无刷直流电机模糊自适应控制系统的建模与仿真分析

在分析无刷直流电机数学模型的基础上,通过模块功能划分来搭建无刷直流电机系统的仿真模型.通过Matlab中的Simulink模块和模糊控制工具箱实现模糊自适应整定PID的控制系统,并与常规PID控制比较,有较好的控制效果,适应性强.     

基于模糊控制的无刷直流电机的建模及仿真

针对传统PID控制方法在对永磁无刷直流电机进行控制时的鲁棒性差,精度低等缺点,提出参数自整定模糊PID控制方法,即采用传统的PID控制与模糊控制相结合的新型控制方法.仿真结果表明,采用自适应模糊PID控制较常规PID控制具有更好的控制性能,超调量小,响应快,鲁棒性强等特点.     

模糊自适应PID无刷直流电机转速控制系统建模与仿真

在对模糊自适应PID无刷直流电机转速控制系统原理介绍的基础上,对该控制系统的稳定性进行了分析,给出了系统稳定的充分条件。详细介绍了模糊自适应整定PID控制器的设计及建模过程,并进行了电机参数变化情况下的实例计算仿真。仿真结果表明在电机参数变化及不变化的情况下模糊自适应PID控制系统的响应均优于常规PID控制系统,对控制对象的参数变化具有较强的适应能力。     

基于DSP的无刷直流电机伺服控制系统

为提高无刷直流电机的控制效果，通过运用TMS320LF2407A芯片建立了无刷直流电机全数字三闭环控制系统，给出了硬件电路和部分软件的设计方案。同时，提出了一种参数自适应模糊PID控制器，利用模糊推理的方法实现了对PID参数的在线自动整定。     

无刷直流电机模糊自适应PID控制的研究

为了提高无刷直流电机控制系统的动、静态性能,将模糊控制结合PID控制算法应用到无刷直流电机速度控制系统中。在分析了无刷直流电机速度控制系统的基础上,利用PSIM与MATLAB/Simulink共同建立了无刷直流电动机模糊自适应PID控制的仿真模型,充分发挥了PSIM和MATLAB/Simulink各自在仿真方面的优势,简化了建立仿真模型的过程。仿真结果表明,采用模糊PID集成控制算法能够使无刷直流电机速度控制系统具有更快的响应速度和更强的抗干扰能力,对无刷直流电机控制系统的设计具有一定的指导意义。     

一种无刷直流电机模糊自适应控制方法

针对传统PID控制参数固定、不易改动的不足,提出了利用遗传算法自动构建模糊逻辑控制器方法,并应用于无刷直流电机模糊自适应控制,提高了电机的控制性能.通过对无刷直流电机模糊自适应PID控制和传统PID控制进行对比研究,结果表明,该模糊自适应控制方法具有更好的动态性能和鲁棒性.     

无刷直流电机自适应控制系统的研究与仿真

为了提高无刷直流电机控制性能,提出了一种基于改进的全面学习粒子群(CLPSO)算法自整定PID参数的控制方法,实现了无刷直流电机调速系统的自适应控制。该方法利用改进的CLPSO算法全局搜索能力强、收敛速度快及收敛精度高等优点,对无刷直流电机控制系统的PID参数进行寻优。MATLAB/Simulink仿真实验表明,在电机启动和突加负载过程中,该方法控制电机的转速和转矩响应速度快、波动小,比传统PID控制方法具有更好的动静态特性和鲁棒性。     

基于遗传算法的无刷直流控制器的设计

针对传统PID控制的无刷直流电机调速系统整定不良﹑性能欠佳和对运行工况的适应性差的缺点,提出一种模糊PID与基因演算相结合的控制算法,对模糊控制规则进行优化,使其更加合理。依托TMS320F2812强大的软件处理能力和硬件支撑,应用于无刷直流电机调速控制系统中,并对转速和相电流进行了仿真验证。仿真实验表明,与传统的PID方法相比,有效地改善了系统的动静态性能。     

基于模糊PI参数自整定的无刷直流电机控制

本文通过建立无刷直流电机的数学模型,构造了无刷直流电机控制仿真模块。同时将模糊PI参数自整定控制器引入无刷直流电机控制系统中,根据系统输出误差和误差变化率实时整定PI参数,仿真结果表明,系统的动态和静态性能优越。     

无刷直流电机自适应模糊PID控制系统

针对无刷直流电机传统PID控制存在精度低、抗干扰能力差及模糊控制稳态精度不高等问题,研究了一种自适应模糊PID控制方法。论文分析了直流无刷电机的工作原理,建立了直流无刷电机自适应模糊PID控制系统的计算机仿真数学模型,设计了系统速度环的模糊PID控制器,仿真结果表明,与传统PID控制相比,自适应模糊PID控制的BLDCM系统具有更高的稳定性和控制精度、更快的动态响应速度。     

纯电动汽车无刷电机控制系统的建模与仿真

针对无刷直流电机传统PI控制的局限性,从无刷直流电机的基本原理出发,通过模糊PD控制器与积分相结合,将永磁无刷直流电机应用于纯电动汽车驱动系统。采用Matlab／Simulink平台,同时结合S-函数,构建了基于模糊控制的无刷直流电机转速一电流双闭环控制系统模型,利用该模型分析无刷直流电机的动静态性能,得到了无刷直流电机运行时的反电势、相电流、转矩和速度的曲线。结果表明,采用转速一电流双闭环模糊控制调速策略具有超调小、响应速度快、鲁棒性好、自适应能力强等优点,使系统获得了较好的控制性能,为实际纯电动汽车驱动控制系统的分析与设计提供了新的思路。     

电动汽车用无刷直流电动机模糊控制系统的建模与仿真

鉴于永磁无刷直流电动机（BLDCM）传统PI控制的局限性,从BLDCM的基本原理出发,通过模糊PD控制器与积分相结合,基于MATLAB7．0／SIMULINK平台和S-函数,构建了BLDCM转速模糊控制的转速一电流双闭环系统,利用模型分析了BLDCM的静、动态性能,得到了BLDCM运转时的转速、转矩、相电流和反电动势的波形曲线图。结果表明,转速一电流双闭环模糊控制调速策略具有超调小、响应速度快、鲁棒性好和自适应能力强等优点,可使系统获得较好的控制性能。     

永磁直流无刷电机改进的单神经元PID自适应控制仿真研究

电机的控制方法对充分发挥永磁直流无刷电机使用性能起着关键作用,因此将智能控制方法应用到了永磁直流无刷电机的控制中.对永磁直流无刷电机的数学模型进行了分析,在Matlab R2008a+Simulink中建立了永磁直流无刷电机控制系统的仿真模型,为提高系统响应的快速性、稳定性和鲁棒性,提出了将改进的单神经元PID控制方法...     

无刷直流电机自适应模糊控制系统建模与仿真

建立无刷直流电机（BLDCM）数学模型,并利用Matlab／Simulink中的无刷直流电机模块搭建了仿真模型,实现了电流环、转速环和位置模糊自适应控制环的三闭环位置伺服系统的仿真。分析了无刷直流电机系统的动、静态性能,得到了电机运行时的位置和转速响应、相电流和相电动势的仿真波形曲线。仿真结果表明位置控制器采用模糊白适应控制算法,响应快,位置、转速响应无超调,具有较强的自适应和鲁棒性。该模型准确易实现,便于修改和替换,仿真结果为BLDCM控制系统的实现提供参考。     

一种基于ARM的无刷电机控制器设计

基于ARM芯片STM32F103VET6和功率MOSFET管,设计了一种适用于低电压、较大电流无刷电机的控制器。详细介绍了控制板和功率板的硬件结构以及保护电路的设计。采用模糊自适应PID算法实现速度闭环与电流闭环控制。实验结果表明,控制器响应速度快、运行稳定及可靠性高,能够满足使用要求。     

无刷直流电机双模糊直接转矩控制系统的研究

针对无刷直流电机直接转矩控制存在传统PID速度环自适应较差和相对较大的转矩脉动等问题,对直接转矩控制系统的转矩观测等方面进行了研究,对直接转矩控制策略进行了归纳,提出了一种双模糊控制策略。在转速闭环中,以模糊自适应PID代替普通的PID控制,实现了PID参数的自适应整定。在转矩控制环中,在转矩滞环控制器的基础上,将转矩的偏差和转矩偏差的变化率模糊化,模糊控制非零矢量和零矢量的作用时间,消除了容差宽度选择对转矩脉动的影响,使转矩脉动进一步减小。研究结果表明,相比普通的直接转矩控制系统,引入双模糊控制策略的直接转矩控制系统,可进一步地减小电磁转矩脉动和提高转速的自适应调节能力,显著地改善系统的控制性能。     

基于Matlab的无刷直流电机Fuzzy-PID控制研究及其建模仿真

针对PID控制下的无刷直流电机(BLDCM)抗干扰能力差的问题,提出了Fuzzy-PID控制方法,该方法利用模糊逻辑控制器(FLC)在线调整PID的控制参数。在Matlab/Simulink环境下建立了基于Fuzzy-PID控制的无刷直流电机模型,并对转速误差进行归一化处理。仿真结果显示Fuzzy-PID控制与传统PID控制相比,在超调量、稳态时间、电流波动和转矩波动等方面有明显改善。     

基于CMAC神经网络PID控制算法控制直流电机的仿真研究

传统的PID控制算法对控制参数难以适应,抗干扰能力差,对直流电动机进行控制时速度较慢、稳定性较差,为解决上述问题,文中提出了一种基于CMAC神经网络的PID控制算法来控制直流电动机,对PID控制参数进行自适应修改,仿真结果表明,该算法提高了系统的稳定性、响应速度、参数适应性和鲁棒性,改善了系统控制存在的稳态精度不高的问题。     

一种模糊PID控制器在BLDCM系统中的应用

直流无刷电机(Brushless Direct Current Motor,BLDCM)控制是电机控制中的重要问题之一,将一种模糊PID控制器用于直流无刷电机BLDCM控制,PD型模糊控制器的输出信号作为模糊PID控制器积分环节的输入信号,利用模糊PID控制器能够自适应地调节PID控制参数的性能,实现对BLDCM控制系统运行控制。仿真实验结果表明,与一般PID控制器相比,模糊PID控制器控制下的BLDCM电磁转矩输出脉动幅值较小,转矩信号变化稳定,系统输出电流波动频率降低。