伺服电机的预测控制与比例-积分-微分控制

为完成伺服电机平稳而快速的控制,根据预测控制方法中动态矩阵控制原理,提出了基于动态矩阵的预测控制和比例-积分-微分(PID)控制的伺服电机的控制方案。分析了交/直流伺服电机三环控制的统一模型,用预测控制器设计了伺服电机的电流环,提出了利用上升时间和稳态值确定电流环等效惯性环节的方法,最后用PID控制器设计了速度环和位置环。计算和仿真结果表明,电流环的等效惯性环节时间常数与-ln(0.368)成反比,该预测控制和PID混合控制可以很好地实现伺服电机平稳快速的运行。

改进比例-积分-微分控制方法在无功补偿和混合滤波综合补偿系统中的应用

设计了一种兼有无功补偿和混合滤波功能的综合补偿系统。由于传统比例-积分-微分控制方法对上述系统的检测精度、计算延时和被控对象状态变化具有较强的依赖性,文中将增量递推预测模型预作用于上述系统以补偿延时带来的控制误差,提出了一种采用预测模型实现的多模比例-积分-微分控制方法,使得当电网状态变化时该补偿系统可自动在比例-积分和比例-微分模型间切换。仿真结果和实际运行情况表明该补偿系统具有控制精度高、鲁棒性强等特点,验证了该控制方法的正确性和有效性。

用于飞轮储能单元的神经元自适应比例-积分-微分控制算法

提出了种应用于飞轮储能系统的神经元自适应比例?积分?微分(proportional integral differential,PID)控制算法。该算法基于传统的双闭环调速系统与神经网络理论,实现对飞轮驱动电机的控制,使飞轮驱动电机能够根据系统要求,驱动飞轮储能单元储存或释放能量。运用李亚普诺夫稳定性理论证明了该控制算法的稳定性和有效性,并给出了其稳定性条件。经过仿真验证,该算法可以有效地实现对飞轮储能单元的充放电控制,其控制参数可以随着系统的运行自适应调节,飞轮储能单元的控制精度和鲁棒性也有所提高。

比例-积分-微分压力控制的放电雾化烧蚀磨削加工方法

为了提高电火花放电雾化烧蚀加工效率,以烧结金刚石材料作为加工电极,利用金刚石颗粒的磨削作用实现了高效雾化烧蚀与机械磨削的复合加工.其中,通过测量加工过程中金刚石颗粒与工件之间的机械磨削作用力,实现了基于压力信号检测的伺服控制,以保证金刚石颗粒的磨削作用,并采用反比例、模糊和比例-积分-微分(PID)压力控制方法来维持加工过程中的压力稳定性.同时,以高强钢Q420C为加工对象进行了3组加工效率对比试验.结果表明:采用PID压力控制方法,在30min的加工时间内所得加工深度可达14.5mm,最大压力在1.0N以内,其加工效率和加工稳定性优于其他2种控制方法.

船舶混沌运动的比例-积分-微分控制

针对采用比例-积分-微分控制混沌系统时参数不易确定的问题,为克服基本粒子群优化算法的不足,对PSO算法惯性权重系数进行了改进,并将目标混沌系统引入PSO算法,提出了改进动态混沌粒子群优化算法。将改进算法应用于船舶混沌运动比例-积分-微分控制器的参数整定优化并对混沌运动的比例-积分-微分控制进行了仿真研究,仿真结果表明,改进算法得到的控制参数能将受控船舶混沌系统迅速稳定到不动点上,控制效果明显。

基于比例-积分-微分控制的喷雾干燥系统的仿真研究

对奶粉生产过程中喷雾干燥系统进行了比例-积分-微分(PID)控制研究,并利用MATLAB的仿真工具对该系统进行了仿真,仿真结果表明,系统具有较好的控制效果,适合工程应用。

数控压机伺服控制系统复合控制器I-ABC与PID优化

为了提高数控压机伺服控制系统的控制精度,针对伺服控制系统运行控制过程构建数学模型,在人工蜂群算法基础上融入了云分析模型,之后采用改进人工蜂群算法(Improved Artificial Bee Colony,I-ABC)调节比例-积分-微分(Proportional Integral Differential,PID)参数,建立了一种复合控制方法。研究结果表明:以I-ABC进行PID控制时,可以使幅度差降低到0.4%,相位差基本在-0.54°之内,系统加载精度也获得了明显提升,表现出了更优的跟踪性能。以I-ABC进行PID控制时,能够对多余力起到明显抑制作用,响应速度也获得明显提升,可以有效满足系统的准确控制要求。在系统内加入干扰信号,引入I-ABC实施PID调节可以减小系统超调量,还可以获得更短调节时间,使系统获得更强抗干扰性能。

不平衡电网电压下双馈风力发电系统的比例-积分-谐振并网控制

提出双馈发电机(doubly-fed induction generator,DFIG)的比例-积分-谐振(proportional integral resonant,PIR)并网控制方法,以实现电网电压不平衡工况下DFIG风力发电系统的并网控制。并网控制器由同步旋转坐标系中的比例-积分控制器和谐振控制器组成,比例积分控制器控制定子d-q轴电压的直流分量,谐振控制器控制定子d-q轴电压的交流分量,使其分别实现对电网d-q轴电压直流、交流分量的精确跟踪。该比例-积分-谐振并网控制策略具有无需采用正负序分离算法,无需设计负序控制器等优点。仿真结果表明,该并网控制策略在电网电压平衡和不平衡条件下,均可控制DFIG定子电压实现对电网电压的精确跟踪。

大型风电机组的比例-积分-谐振独立变桨距控制策略

提出一种用于降低风轮不平衡载荷的比例-积分-谐振独立变桨距控制策略,该控制器由比例-积分控制器和谐振控制器两部分组成,其中比例-积分控制器用于抑制不平衡载荷的1p(风轮旋转频率的倍数)分量,谐振控制器则用于抑制不平衡载荷的高频分量(2p、4p)。采用FAST软件对所提出的控制策略进行了仿真验证,仿真结果表明所提出的控制策略可以在传统比例-积分控制的基础上,进一步降低风轮所承受的高频不平衡载荷。

基于比例-模糊积分控制算法的智能温控器优化与仿真

针对室内温度系统具有大时滞性、大惯性等特点,传统的控制方法效果不甚理想,提出了一种比例-模糊积分的复合控制策略,以提高碳纤维电地暖系统中智能温控器的控制性能。阐述了比例-模糊积分控制器的工作原理,并对基于模糊控制算法和PID控制算法相结合的控制算法进行了详细设计。MATLAB仿真和实验结果表明:与基于开关式控制、PID控制和模糊控制算法的智能温控器相比,基于比例-模糊积分控制算法的智能温控器所需调节时间短,能有效抑制超调,具有良好的动静态特性和鲁棒性,显著改善了控制效果。

大型电力系统励磁比例-积分-微分调节器的闭环优化方法

采用传统频域方法进行发电机比例–积分–微分(proportional integral differential,PID)励磁调节器的参数设计时只考虑本机组的运行,而忽视了电网的整体运行情况,且性能好坏取决于设计人员的经验。针对这种情况,提出了基于大型电力系统时域仿真曲线的励磁PID调节器闭环优化方法,既能综合考虑机组和电网的运行情况,又能克服传统设计过于依赖经验的不足。该方法使用时域积分性能指标来评价含有PID调节器的闭环电力系统的综合性能,运用Nelder-Mead单纯形方法来有效搜索最优的PID参数。在实际大型电网中的应用结果表明,该优化方法可有效提高大电网电压的动态调节能力,有很好的实际应用前景。

基于改进DDPG-PID的芯片共晶键合温度控制

芯片共晶键合对加热过程中的升温速率、保温时间和温度精度要求较高,在使用传统的比例-积分-微分(PID)温度控制方法时,存在响应时间过长、超调量过大、控制温度不够准确等问题。针对共晶加热台的温度控制问题,提出了一种基于改进的深度确定性策略梯度(DDPG)强化学习算法优化PID参数的控制方法,采用分类经验回放的思想,以奖励值大小为标准对经验进行分类存放,根据智能体当前的状态和下一步动作,从相应的经验池中进行采样并训练,并根据PID控制算法的特性设计了合理的奖励函数,改善了强化学习中奖励稀疏的问题,提高了算法的收敛速度与性能。仿真结果表明,与传统PID控制、常规DDPG-PID控制相比,改进DDPG-PID控制缩短了响应时间,降低了超调量,近乎消除了稳态误差,提高了控制性能和系统稳定性。

直流微电网中光伏发电系统的比例-积分-谐振控制

直流微电网带动单相交流逆变负载时,直流电压会产生2倍频的周期波动,进而造成联网的光伏发电系统输出功率产生周期波动,无法持续处于最大功率输出点,从而间接降低了其发电效率。为解决上述问题,在分析直流电压周期扰动时的光伏发电系统输出功率特性的基础上,提出了光伏发电系统输出电流的比例-积分-谐振控制策略,比例-积分调节器用于电流的稳态无静差控制,而谐振控制器用于抑制周期扰动。详细分析了所提出方法的稳态误差、稳定性,各控制参数变化对电流控制性能以及直流电压波动抑制效果的影响,给出了各参数选取原则。仿真和实验结果验证了理论分析结果与所提出方法的正确性和可行性。

采煤机电液比例调高前馈-反馈PID复合控制研究

针对采煤机电液比例调高液压系统在大惯量负载工况下响应速度不够快,控制精度不够高的问题,提出一种前馈-反馈PID自动调高控制方法,并将遗传算法优化后常规PID反馈控制与前馈-反馈PID复合控制进行对比,基于AMESim的仿真结果表明:相比遗传算法优化参数后的常规PID反馈控制,前馈-反馈PID复合控制能够进一步提高系统响应速度,减小轨迹跟踪位移稳态误差,对优化采煤机电液比例调高控制系统具有借鉴意义。

基于IEC61131-3的积分分离PID控制器的实现

简要介绍了IEC61131-3标准和软件模型,分析了积分分离PID控制的原理,采用增量型PID控制算法,在OtoStudio平台上实现了基于IEC61131-3标准的积分分离PID控制器设计,以具体控制对象模型验证了PID控制器的有效性,结果证明设计的控制器消除了积分饱和现象,并降低了超调量,缩短了调节时间。

不对称电网故障下双馈风力发电机的比例-积分-谐振滑模控制器设计

针对不对称电网故障下,双馈风力发电机的控制策略进行了研究。讨论了电网故障时转子侧变流器(RSC)和网侧变流器(GSC)的控制目标,合理安排了电网严重故障时的控制优先级。基于比例-积分-谐振滑模控制原理设计了机侧和网侧变流器协同控制方案。通过MATLAB/Simulink仿真软件搭建了所设计控制方案的仿真模型。仿真结果表明,在电网正常运行的情况下,与传统的矢量控制策略相比,比例-积分-谐振滑模控制策略对输出功率、电流变化的响应更迅速,具有更好的动态性能和抗扰动能力;在电网不对称故障下,能够有效地抑制电磁转矩振荡和直流母线电压波动,提高了双馈式风力发电机的低电压穿越能力。

集值控制积分微分系统的两度量实用φ_0-稳定性

给出在上拟单调增情况下连接两个高维系统的新的比较原理,为克服Lyapunov函数构造带来的困难,引入锥值Lyapunov函数概念,并利用锥值Lyapunov函数方法,研究带有控制项的集值积分微分系统的φ_0-稳定性,得到该系统相应的等度渐近φ_0-稳定性和两度量实用φ_0-稳定性判别准则。

基于比例微分-滑模控制的桥式起重机负载防摇控制

文中针对桥式起重机时变、欠驱动、非线性引起的负载振荡问题,设计了比例微分滑模控制方法。运用拉格朗日方程建立起重机三维模型,该模型能更好地反映了桥式起重机运行的实际过程。另外,还设计了基于比例微分-滑模控制的桥式起重机负载防摇控制算法,并将该算法用于三维桥式起重机防摇控制仿真实验。结果表明,所设计的控制算法在小车定位和负载提升过程中能有效抑制负载振荡,并对参数不确定性和外部干扰具有一定补偿作用。将该算法与已有的比例微分算法和滑模控制算法进行比较,结果表明提出的控制方法具有更强的鲁棒性,负载摆角抑制效果分别提升了65.4%和58.9%。

基于PSO-BP神经网络的PID控制器参数优化方法

针对传统PID控制系统参数整定过程存在的在线整定困难和控制品质不理想等问题,结合BP神经网络自学习和自适应能力强等特点,提出采用BP神经网络优化PID控制器参数。其次,为了加快BP神经网络学习收敛速度,防止其陷入局部极小点,提出采用粒子群优化算法来优化BP神经网络的连接权值矩阵。最后,给出了PSO-BP算法整定优化PID控制器参数的详细步骤和流程图,并通过一个PID控制系统的仿真实例来验证本文所提算法的有效性。仿真结果证明了本文所提方法在控制品质方面优于其它三种常规整定方法。

基于遗传算法的无人机模糊-积分控制器设计

针对某小型固定翼无人机纵向姿态控制和轨迹跟踪的要求设计了一种模糊-积分混合控制器.为避免控制器参数调试的复杂性,提高控制性能,利用遗传算法对模糊控制的隶属度函数进行了优化设计.在优化设计阶段,确定了设计变量和约束条件,并给出了比例因子整定原则.仿真结果表明,基于遗传算法的模糊-积分控制器与传统PID控制器相比具有更短的响应时间,鲁棒性强,并且解决了单一模糊控制器稳态响应精度低、响应曲线颤振的问题.