基于模糊神经网络PID控制的双向DC/DC变换器

为提高交错并联双向DC/DC变换器的动态性能与抗干扰能力,提出一种基于模糊神经网络PID的控制方法.建立并联交错双向DC/DC变换器的小信号数学模型,得到输出电压与电感电流的传递函数;设计模糊神经网络PID控制器,应用到变换器双闭环控制的电压外环.仿真结果表明:与模糊PID控制、RBF神经网络PID控制相比,Buck模式下,模糊神经网络PID控制下的变换器输出电压达到稳态的时间为15 ms,超调量为1%,加入扰动后30 ms即可恢复稳态;Boost模式下的仿真结果与Buck模式相似,证明了模糊神经网络PID控制方法的优越性和有效性.

基于改进滑模的永磁同步电机控制

为提高永磁同步电机调速系统的控制性能,设计双闭环控制系统,电流反馈解耦PD作为电流环控制器,滑模控制器作为速度控制器.为解决传统指数趋近律的趋近速度与曲线抖振之间的矛盾,设计形状和幅值可调的双曲正切函数代替符号函数,减小符号函数跳变不连续产生的系统抖振;设计指数趋近律等速切换项参数模糊自整定算法和指数切换项参数分段自整定规则,不仅减小了高频抖振,也保证了滑动模态切换的稳定性.仿真试验结果显示:高速时,本文提出的策略在0.03秒实现了对期望转速的跟踪,调节时间减少了0.02 s,抖振幅度减少44,在负载突增时,动态速降低9 r/min;低速时,本文提出的策略与常规滑模控制调节时间差别不大,但抖振幅度依然比常规滑模控制小,在负载突增时,动态速降低8 r/min.