自适应模糊PID控制在BLDCM调速系统中的应用

传统的PID对控制参数难以整定,无法满足无刷直流电机(BLDCM)调速系统对快速性、稳定性的要求,但自适应模糊PID能实时修正参数,更快的达到系统要求.利用无刷直流电机的数学模型和转速的传递函数,构造了无刷直流电机调速系统的仿真模块.同时将模糊PID参数自适应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PID参数,完善了PID控制器的功能,仿真结果表明, 该方法比传统PID控制器具有更快的动态响应和更小的超调.     

基于改进量子遗传算法的超声电机模糊PID控制

针对超声电机非线性、时变性的特点,设计了模糊自整定PID控制器,并利用量子遗传算法对模糊自整定PID控制器参数进行优化,以提高系统的动态性能和适应性.针对传统量子遗传算法的不足,对编码方式、种群初始化、量子旋转门、量子变异以及增加量子灾变5个方面进行改进.仿真结果表明:改进量子遗传算法改善了传统量子遗传算法容易产生种群早熟的问题,提高了算法收敛性能.同时,基于改进量子遗传算法的模糊自整定PID控制器与经典的模糊自整定PID控制器相比,明显提高了超声电机系统的动态和稳态性能.     

基于模糊自适应PID的主汽温控制系统

为了改善传统串级PID主汽温度控制系统的控制效果,提出了采用模糊自适应控制器的串级主汽温控方案.主调节器采用模糊自适应PID控制器,副调节器采用传统PID调节器.利用模糊规则,主调节器PID参数可根据误差信号动态调整.仿真结果表明,该系统在机组负荷较大范围变化时,其控制品质优于传统PID串级控制系统.     

H型精密运动平台交叉耦合模糊PID同步控制

针对双直线电机驱动的H型精密运动平台由于永磁直线同步电机参数变化和扰动等不确定因素致使两边的运动不同步问题,提出一种交叉耦合模糊PID控制方法.在单轴中采用模糊PID控制作为位置控制器,速度控制器用普通的PI控制,以保证单轴跟踪精度;双轴间引入交叉耦合控制方法,消除双电机之间存在的机械耦合,进而减小了双轴间的位置同步误差.结果表明,将交叉耦合与模糊PID相结合的控制方法能够使H型精密运动平台的同步误差收敛于零,并且使系统具有较好的跟踪性能与鲁棒性.     

基于DSP他励直流电机模糊PID控制器仿真研究

针对他励直流电机调速系统参数模型的非线性、时变性,常规PID控制器参数离线整定带来的非优化的问题,提出一种基于DSP的模糊PID控制器算法,以电流反馈误差及误差的变化率作为模糊控制器的输入变量,采用参数自整定的模糊PID控制器实现PID参数在线优化。以DSP开发系统作为仿真平台,将他励直流电机传递函数转换为差分方程,构成基于模糊PID控制器的数字闭环他励直流电机仿真系统。利用DSP高速运算能力进行在线仿真,观察常规PID控制器和模糊PID控制器产生的系统输出波形。CCS2.0和MATLAB仿真实验表明：模糊PID控制器基本实现输出无超调,系统阶跃响应的上升时间和调整时间均比常规的PID控制器阶跃响应的小。模糊PID控制器应用于他励直流电机调速系统中,控制性能明显高于基于常规PID的调速系统。     

移动机器人模糊控制系统的设计

针对移动机器人在原控制器控制下自主运动时出现的不稳定状况,将模糊控制策略引入移动机器人运动控制系统中.通过分析比较不同的控制方法,设计了由速度误差率和速度误差变化率为控制系统的输入,移动机器人电机输出功率为控制系统的输出的双输入单输出的模糊逻辑控制器.通过仿真对比不同控制器所产生的移动机器人速度变化曲线,当移动机器人系统受到外界干扰时,对于原始控制器,PID控制器和模糊逻辑控制器速度变化的幅度分别为 26%, 13%, 4%.模糊逻辑控制器在处理外界干扰时在快速性和灵敏性上明显优于PID控制器和原始控制器,采用这种控制方法对移动机器人的驱动电机输出参数实现了模糊控制,达到了预期的工作性能要求.     

混沌粒子群优化的模糊神经PID控制器设计

针对常规PID控制的线性局限性及传统模糊控制和模糊PID控制中积分误差规则难以获取,系统存在稳态误差的问题,提出一类以模糊神经网络和PID神经网络组成的模糊神经PID控制器．以整个神经网络的权值为优化参数,利用基于混沌策略的粒子群全局优化算法离线优化和误差反传算法在线调整相结合的方法获得控制器参数,并设计了混沌优化与粒子群结合的两步方案．仿真结果表明:与传统PID、模糊、模糊PID控制相比,系统的瞬态和稳态性能有了明显提高,且保持了一定的鲁棒性及高跟踪精度．该方法有效地拓展了PID控制的使用范围,并为智能方法与PID控制的结合提供了一种新的参考方案．     

基于模糊神经网络PID的永磁同步直线电机控制算法研究

针对永磁同步直线电机(PMLSM)系统模型参数的时变性、非线性以及负载扰动等问题,在建立永磁同步直线电机的动态数学模型的基础上,结合传统PID算法和具有强自适应能力、强抗干扰能力的模糊神经网络智能算法的优点,提出一种基于模糊神经网络PID的永磁同步直线电机控制算法。运动控制系统仿真实验结果表明:系统经模糊神经网络PID控制静态误差为零、干扰影响小,过渡过程时间缩短近50%,相对于传统PID控制和模糊PID控制具有更高的控制精度、更好的动态特性和静态特性。     

基于模糊控制器的按摩机器人的力度控制

将模糊控制策略应用到按摩机器人的力度控制,设计了由力度误差和力度误差变化率为输入、按摩机器人电机输出功率为控制系统输出的双输入单输出模糊逻辑控制器,而按摩机器人电机输出功率由电机输出电压控制。通过仿真对比不同控制器所产生的按摩机器人的按摩力度变化曲线表明:当按摩机器人系统受到外界干扰时,模糊逻辑控制器在处理外界干扰的快速性和灵敏性上明显优于PID控制器和原始(PD)控制器,采用模糊控制方法对按摩机器人的驱动电机输出参数电压进行控制,实现了预期的工作性能。     

关于模糊PID控制器的应用设计

研究了模糊PID控制器在直流调速系统中的作用，将常规PID控制器改善为模糊PID控制器，使其参数能进行模糊自整定．这是一种常规的PID控制和模糊控制相结合的方法．该方法利用模糊控制理论，以误差和误差变化作为输入语言变量，以输出增量作为输出语言变量，可有效地改善系统的稳态性能指标。