基于参数自整定模糊PID的BLDC控制研究

为解决传统PID控制在无刷直流电机调速系统中的控制精度低、效果不佳等问题,设计了一种基于参数自整定模糊PID控制的调速系统。通过在Matlab/Simulink仿真软件中建立了无刷直流调速系统的模型,分别采用传统PID控制、模糊PID控制和参数自整定模糊PID控制来对转速环进行调控,而电流环则采用PID控制。通过对比研究结果发现,采用参数自整定模糊PID控制的调速系统具有许多优势。系统的超调量较小,控制效果较好,同时提高了系统的鲁棒性。通过搭建模型并进行仿真实验,证明了采用参数自整定模糊PID控制的调速系统在解决无刷直流电机调速系统控制精度低、效果不佳等问题方面具有优势。这一方法能够有效提升系统的控制性能,并增强系统的鲁棒性。该无刷直流电机的调速系统可以稳定、可靠运行,满足使用需求。

基于PI参数的二阶线性自抗扰控制参数整定

线性自抗扰控制是一种不依赖于被控过程模型的控制方法,具有很好的工程应用潜力。目前,工业控制过程中大多采用PI控制器,为了确保由调试好的PI控制器平稳切换到线性自抗扰控制器,并使系统仍保持稳定状态,需要合理设置线性自抗扰控制器的参数。为此,在分析二阶线性自抗扰控制器的二自由度等效结构的基础上,推导出其反馈控制器与PID控制器的对应关系,给出一种基于现有PI控制参数直接获取二阶线性自抗扰控制初始参数的方法。最后,在MATLAB/Simulink平台上采用若干典型传递函数和双容水箱液位控制系统进行仿真研究,仿真结果验证了所提方法的有效性。

模糊整定PI参数的双柔性机械臂振动抑制

机械臂伺服驱动系统中柔性因素的存在易导致机械臂输出转速波动,甚至引发系统谐振.为抑制系统转速波动,使机械臂传动系统性能稳定,使用模糊理论整定PI控制器参数的控制策略.根据假设模态法和拉格朗日动力学方程建立了考虑LuGre摩擦模型的双柔性机械臂传动系统动力学方程,并分析了动力学方程中耦合非线性项对系统传动特性的影响.使用极点配置策略确定PI控制器参数的取值范围,后根据模糊规则实时调整控制器参数,以减小伺服系统输出转速的波动,进而抑制系统谐振.最后,借助数值仿真分析和机械臂控制实验,与传统PI控制策略对比,发现本文所述控制策略可使电机端转角跟踪误差绝对值的平均值降低43.066%,柔性负载转角误差的标准差降低46.506%,更加验证了所提模糊规则整定PI控制器参数抑振方法的有效性.

模糊自整定PID的液压马达驱动机床主轴速度控制研究

液压马达驱动机床主轴系统具有参数时变和高度非线性,传统PID控制器控制精度不高。针对液压马达驱动机床主轴系统速度控制问题,采用模糊自整定PID控制器实现液压马达驱动机床主轴系统的有效控制,并对控制效果进行仿真验证。构造了液压马达驱动机床主轴系统模型简图,建立了液压马达驱动机床主轴系统数学模型。对传统PID控制器参数,用模糊控制器进行实时整定,开发了模糊自整定PID控制器。最后,采用MATLAB对液压马达驱动机床主轴系统进行仿真。同时,与传统PID控制器的计算结果进行对比和分析。仿真结果显示:采用模糊自整定PID控制器的液压马达驱动机床主轴转速超调量小,具有更快的响应时间,跟踪精度高,同时系统能耗减少20%左右;即使受到较大随机干扰,模糊自整定PID控制器也能快速消除干扰,使机床主轴转速处于受控状态。采用模糊自整定PID控制器可以有效提高液压马达驱动机床主轴系统的动态稳定性以及抗干扰能力。

基于LSTM与迁移学习的配电网负荷频率控制PI参数整定方法

在整定配电网络负荷频率过程中,控制器PI参数会受到局部控制迭代影响,在控制层与反馈层形成时间差量,进而造成频率里程偏差。对此,提出基于LSTM与迁移学习的配电网负荷频率控制PI参数整定方法。采用LSTM模型对调频(FM)里程参数进行模型量化,配合迁移学习对负荷频率控制相关参量进行差分更新,构建配电网负荷频率的LSTM模型,进行频率控制的迁移学习优化、PI参数控制约束及PI参数整定输出。实验结果表明,不论是在控制精度上还是在控制稳定性上,均具有良好的性能表现,整定结果满足预期。

基于模糊逻辑的空调系统广义预测控制参数整定

针对多输入多输出(multiple-input-multiple-output,MIMO)变风量空调系统(variable air volume,VAV),本文提出了一种基于模糊逻辑和事件触发的广义预测控制(generalized predictive control,GPC)参数整定方法。针对多变量VAV空调系统,基于输出斜率等新型模糊目标参数及高斯双边形隶属度函数建立模糊预测模型,提高了隶属函数拟合度以更贴切地反映系统当前时刻状态。利用麻雀智能算法(sparrow search algorithm,SSA)构建隶属度函数,对GPC控制器中的柔化因子和加权系数进行在线分段整定,有效提升了系统性能。此外,在参数整定过程中,引入事件触发机制(event-triggered mechanism,ETM),在保证控制性能的同时,避免了不必要的控制器采样与更新,降低了系统在线计算量并减少了能源消耗。最后通过VAV空调系统仿真实验验证,证明了本文提出方法的可行性和有效性。

基于模糊自整定PID控制的真空炉温度系统的设计及仿真

作为一种在低于常规大气压环境下实施的冶金工艺,真空冶炼技术旨在通过降低氧化风险来优化金属及其合金的硬度特性。此技术在稀有金属提炼、特殊合金制备及高端钢材生产中具有越发广阔的应用前景。鉴于传统PID控制在真空冶炼炉温度调控中面临的显著滞后性挑战,为提升系统运行的鲁棒性与精确性,深入探讨了常规PID控制与模糊自整定PID控制的基本原理,并创新性地引入了模糊自整定PID控制策略。利用MATLAB平台中的Simulink模块与Fuzzy工具箱,针对真空冶炼炉的温度控制过程进行了详尽的仿真模拟,重点评估了温控系统的超调幅度与调节速度等关键性能指标。结果显示,与传统的PID控制方法相比,模糊自整定PID控制方案在稳态保持与动态响应方面均展现出显著优势,控制效果更优越。

基于模糊自整定PID的双容水箱串级液位控制系统研究

双容水箱串级液位控制具有抗干扰能力强、超调量小、过渡过程较短等特点。传统的PID算法和参数整定方法难以达到期望的控制效果。因此,针对双容水箱串级液位控制,利用模糊推理的方法实现在线自整定PID参数,设计相应的模糊PID控制器,基于Simulink仿真建模,对比传统的PID与模糊自整定PID输出响应曲线发现,该模糊自整定PID系统具有更好的鲁棒性,抑制系统超调以及对控制参数变化的自适应能力更强。

基于主轴PID参数整定的永磁同步电机三环遗传控制

为了进一步提高永磁同步电机三环(位置环、速度环和电流环)遗传控制精度,选择遗传算法来整定主轴参数。建立永磁同步电机三环遗传控制流程,并根据模糊PID对参数实施整定。在辨识参数对变增益PI控制的基础上,通过设置惯性权重系数来实现收敛速度。从直线信号方面开展进给测试,促进了跟随性能的显著提升。研究结果表明:相对人工经验方法,三环遗传控制方法的绝对误差极值和绝对误差积分降低了30%左右,对跟随误差达到了更优跟随性能,提升了跟随性能。该研究有助于提高永磁同步电机控制精度,也可拓宽到其他类型的电机控制领域。

基于模糊自整定PID的绿色建筑室内照明自动控制方法

现有的控制方法节能效果差,调光等级高于固定值。为解决该问题,提出基于模糊自整定PID的绿色建筑室内照明自动控制方法。首先建立照明自动控制色温和光照强度的数学模型,调整和优化模型参数;然后运用模糊自整定PID控制器控制非线性系统,制定模糊自整定PID规则;最后根据色温偏差合理调整输出参数值设定,对模糊自整定PID控制器进行有效设计,根据光照强度的设定值与实际值之间的误差,运用PID控制器动态调整室内光强度,从而完成自动控制。结果表明,应用所提方法后,其调光等级均在24%~35%之间,等级值均低于固定模式,实现了良好的控制效果,节能效果理想。

基于模糊自整定PID的水箱液位控制

水箱液位控制系统具有时滞性、大惯性、不确定性等特点,采用传统的比例积分微分控制器(Proportional-Integral-Derivative,PID)调节难以实现液位的快速、准确调节。因此引入模糊控制理论,利用其自适应学习能力,根据实际情况调节PID控制参数,以更好地适应水箱液位控制系统的参数变化。对水箱液位控制系统进行仿真实验,实验结果表明,模糊自整定PID控制有效减少了系统响应时间和系统超调量,加强了系统的快速响应性和鲁棒性。此外,还通过随机扰动仿真实验验证了模糊自整定PID控制在抵抗干扰方面的有效性。

基于粒子群算法的悬架PID控制器参数整定研究

工程实际中确定PID控制器参数主要通过理论计算或试凑法,适用场景单一且具有局限性,整定耗时长、控制效果不理想。为此提出使用粒子群算法来优化PID控制器参数,基于粒子间的数据传递特性,判断自身最佳位置和速度与群体最佳位置和速度之间的联系,从而找到更接近全局最优的PID参数配置。基于MATLAB/Simulink搭建二自由度悬架模型,设计PID控制器,仿真比较改进前后的悬架性能指标。结果表明,优化后悬架系统的动力学响应特性均优于工程整定法确定的PID控制系统,车身垂向加速度降低了24.3%,提高了悬架的舒适性。

高阶时滞系统的改进线性自抗扰控制及参数整定方法

针对高阶时滞系统采用传统线性自抗扰控制调节效果不佳、参数整定困难的问题,提出一种高阶时滞线性自抗扰控制。在一阶线性自抗扰控制的基础上,串联高阶前馈补偿器,从而解决了线性扩张状态观测器前馈信号和反馈信号不同步的问题,提高了系统的状态观测精度;在此基础上,采用目标逼近法定量化参数整定公式,并推导出参数可调节区间,实现利用单参数λ调节控制器参数,简化参数整定;进一步采用频域分析法验证该整定方法的有效性,并确定参数和系统鲁棒性的关系。最后,在选择性催化还原(SCR)脱硝控制系统的仿真实验中将所提出的控制器与其他类型控制器进行了对比,验证了该控制器的优越性。结果表明:所提出的高阶时滞线性自抗扰控制在定值跟随、抗扰动和鲁棒性上均具有明显优势,具有很大的工程应用潜力。

基于FOCA的永磁游标电机PI参数自整定

针对磁场定向控制中电流内环和转速外环比例积分(PI)控制器参数整定困难且耗时长的问题,基于Matlab/Simulink的磁场定向控制自整定(FOCA)模块搭建了永磁游标电机磁场定向控制双闭环调速系统参数自整定模型。该模块在PI控制器输出端注入正弦扰动信号,根据系统输入输出数据计算频率响应,基于频率响应自动整定PI参数,同时实现指定的目标带宽和相位裕度。最后通过仿真对比分析各个环路整定前后的控制性能,仿真结果表明使用FOCA模块能够快速自动整定PI控制器参数并且拥有良好的控制性能。

基于DDPG的振动台控制参数整定方法

三参量控制是地震模拟振动台的底层控制算法,其参数整定过程中涉及的参数多,传统的参数整定方法存在效率低、过程繁琐等问题。为了提高整定效率和准确性,提出一种基于确定性策略梯度(DDPG)算法的振动台三参量控制参数整定算法。此方法通过将振动台三参量控制系统作为强化学习环境,利用DDPG算法对系统的状态-动作-奖励数据进行学习和训练;训练好的智能体则可以输出最优的控制参数,然后将整定完成的控制参数放在实际振动台系统模型中进行测试。结果表明:DDPG算法可以有效优化振动台控制性能,提高试验结果的准确性和可靠性,具有实际应用价值。

基于改进麻雀搜索算法的PID参数整定系统设计

PID参数整定是PID控制中的一个关键步骤,常规的PID控制在一定程度上已被淘汰。为改善PID控制的效果和精度,文中将黄金正弦策略与精英反向学习策略相结合,提出一种改进的麻雀搜索算法。用23个标准函数对所提出的新方法进行了验证,实验结果证明了新方法的有效性。利用改进的麻雀搜索算法对PID控制参数进行了优化,并对该方法进行了仿真分析。结果表明,采用该方法进行PID参数整定时,其具有更好的稳定性、更高的精度和更好的性能。

基于模糊控制在线整定新趋近律的速度调节器研究

针对传统指数趋近律滑模变结构控制抖振大和参数整定难的问题,设计了一种新的滑模趋近律并采用模糊控制以实现参数整定。在双闭环直流调速系统中,基于新趋近律设计了速度调节器;同时为了提高趋近律参数整定效率,利用模糊控制设计了趋近律参数在线整定方法,通过模糊控制在线整定新趋近律的滑模参数来提高系统的调速性能。在Matlab/Simulink中搭建直流调速系统的仿真模型,结果表明所设计的新趋近律在抑制抖振和快速收敛方面优于传统指数趋近律,相较于试凑法模糊控制在线整定趋近律参数的效率更高、性能更好。

混合果蝇优化算法PID参数整定方法的研究

【目的】解决基本果蝇优化算法(FOA)由于算法局限性而出现比例积分微分(PID)参数整定收敛速度慢且容易过早陷入局部最优的问题。【方法】为了在迭代前期具有更高的全局搜索效率,利用粒子群算法(PSO)寻找多个全局较优种群,迭代后期使用具有较强的局部寻优能力的FOA算法提高收敛精度,实现对全局搜索和局部搜索过程的优化。【结果】两个二阶时滞系统的阶跃响应测试结果表明,基于HFOA的PID控制器参数整定的上升时间、调节时间和超调量等指标更优,能够实现更好的系统响应性能。【结论】优化后算法具有控制精度高、响应速度快、鲁棒性好等优点,为PID参数优化提供了参考。

基于模糊PID参数自整定的全地面起重机带超起伸缩控制研究

全地面起重机主臂带超起伸缩时,超起拉索应保持一定的张紧拉力,不同臂长、不同主塔臂夹角均对应不同超起拉力值。为了解决带超起伸缩过程中负载拉力变化问题,采用模糊P ID参数自整定策略,对伸缩过程中的超起拉力值进行自适应控制,实现复合动作控制需求。该方法能使超起拉力值追随目标拉力值变化,并始终维持在目标拉力值附近,控制更加稳定、可靠。

迭代学习控制器参数的数据驱动自适应整定方法

针对PID型迭代学习控制(iterative learning control,ILC)方法,提出了两种数据驱动自适应整定(data-driven adaptive tuning,DDAT)方法。首先采用紧格式迭代动态线性化(compact form iterative dynamic linearization,CFIDL)方法将原始的非线性系统转化为等价的线性数据模型,设计了一个目标函数来动态地调整PID型ILC的学习增益。其次,通过对设计的目标函数进行优化,提出了一种基于CFIDL的DDAT方法。该方法只使用实际的I/O数据,而不需要任何机理模型信息。进一步,引入偏格式迭代动态线性化(partial form iterative dynamic linearization,PFIDL)方法对结果进行扩展,提出了一种基于PFIDL的DDAT方法。所提出的两种DDAT方法都可以提高PID型ILC对不确定性的鲁棒性。最后,通过仿真验证了两种方法的有效性。