基于模糊PID的无刷直流电机调速系统的建模与仿真

无刷直流电机控制系统是一种多变量、强耦合、非线性、时变的复杂控制系统,传统的PID控制很难实现无静差控制。基于模糊PID的电机控制,利用无刷直流电机的电压、转矩和转速方程,通过模糊原理对PID参数进行模糊化,实时调节PID的参数,从而实现对电机转速的高精度控制。仿真结果表明,采用模糊PID控制方法控制无刷直流电机,系统响应速度快、无超调、控制精度高。     

无刷直流电机模糊自适应PID控制研究与仿真

针对传统的PID控制方式在对无刷直流电机系统控制时,存在精度低、抗干扰能力弱等不足,提出一种基于参数自适应模糊PID集成控制策略。首先,分析了无刷直流电机的数学模型,建立了基于双闭环调速系统的无刷直流电机控制系统模型,并对无刷直流电机双闭环系统转速进行模糊PID控制;然后,详细分析了建立该模糊自适应PID控制器的设计方法,提出一种优化模糊算子的优化方法,并运用仿真软件Matlab/Simulink实现了系统的设计和仿真;最后,在相同环境下,对比传统PID控制和模糊自适应PID集成控制两种控制策略的仿真结果。仿真结果表明,模糊自适应PID集成控制算法能使无刷直流电机双闭环控制系统具有更好的动、静态性能及较强的自适应能力。     

基于二型模糊变积分PID控制的BLDCM控制研究

无刷直流电机(brushless direct current motor,BLDCM)是一种非线性的系统,传统比例积分(proportional-integral,PI)控制存在响应速度慢、动态性能差等问题.针对无刷直流电机运行过程的精准控制存在系统不确定性问题,通过将时变论域、变积分逻辑、区间二型模糊集合综合判断与...     

无刷直流电机模糊PID控制系统研究与仿真

针对传统PID控制方法在对无刷直流电动机进行控制时精度低、抗干扰能力差等缺点,提出了一种参数自适应模糊PID控制方法。首先建立了无刷直流电机的动态数学模型,并对其转速进行模糊PID控制。介绍了模糊PID控制器的设计方法,应用MATLAB实现了系统设计和仿真。最后对PID控制和模糊PID控制的仿真结果进行对比分析,结果表明:模糊PID控制方法使无刷直流电机控制系统具有更好的动、静态性能和抗干扰能力。     

无刷直流电机的模糊神经网络控制设计

在无刷直流电机(BLDCM)的控制上,传统PID等控制方法存在或多或少的不足.在模糊PID控制的基础上提出了一种模糊神经网络PI控制器的设计方法.该方法结合了模糊逻辑与神经网络,使得模糊控制器模拟了人的控制功能,不仅对环境变化有较强的适应能力,还拥有自学习能力.相比模糊PID控制,其具有计算量小、稳定性强等特点.对BLDCM进行建模与分析;在BLDCM数学模型的基础上,分别设计模糊PID控制器和模糊神经网络PI控制器;对设计的控制器进行仿真验证并分析.实验结果表明,模糊神经网络PI控制具有跟踪性能好、超调小、响应快、脉动小等优点,其动静态特性均优于模糊PID控制.     

无刷直流电机新型控制方案的仿真研究

为设计高性能低成本的轮式移动机器人,对永磁无刷直流电动机的控制器进行改进,利用带电流补偿的电压负反馈,实现无速度传感器控制,解决了难以安装和维护测速装置的弊病,降低成本;采用模糊自适应PID算法在线调整PID参数,提高系了系统的可靠性和鲁棒性。仿真结果证明该方案可以实现很好的调速性能。     

开关模糊神经PID控制的无刷直流电机仿真

无刷直流电机是一种时变性的、非线性的以及强耦合性的系统.对于控制精度要求高的场合,传统的PID控制难以满足对无刷直流电机控制的性能要求.模糊PID控制器虽然具有一定的自适应性,但是模糊规则主要靠经验制定具有一定局限性.为解决上述问题,研究了基于双闭环的开关模糊神经PID控制的无刷直流电机,该方法综合了模糊、神经网络和PID的优点,具有适应能力强,控制精度高,专家知识利用较好等.仿真结果表明模糊神经PID控制相对于模糊PID具有转速响应快、超调量小、抗干扰能力强等优点.     

模糊自整定PID在电机调速系统中仿真研究

针对传统直流双闭环调速,不能有效克服非线性因素,不能满足对高精度、高性能等场合的要求。本文提出直流电机调速控制系统采用模糊自整定PID控制策略,从而实现PID参数实时整定,并介绍了控制器的整个设计过程。根据一个实际电机参数模型在Matlab/Simulink中搭建仿真模型,仿真结果表明模糊自整定PID的控制器比传统PID更具有好的控制精度和鲁棒性,并提高了电机动、静态性能。仿真结果与理论研究相符,验证了方案设计的合理性,实现了被控对象的最佳控制。     

基于模糊PID的步进电机速度控制

随着技术的进步与科技的发展,步进电机广泛的运用于工业生产,对步进电机的速度控制和位置控制也愈加严格。仔细分析S型曲线控制,将S型运动曲线分为加加速段、匀加速段、减加速段、匀速段、加减速段、匀减速段、和减减速段。为了优化步进电机开环控制系统,通过对步进电机的速度控制的研究,运用PID控制和模糊PID控制两种控制方法对步进电机速度进行控制,对二者的控制效果分别讨论,选择更优的控制方法,使步进电机速度曲线实现S型曲线,提高步进电机的精确性和可靠性。     

一种基于模糊PID的AFS电机控制方法

本文在基于汽车驾驶模拟器的自适应前照灯系统(Adaptive Front-Lighting System,AFS)半实物硬件仿真平台上,根据AFS动力学模型的特性,提出一种基于模糊PID控制的AFS步进电机控制方法。该方法以AFS动力学模型输出为输入,利用实验获得的经验人为创建语言控制规则,并依据其进行模糊推理,构成模糊规则表,计算模糊关系最终获得模糊输出判决。在实验中运用MATLAB工具将模糊PID算法和常规PID算法进行对比,并在AFS半实物仿真平台上进行性能分析。实验结果表明,模糊PID算法明显优于常规PID算法,且更适合AFS系统中步进电机的控制需求。     

基于模糊神经网络PID的舵机控制系统

针对某型号导弹中舵机控制系统进行优化研究。对于具有非线性、时变特性的复杂系统,在分析传统PID控制算法和模糊神经网络控制算法的基础上,提出一种经过改进的模糊神经网络PID控制器。通过采用自组织学习阶段和有教师学习阶段的分阶段学习方式,提高网络的学习效率。建立直流无刷舵机控制系统的数学模型,利用MATLAB进行仿真分析。实验结果表明,所设计的控制器对阶跃响应更加迅速,基本无超调,对舵偏角指令执行准确,相位移动更小。     

基于BP神经网络PID控制的BLDCM调速系统

在分析无刷直流电机(BLDCM)数学模型的基础上,采用改进型BP神经网络与传统PID相结合作为速度控制器,应用于无刷直流电机调速系统中。在电机初始运行阶段采用传统PID控制,网络学习一段时间后,切换到经过改进的BP神经网络在线自整定PID控制。仿真研究表明,应用这种新型控制方式的无刷直流电机调速系统具有良好的动态性能和稳态精度。     

基于P-模糊自适应PID控制的无刷直流电动机调速系统

分析了无刷直流电动机的数学模型,提出了一种新型的P-模糊自适应PID控制方法,并在Matlab/Simulink环境中建立了基于P-模糊自适应PID控制的无刷直流电动机调速系统仿真模型。在该调速系统中,电流控制采用电流滞环,转速控制采用P控制和模糊自适应PID控制相结合的方式,实现了电流滞环和转速模糊控制的双闭环调速控制功能。仿真结果表明,该系统与基于常规PID控制的调速系统相比,系统响应时间缩短一半,且超调减小,具有较强的鲁棒性和自适应能力。     

模糊PID矢量控制在异步电机调速中的应用

为了提高三相异步电机矢量控制的性能,在传统的转速PID控制器的基础上,建立模糊PID控制器,利用Matlab/Simulink搭建基于三相异步电动机转速控制的模糊PID系统,分别使用常规PID控制器与模糊PID控制器进行控制,并进行比较。仿真结果表明模糊控制能使系统取得较好的控制性能并具有较强的鲁棒性。     

基于模糊PID控制的汽车半主动悬架系统的研究

论文通过建立1/4车体两自由度半主动悬架模型,设计了双输入单输出的模糊PID控制器,并在Matlab/Simulink环境下对半主动悬架系统进行了仿真研究。研究结果表明,与被动悬架系统和基于PID控制的半主动悬架系统相比较,基于模糊PID控制的汽车半主动悬架系统能够有效地降低车身的垂直加速度,并能提高车辆的平顺性,减小轮胎的动载荷。最后对基于模糊PID控制的半主动悬架系统在同一路面等级不同车速下进行了仿真研究,结果表明随着车速的增加车辆的平顺性、操纵稳定性以及安全性都会下降。     

基于自适应模糊PID控制的太阳光跟踪伺服系统

针对太阳光跟踪伺服系统中传统PID控制过程中的一些问题,通过对自适应模糊PID控制系统的分析,设计了一种双轴跟踪伺服系统自适应模糊PID控制器,同时在Simulink环境中建立了方位角跟踪传动机构仿真模型并完成了仿真。仿真结果表明,太阳光跟踪伺服系统自适应模糊PID控制器较传统PID控制器具有较强的稳定性、适应性与鲁棒性,在太阳光跟踪伺服系统控制领域具有重要的实用价值与应用空间。     

燃料电池用无刷直流电机控制系统设计

根据燃料电池风量需求，针对风量供给系统的非线性，滞后性等特点，设计了一套以DSP为核心的风量供给用无刷直流电机控制系统，包括主控电路，功率变换电路，IGBT驱动电路，硬件保护电路等；并将模糊控制和PID控制相结合，设计了模糊PID控制器．获得了较好的使用效果。     

模糊PID控制在过程控制装置上的应用

简单介绍了常规PID控制的优缺点和模糊控制的基本原理，介绍了模糊PID控制的系统结构，针对过程控制装置中的单容液位被控对象，基于Matlab仿真和组态王控制软件进行应用实现，仿真和应用实现效果均表明，模糊PID具有比常规PID更好的控制效果。仿真和应用结果对于过程控制的理论研究和工程应用，具有较好的参考价值。     

基于给定系统的模糊PID控制

在借鉴传统PID控制应用于单片机的方法的基础上,引进了模糊规则的调用方式。根据偏差绝对值和偏差变化绝对值的改变,调节PID参数,最后进行Matlab仿真。经过对没有加入PID控制、加入传统PID控制与加入模糊PID动态性能的差异比较,验证被控系统的动态性能得到明显的改善。     

PID增益基于神经模糊网络的预测控制

提出一种基于二次逼近模型的PID增益预测的控制，并阐述了该系统的结构，算法和应用特点，通过二次逼近建模的方法，提高了建模的处速度和实际逼近精度以及较强的动态补偿能力。运用这种模型的预测和传统的PID相结合，使控制系统具有增益自适应能力和较好的鲁棒性。通过仿真实例对该方法的特点和性能进行了验证。