基于MATLAB的半波整流电路仿真

文章描述了基于二极管的单向导通特性的半波整流电路的工作机理,并构建了半波整流电路的原理图。利用MATLAB平台搭建了半波整流电路和半波整流滤波电路的模型并进行了仿真。仿真结果表明,半波整流电路的输出电压含有脉动成分,可运用电容滤波电路滤除。在满足电路设计要求的前提下,电容器的放电时间常数越大,电容器的容值越大,滤波效果越好。

基于遗传算法的电动舵机系统模糊PID控制

针对电动舵机系统模糊PID控制器中量化因子和比例因子的选取过于依赖经验、参数固定等缺点,利用遗传算法可全局寻优的能力,提出基于遗传算法的模糊PID控制方法。建立了电动舵机位置伺服系统模型,利用遗传算法对模糊PID控制器的量化因子和比例因子进行优化仿真。仿真结果表明,相较于模糊PID控制,优化后的模糊PID控制下的系统阶跃响应上升时间缩短了5.03%,稳态误差减少了1.22%,频率响应稳态最大幅值误差减少了34.82%,稳态最大相位误差降低了22.88%,明显改善了电动舵机的动稳态性能。

基于速度环模糊参数自适应PID算法的弹载无刷直流电机控制系统研究

电动舵机是制导炮弹等飞行控制系统的重要组成部分,无刷直流电机作为其主要执行机构,是一种多变量、非线性以及强耦合的复杂系统。为了获得良好的控制性能,研究并设计一种基于速度环模糊参数自适应PID算法。分析弹载无刷直流电机的数学模型和运行特性并搭建其控制仿真模型;设计模糊系统,以参考转速与反馈转速的偏差以及偏差变化率作为输入,以参考电流值作为模糊系统的输出,比较电机控制速度环分别使用传统PI、PID与模糊参数自适应PID算法的控制效果。结果表明:所设计的模糊参数自适应PID算法使得电机在阶跃响应下的上升时间仅约为5 ms,几乎无超调;对于正弦波以及斜坡函数同样具有良好的跟踪效果,具有较好的鲁棒性且运行稳定。

基于单神经元神经网络的无刷直流电机控制系统仿真

无刷直流电机是一种多变量、非线性、参数时变以及强耦合的复杂系统,利用传统比例积分微分(proportional integral differential, PID)算法控制无刷直流电机存在参数调整困难、自适应能力差、控制精度低以及抗干扰能力弱等问题。为实现无刷直流电机的高精度控制,在转速环中引入了基于单神经元神经网络PID控制算法,研究了无刷直流电机的数学模型及运行特性,提出了单神经元神经网络PID算法,最后比较分析了在电机双闭环控制系统中转速环采用不同控制算法下的转速阶跃函数响应,以及三相电流、反电动势和电磁转矩的运行状态。结果表明:单神经元神经网络PID算法控制下的无刷直流电机其转速的阶跃函数响应具有更快的上升时间、更小的超调量以及更加稳定的运行状态。

基于调节理论的无刷直流电机反馈控制与仿真

无刷直流电机是随着电力电子器件的发展而成熟起来的一种电机。文章通过MATLAB构建无刷直流电机的数学模型,并对反馈控制进行了仿真。根据外部扰动的有无,分别验证了系统的控制效果。在参考输入已知,没有外部扰动的情况下,电机转子的角速度跟踪误差随时间渐近趋于零;在有外部扰动时,转子角速度逐渐跟上了参考输入,跟踪误差随时间趋近于零。仿真结果表明,基于调节理论的无刷直流电机反馈控制保证了系统良好的跟踪性能,并具有一定的抗扰动能力。