和时变等特性，采用常规PID串级控制方法难以获得满意的控制效果。通过引入变论域模糊控制原理来整定PID参数，从而实现了变论域模糊自整定PID控制。它充分综合了变论域模糊控制、PID控制的优点。通过对锅炉过热蒸汽温度控制系统的仿真研究表明，变论域模糊自整定PID串级控制的控制效果优于常规的PID串级控制，能适应对象参数的变化，具有较强的鲁棒性和自适应能力，控制品质好。     

智能PID控制器及其在锅炉过热汽温自适应控制中的仿真研究

提出了一种新型智能PID控制器，并在电厂主汽温串级控制系统中进行仿真研究。智能PID控制器由模糊PD控制器和自调节积分环节并联组成，其特点是：模糊控制器的规则库由自适应神经元在线调节，积分器的增益由模糊推理机在线整定。因而该控制系统是无模型控制系统，无须被控对象的精确数学模型，系统可以实现参数的自整定，具有很强的自学习能力。对某超临界600MW直流锅炉主汽温控制的仿真结果表明，这种控制器可以实现多个工况点的控制，具有很强的自适应能力，并且在大范围的负荷变化和时变控制系统中仍具有稳定的控制效果、较强的鲁棒性和较好的抗扰动性能。     

无刷直流电机双闭环模糊自适应控制方法研究

在分析无刷直流电机数学模型的基础上,提出了一种双闭环模糊自适应控制方法。该控制系统是以电流环作为内环,采用传统的PI控制;转速环作为外环,采用PI控制与模糊控制相结合的方法,即模糊自适应控制方法。以速度误差及速度误差变化率作为模糊控制器的输入,大偏差时采用模糊控制,以增强系统的响应速度和鲁棒性;小偏差时采用传统的PI控制,使系统稳态无误差。仿真实验结果表明,相比于传统的PI控制系统,模糊双闭环自适应控制系统具有良好的动、静态特性,以及较强的鲁棒性。     

单元机组负荷系统预测函数控制

将基于FIR模型的预测函数控制算法推广到各通道开环渐进稳定多变量系统,为简单起见,针对2输入2输出系统,给出了采用单基函数(阶跃函数)的控制律解析解.考虑控制变量的幅值和速度约束,并将二者统一为速度约束,在线计算简单.将该算法应用到单元机组负荷控制系统中,仿真结果表明,系统具有良好的控制性能和很强的鲁棒性,尤其是,机组特性的变化几乎没有削弱系统的负荷跟踪性能.     

还原气体流量的模糊自适应PID控制

针对铁矿石冶金性能测定过程中的还原气体流量控制系统出现的非线性、时变不确定性问题,在常规PID控制的基础上,结合模糊控制规则,设计了模糊自适应PID控制器,对还原气体流量进行了良好的控制。仿真及实际运行结果表明,该系统鲁棒性强、控制精度高、响应速度快,具有很强的实用价值。     

基于RBF神经网络的模糊自适应控制

在对一些复杂系统进行模糊控制时,由于对系统的不了解,很难得到适合的控制规则。基于模糊控制器的一种解析结构,提出了模糊控制器与径向基函数（Radial Basis Function)神经网络相结合的方法。由RBF神经网络对系统进行辨识,并为学习系统提供必要的信息,根据信息对经验规则进行修改,从而改善模糊控制系统动态响应。仿真结果表明该控制器对模型参数变化具有较好的适应能力,能够较快地修改系统的原控制规则,使对象输出较快地跟踪系统的输入。     

多变量励磁模糊控制研究

针对单变量励磁模糊控制器难以对励磁系统全部状态量实施良好控制的缺点，提出了一种多变量励磁模糊控制的方法，数字仿真结果表明：多变量励磁模糊控制比单变量励磁模糊控制具有更加良好的控制效果。     

同步发电机励磁系统模糊逻辑控制

本文基于发电机每个瞬间的速度偏差及加速度偏差，按照相平面上的标准模糊隶属函数提出了高步发电机励磁模糊逻辑控制方法，其中控制器增益可自适应调整，通过仿真表明，模糊逻辑控制器对系统各种干扰能有效提高其稳定性并具有非常强的鲁棒性。     

烧结制粒工艺模糊PID湿度控制

介绍了烧结过程中的制粒湿度控制系统，针对系统中出现的纯时滞、时变不确定性等问题，在常规PID控制的基础上，结合模糊控制理论，设计了模糊自整定PID控制器，应用模糊推理的方法实现了PID控制参数的在线自整定。仿真结果表明，模糊自整定PID控制器提高了系统的适碰能力，增强了系统的鲁棒性，改善了系统的动静态性能，具有良好的控制效果。     

一类四阶非线性系统的滑模模糊控制

针对一类非线性系统的稳定控制问题，提出了带有模糊状态观测器滑模模糊控制器的设计方法。对二阶非线性系统设计滑模模糊控制器，以滑模面作为模糊控制器的输入设计模糊控制规则；研究四阶非线性系统，将它分解成两个二阶子系统，设计两个子系统各自的滑模面；然后将一个子系统的控制目标嵌入到另一个子系统的控制目标中，用一个控制量使两个子系统同时向各自的滑模面趋近，使该四阶系统稳定。倒立摆的仿真结果表明，这种滑模模糊控制器对于参数变化和初始条件具有很强的鲁棒性。     

大型风电机组模糊滑模鲁棒控制器设计与仿真

目前大型风力发电机组(功率在1 MW以上)普遍采用变速-变桨距控制机构,其主要目的是提高风机的响应速度,同时获得最大功率。但是由于风速和风向是时刻变化的,所以风机发出的功率也是时刻变化的。另外,由于一些不确定因素的存在,整个风能转换系统具有很强的非线性。模糊控制无需精确的数学模型,滑模控制能提高系统的鲁棒性和稳定性。该文设计了一种基于模糊滑模控制理论的控制器,同时使用仿真软件建立了1.5 MW变速-变桨距风机仿真模型。仿真结果表明,模糊滑模控制器可使风机系统减小静态误差,弥补非线性带来的影响,且具有很好的鲁棒性。     

一种高精度模糊控制方案

提出了一种用Ｂａｎｇ－Ｂａｎｇ控制和高精度模糊控制结合的控制系统。采用矩形域上插值的方法,使模糊控制输出 连续变化,提高了模糊控制系统的精度。仿真结果证明了其优越的性能 。     

模糊控制器在感应电动机伺服系统中的应用

将模糊控制技术引入到了感应电动机矢量控制位置伺服系统中 ,设计了模糊位置和电流控制器。其中电流控制器采用一种将数学模型和启发学习算法相结合的新颖设计方法 ,从而实现了模糊逻辑和线性多变量控制技术的结合。在理论分析的基础上 ,通过实验研究证实 ,引入模糊控制器以后 ,该伺服系统具备较高的鲁棒性和优良的动态性能 ,且位置响应没有超调 ,完全满足如机器人手臂等位置伺服系统的要求     

六相感应电动机的无源滑模控制研究

在MATLAB／Simulink环境下,利用无源滑模的控制规律,建立六相感应电动机的转速控制器、磁链控制器和电流控制器的仿真模型,进行六相感应电动机无源滑模控制的动态仿真。仿真结果证明,基于此控制规律的六相感应电动机调速系统,能很好地跟踪速度给定和期望的转子磁链,对负载的扰动具有很好的鲁棒性。     

基于模糊遗传算法的无刷直流电机自适应控制

无刷直流电机(BLDCM)是一种多变量和非线性的控制系统，模糊控制器在其控制中得到广泛应用。针对模糊控制器设计和参数在线调节方面的不足，文中提出了一种使用遗传算法优化的模糊控制器，并用于无刷直流电机的控制中。系统使用电流和转速双闭环控制。速度环采用模糊控制器进行控制，控制规则通过遗传算法进行离线优化，并在数字信号处理器(DSP)中实现控制参数的在线调节。系统较好的实现了给定速度参考模型的自适应跟踪，具有控制灵活、适应性强等优点，同时又具有较高的控制精度和较好的鲁棒性。     

静止无功补偿器的模糊神经元PID电压控制

针对传统PID控制应用于静止无功补偿器电压控制系统所体现出的快速性与稳定性之间的矛盾,以及较差的自适应能力和鲁棒性的缺陷,采用神经元控制和比例控制设计了1种变结构PID控制器,并采用模糊控制实现该变结构PID控制器参数Kp、Kd和Ki的在线调整。仿真结果表明,将所设计的模糊神经元PID控制器应用于SVC电压控制系统,能有效、快速地补偿系统的无功功率,可更好地实现电力系统电压的稳定控制作用,且控制系统具有较快的响应速度、较好的动态和静态稳定性、较强的鲁棒性及自适应能力。