基于ESO分数阶滑模调节的PMSM模型预测转矩控制

为了提高永磁同步电机调速系统的性能,提出一种基于扩张状态观测器的分数阶滑模预测转矩控制策略。采用扩张状态观测器对电机的综合扰动项、定子电流和反电动势进行实时观测,可快速准确得到它们的估计值并进行补偿;利用估计值构建分数阶滑模控制器来削弱系统抖振并提高鲁棒性;利用转矩和磁链无差拍预测控制,减少了遍历次数并降低了计算复杂度。通过仿真和半实物平台进行了验证,所得结果表明,所提出的方法能有效提升系统的鲁棒性,使电机具有良好的动态和静态性能。

基于预测IRIME分数阶PID在线径控制系统中的应用

针对传统PID控制器对于非线性、时变性、大滞后的线径控制系统难以满足控制需求的问题。引入改进雾凇算法(IRIME)、模型预测算法(MPC)来对分数阶PID (FOPID)的控制参数进行优化。MPC算法通过系统阶跃响应,建立预测模型,对实际控制系统实现在线反馈校正,减少系统强滞后对线径控制精确度的影响,改善线径控制系统性能。通过对仿真结果的分析与评估,带预测IRIME的FOPID具有超调低、抗干扰性和鲁棒性好等优点。

SWISS整流器分数阶PID控制策略

针对SWISS整流器的传统整数阶PID控制策略动态响应速度较慢、鲁棒性较差的问题,提出一种基于分数阶PID的SWISS整流器控制策略。基于SWISS整流器的工作原理建立其小信号模型,得到SWISS整流器的等效传递函数,并设计基于分数阶PID电压控制的双闭环控制结构。为简化分数阶PID的阶次参数设计,采用整数阶PID参数预整定的方法得到参数初值,并利用粒子群算法对分数阶PID控制器参数进行进一步设计优化。仿真和实验结果表明,分数阶PID控制策略下的SWISS整流器发生参考电压突变时电压稳定时间小于7 ms、超调量小于2%,发生负载扰动时电压稳定时间小于4 ms、超调量小于3%,动态性能优于整数阶PID控制策略。

单输入单输出系统分数阶预测函数控制

基于分数阶微积分理论和预测函数控制理论,针对一类单输入单输出分数阶线性系统提出了一种分数阶预测函数控制方法。用Oustaloup近似法对分数阶系统近似的整数阶系统建立预测输出模型,并根据GL定义在代价函数中引入分数阶算子。该控制方法通过将控制输入结构化简化了控制器设计,引入分数阶算子增加了控制器的自由度。仿真结果表明:与传统预测控制器相比,分数阶预测函数控制器具有调节时间短、抗干扰能力强及鲁棒性强等优点,在模型失配的情况下也有较好的跟踪效果。

五相永磁同步电机的分数阶滑模模型预测转矩控制

为了提高五相永磁同步电机控制系统的性能,本文提出了适用于五相永磁同步电机谐波子空间的目标函数构造方法。采用有限集模型预测转矩控制策略,并基于分数阶滑模变结构理论提出了不确定非线性的分数阶速度控制器。仿真结果表明:该控制方法具有减小电机转矩、磁链脉动的效果,同时也提高了空子系统跟随精度;减小了速度超调和响应时间,提高系统稳定性。采用基于分数阶滑模控制的五相永磁同步电机的有限集模型预测转矩控制优化策略具有较强的负载鲁棒性,有良好的动态性能和静态性能,优化的控制系统提高了电机的输出性能和可靠性。

基于混沌优化遗传算法时域分数阶PID模型预测的液位控制研究

为了能够对蒸汽发生器的液位进行准确地控制,确保核电站的安全运行,将时域分数阶PID模型预测控制技术应用于蒸汽发生器的液位控制中。文章分析了模型预测控制的基本理论,讨论了蒸汽发生器液位预测控制的数学模型;研究了时域分数阶PID控制器的设计模型;设计了蒸汽发生器液位的时域分数阶PID模型预测控制算法,并且设计控制器参数优化的改进蚁群算法流程;最后进行了仿真分析。仿真结果表明,时域分数阶PID控制算法能够获得更好的液位控制效果。

基于分数阶的空气弹簧建模及电动汽车主动悬架控制研究

电控空气悬架系统(electrically controlled air suspension, ECAS)具有调节悬架刚度和车身高度的功能,可有效改善车辆乘坐舒适性和操纵稳定性。以某乘用车ECAS为对象,利用分数阶理论描述橡胶气囊的黏弹性阻尼特性,考虑等效阻尼及滞回特性对其热力学模型进行了优化,结果与实验数据吻合良好,验证了优化后的空气弹簧模型的精确性。在此基础上,考虑车辆纵横向动力学特性与Dugoff轮胎模型,建立14自由度整车ECAS动力学模型,提出模型预测(model predictive control, MPC)主动悬架控制方法,以可测变量为控制器输入,实现直线及转向行驶工况下的主动控制。仿真与整车台架实验研究表明,分数阶修正模型可以很好地反映ECAS变刚度特性,基于MPC的主动悬架控制策略能实时调整空气弹簧刚度,控制车身姿态,有效改善电动汽车行驶时的平顺性与稳定性。论文的研究方法为车辆悬架系统建模及主动控制提供了一种新思路。

基于时域的分数阶PID预测函数励磁控制器

为了提高电力系统的稳定性,将分数阶PID算法与预测函数算法相结合,提出了一种新型的基于时域的分数阶PID预测函数励磁控制器的设计方法。该算法不仅具有分数阶PID静态误差小、上升速度快以及预测函数算法超调小、调节时间短的优点,还克服了分数阶PID调节时间长和预测函数算法静态误差大的缺点,同时还比预测函数算法多出了5个可调参数,设计更加灵活。研究结果表明该算法不仅能有效地解决机端电压偏移问题,还能有效地抑制电网低频振荡,为电力系统稳定性控制提供了一种新型有效的方法。

基于预测模型双模糊分数阶PID的BLDCM调速系统优化控制

无刷直流电机(BLDCM)具有复杂的非线性系统,强耦合、变量多等特点,传统的PID控制无法获得满意的控制效果。为此,在模糊控制、分数阶微积分及模型预测相关理论的基础上,提出了预测模型双模糊分数阶PID控制器。分数阶控制为系统提供更多的控制余度,并采用一种间接算法(Oustaloup算法)完成整数阶PID控制的延伸和扩展,模糊控制实现分数阶PID控制参数的在线调整;建立预测模型,并引入模糊控制动态调整预测模型系数K值,实现更加精确的控制。针对模糊分数阶PID控制器中参数选择,又提出了一种改进的万有引力算法进行参数优化,增强控制器的自适应能力。仿真结果表明:基于改进万有引力算法的预测模型双模糊分数阶PID控制的BLDCM调速系统较传统的PID控制具有更快的响应速度、更小的超调量及抗负载扰动能力强等优良的动、静态性能指标。

基于时域的分数阶PID广义预测控制算法改进及仿真

在分析FOPID(分数阶PID)算法和GPC(广义预测控制)算法的基础上,针对两种算法的不足,结合两种算法的优点,推导出了基于FOPID性能指标的改进的GPC算法FOPID-GPC算法,将GPC算法的性能指标通过FOPID构造出来。改进后的算法结合了FOPID算法的优点,具有多个可调参数,稳定性较好。通过对工业实时以太网(EPA)实验装置的模型仿真,在时域内分析了PID型广义预测控制算法控制器的参数选择对控制性能的影响,说明了FOPID-GPC比PIDGPC和GPC算法的控制性能更好,为工程应用打下了较好的理论基础。

CFB锅炉床温Laguerre函数模型分数阶PID预测控制

针对循环流化床(CFB)锅炉床温的特点,结合Laguerre函数模型的预测控制和分数阶PID控制的优点,提出一种基于Laguerre函数模型的分数阶PID预测控制算法。该算法采用对时延和结构变化不敏感的Laguerre函数模型作为预测模型,滚动优化指标改为分数阶PID型结构,相较于整数阶PID型增加了积分阶数和微分阶数2个可调参数,使得控制系统的性能有较大的提高。通过对被控对象CFB锅炉床温进行仿真研究,发现该算法可使控制系统具有无超调、调节时间短和适应性强的特点,具有良好的控制品质。

加热炉差分进化分数阶MPC-PIPD温度控制研究

针对加热炉温度控制系统干扰因素多、参数整定难的问题,提出一种基于模型预测控制和PID控制的稳定高效温度控制策略。首先,通过分数阶微积分原理建立加热炉模型,采用分数阶模型预测控制(MPC)方法对系统进行预测和滚动优化,以适应加热炉温度控制的非线性、大时滞性和时变性。其次,引入差分进化算法优化分数阶代价函数,以获得更好的系统响应。最终,应用PIPD控制结构以增强系统的稳定性和鲁棒性,并通过仿真验证了提出的控制策略的有效性。

基于数据的多模型分数阶PID控制方法

针对复杂非线性系统,将多模型建模与分数阶PID控制相结合,设计了一种完全基于输入-输出数据的多模型在线建模控制方法.首先,利用输入-输出数据对非线性系统进行在线多模型建模;然后,针对所建立的多个局部模型,基于加权控制方式设计分数阶PID控制器.该方法将对系统的建模与控制器的设计包含在一个控制系统设计框架以内,对系统模型的不确定性具有更好的鲁棒性,仿真实验的结果表明了该方法的有效性.

一种分数阶预测函数控制的多模型设计

为了应对工业过程中存在的延时性和非线性因素,提出了一种分数阶预测函数控制的多模型设计方案。在一定工作条件的基础上,受控系统为一系列模型,分解非线性过程,获得一组局部近似模型。通过建立分数阶模型,提高了预测函数控制系统的精度,并运用每个线性模型控制变量的加权来减少过程中非线性的影响。加热炉中的分数阶系统实验表明,提出的多模型设计减小了系统的误差,增强了系统的稳定性。

基于分数阶PID预测与滑模控制的三相逆变系统

为了提高三相电压型逆变器系统的动静态性能和鲁棒性,缩短控制器的响应时间,提出一种基于状态空间方程的多变量分数阶PID模型预测控制(multivariable fractional order PID model predictive control,MFOPIDMPC)和离散滑模控制(discrete sliding mode control,DSMC)的双闭环控制算法。该算法可使系统在各种复杂情况下快速跟踪参考电压、参考电流,确保输出电能质量和系统的实时性。此外,为解决人工调试所带来的不精确、效率低等问题,采用差分进化(differential evolution,DE)算法对参数进行整定。仿真实验结果表明,所提算法具有响应速度快、鲁棒性强、跟踪精度高等优点。

基于扰动观测与分数阶终端滑模转速调节器的永磁同步电机模型预测控制

针对三相永磁同步电机(PMSM)驱动系统,为提高其转速控制精度和响应速度,减小定子电流脉动,结合分数阶控制理论和终端滑模控制技术设计了一种分数阶终端滑模(FOTSM)转速调节器。在提高系统响应速度和精度的同时减小了传统滑模控制的抖振,增强了系统的抗扰动能力和鲁棒性;考虑PMSM在实际运行过程中易受到参数变动及外部扰动不确定性等因素的影响,基于滑模控制技术设计了一种扩展滑模扰动观测器(ESMDO),实现了对系统所受内外扰动的实时观测及前馈补偿;采用分数阶控制理论来设计转速调节器能够更加切合实际的控制过程,使所得到的系统参数和实验数据更加符合电机运行的真实情况;采用模型预测转矩控制(MPTC)算法取代传统的DTC系统,减小了转矩和磁链脉动、提高了系统的运行性能。通过对比仿真验证了所设计的控制策略的正确性。

基于改进状态空间模型遗传算法的分数阶PID控制器优化设计

针对分数阶PID控制器参数较多且整定方法计算繁琐的问题,文章提出一种改进的状态空间模型遗传算法以进行分数阶PID控制器的参数整定。其融入一种特殊变异机制,增强了原算法的稳定性及全局收敛性,以便实现全局搜索,得到最优参数,完成最优分数阶PID控制器设计。将优化的分数阶PID控制器应用到伺服控制系统模型中,通过仿真对比分析发现,相比于状态空间遗传算法和遗传算法,该遗传算法的整定结果更好,系统时域响应性能、抗干扰性和鲁棒性更优。

基于粒子群优化的分数阶PID预测函数参数整定

为避免分数阶PID预测函数手动调节参数的不确定性以及繁琐性,应用粒子群算法优化其参数,完善分数阶PID预测函数控制器,并提高其控制精度,充分体现了算法的智能性。将粒子群整定分数阶PID预测函数算法应用于单变量的励磁控制系统中,通过Matlab仿真并与模糊分数阶PID预测函数以及经验调节方法相比较,结果表明,粒子群算法整定参数收敛速度快,找到最优点时间短,整定后的算法具有静态误差小、无超调、上升速度快、调节时间短、抗干扰能力强等优点,能很好地满足励磁系统的动态特性,并具有较强的鲁棒性及适应性。

预测函数分数阶PID控制在DC-DC变换器中的应用

为了提高DC-DC变换器的动态性能和抗干扰性,提出了把分数阶PID预测控制应用在DC-DC变换器的分段仿射模型(PWA).通过对滚动优化的目标函数中引入预测输出误差,形成具有分数阶PID结构的新的目标函数,由于DC-DC变换器的性能指标函数中加入了基于分数阶PID的预测误差,使得变换器的控制输入比普通预测函数控制输入更精确,最后在Matlab中搭建仿真模型,仿真结果表明:预测函数分数阶PID控制器的控制效果优于预测函数控制和传统的双闭环PI控制.

基于分数阶PID控制器的地铁列车优化控制研究

城市轨道交通运力需求的快速增长,使得地铁列车的行车间隔不断缩小,准点要求越来越高,这对列车运行控制算法的精度和鲁棒性提出了更高要求。本文将分数阶PID控制器引入地铁列车的速度控制,并进行优化研究。建立地铁列车的运动模型,该模型参考牵引制动特性,采用遗传算法修正列车基本阻力系数。基于该模型将分数阶PID控制算法应用于ATO系统的速度控制中。仿真对比分数阶PID控制算法与传统PID控制算法,采用现场数据对建立的模型和算法进行检验。研究结果表明新模型能够更加准确地描述列车的运动特性,当分数阶PID控制算法应用于调速控制后,可以使列车实现更优的速度控制和稳定性。