基于模糊神经比例微分积分的静变电源控制

针对静变电源模糊比例微分积分(模糊PID)控制隶属度和控制规则一旦确定后无法更改等不足,为提高静变电源输出电压的质量,提出以模糊神经比例微分积分(模糊神经PID)控制代替模糊PID控制。利用神经网络自学习的特点完善和调整模糊逻辑规则,并与PID稳态控制性能的优势相结合,实时地对静变电源电压控制量进行调整。仿真结果表明,模糊神经PID控制系统具有良好的鲁棒性和自适应能力,对干扰也有较好的抑制效果,解决了模糊PID控制器在静变电源控制中的精度不太高、自适应能力有限的难题,满足了静变电源输出的要求。

基于图像视觉伺服的模糊比例积分微分控制系统

针对传统比例积分微分(PID)参数难整定、控制性能不理想等问题,将模糊控制理论与PID控制器相结合,构成模糊PID控制器。采用Eye-to-Hand视觉模型,引入图像视觉伺服机制,通过图像获取误差信号来实现对PID控制器三个参数Kp、Ti和Td的实时在线自适应调整。最后在以PC机、CompactRIO、NI-9401、互补金属氧化物半导体(CMOS)摄像头、电机驱动器及无刷直流(DC)电机组成的打孔机视觉伺服运动控制系统上完成了实验。结果表明,基于图像的视觉伺服模糊PID控制器相对于传统PID控制器响应速度提高了60%,超调量降低了80%,鲁棒性也更好;不仅能提高孔的定位精度,还能边加工边检测。

基于补偿与模糊比例积分微分控制的凸轮刀系统定位研究

以四步切割机项目的凸轮刀系统为研究对象,针对比例阀存在较大死区、具有时变非线性特点,以及凸轮刀系统存在响应滞后等问题,基于补偿与模糊比例积分微分控制对凸轮刀系统的定位问题进行研究,提出将模糊比例积分微分控制与自适应死区补偿相结合的自适应控制方法。通过计算机软件搭建凸轮刀系统的仿真模型,设计加入自适应补偿的模糊比例积分微分控制器,并对凸轮刀系统的定位进行优化。通过试验对比确认,所提出的自适应控制方法对系统输出具有良好的校正作用,能够有效改善凸轮刀系统的定位性能。

基于模糊比例积分微分算法的汽车半主动悬架振动分析

为提高汽车的平顺性和舒适性,针对半主动悬架系统,建立1/4车辆简化模型,引入模糊控制策略,结合比例积分微分(proportion integration differentiation,PID)控制以解决悬架运动过程中PID控制器参数不可变而引起的控制效果不理想等问题。并通过软件进行仿真分析,同时在相同参数下与单纯由PID算法控制的悬架以及被动悬架进行对比分析。仿真结果表明,基于模糊PID算法的半主动悬架能够更加出色地应对道路不平对汽车所造成的冲击,降低垂向振动,提高车辆驾驶稳定性。

基于模糊PID的打磨头角度控制策略研究

在进行风电机组叶片表面打磨工序时,需要控制打磨头的径向与叶片表面保持垂直。对打磨头的角度调整问题进行分析和研究,通过分析打磨头的结构构成与运动轨迹,建立打磨头伺服系统的数学模型。基于角度变化引起的重力转矩补偿量,提出一种模糊比例-积分-微分(Proportion-Integral-Differential,PID)的角度伺服控制系统。Simulink仿真验证结果表明,重力补偿后模糊PID控制方法的打磨头伺服系统响应速度更快、误差更小,能够较好地调整打磨头的角度。

基于模糊神经网络PID的无人艇航向控制器研究

针对常规比例、积分和微分(proportional integral derivative,PID)控制器在无人艇航向控制系统中表现出的稳定性差、控制精度低等问题,文章提出一种将模糊控制与反向传播(back propagation,BP)神经网络相结合的控制算法;在MATLAB中对比常规PID控制器、模糊PID控制器与模糊神经网络PID控制器在给定期望航向角下的航向控制性能,仿真结果表明模糊神经网络PID控制器对无人艇的航向控制性能最佳;在搭建的实验平台上对不同航向控制器下无人艇的航行轨迹和航向角进行比较,实验结果进一步验证了模糊神经网络PID航向控制算法的优越性。

永磁同步电机自构式模糊神经网络控制器设计

针对传统PID控制方法不能对电机在工况状态变化时做出快速反应的问题,结合模糊控制和神经网络的特点提出一种智能控制方法。依据模糊神经网络算法组成新的速度控制器代替传统的PID速度控制器。通过RBF神经网络辨识器给出永磁同步电机的Jacobian信息,传递给模糊神经网络控制器,以此解决算法中转速对网络输出的偏导项无法计算的问题。通过自构式反馈来修正网络的拓扑结构,确定模糊神经网络中隐含层的神经元个数,避免因隐含层神经元个数设定不当引起欠拟合或过拟合。仿真和实验的结果表明,电机在启动时能够快速平稳地达到给定转速,超调量和稳态误差小,转矩脉动小、响应迅速。突加负载时速度变化量小且能快速回归平稳运行,突变转速时能快速稳定在变化后的给定转速。

基于分数阶微积分的模糊分数阶控制器研究

在分析分数阶微积分的基础上,提出了一种新型模糊分数阶比例积分微分控制器.分数阶微积分将传统控制器中的积分和微分的阶数扩展到任意实数,为控制器的设计提供了比传统整数阶更好的性能扩展.结合分数阶比例积分微分控制器和模糊控制逻辑,用分数阶比例积分微分单元代替传统的模糊比例积分微分控制器中的比例积分微分单元,构建了模糊分数阶比例积分微分控制器的结构,采用模糊逻辑推理和Tus-tin离散方法实现了模糊分数阶比例积分微分控制器的计算.最后,用数字仿真方法和不同条件下的对比分析验证了新型模糊分数阶比例积分微分控制器的优良控制特性.研究结果表明,设计的新型模糊分数阶比例积分微分控制器对非线性和参数不确定性具有较强的鲁棒性.

应用于直线电机的平滑切换模糊PID控制方法

为了适应直线电机的快速动态特性,抑制由于直接驱动使参数摄动和负载扰动等不确定因素对伺服特性的影响,提出了一种新的平滑函数模型,设计了平滑切换式模糊PID复合控制器,并应用于直线电机位置伺服控制。通过模糊控制提高伺服系统的动态性能,用PID控制保证系统的稳态性能,利用平滑函数改善控制切换过程。在PRS-XY型混联机床上的应用表明,该控制算法明显提高了伺服系统的动态性能,减小了位置跟随误差,对非线性扰动因素具有良好的适应性。

基于模糊分数阶PID的开关磁阻电机直接瞬时转矩控制

针对开关磁阻电机直接瞬时转矩控制系统,引入分数阶积分与分数阶微分和二维模糊控制器结合,设计模糊分数阶PID转速外环控制器,提出了基于模糊分数阶PID的开关磁阻电机直接瞬时转矩控制。引入分数阶积分可提高系统的稳态精度,削弱积分饱和引起的大超调;运用分数阶微分解决原一阶微分易受高频干扰的缺点,提高系统的动态性能;基于RBF神经网络设计了PID转矩内环控制器,适应开关磁阻电机的非线性,实现转矩的双闭环跟踪控制。通过仿真表明:设计的模糊分数阶PID转速外环控制器能有效减小开关磁阻电机转矩脉动,系统快速达到稳态,动态性能良好,适应性强。

开关磁阻电机直接转矩模糊控制器设计与仿真

开关磁阻电机具有严重的非线性及变结构、变参数和转矩脉动大等特点。针对系统稳定特性和实时响应特性的控制能力差,传统固定参数的PI控制难以获得理想的控制性能,目前常用的模糊控制器实质上是一个PD调节器,存在静差,为了克服传统方法的缺点,并降低开关磁阻电机的转矩脉动,提出了基于模糊自整定PID复合控制器的开关磁阻电机直接转矩调速系统。仿真结果表明:模糊自整定PID复合控制器能够明显改善系统的调速性能,克服了模糊控制存在的静差的缺点,并且降低了转矩脉动。从而证明上述方法的正确性,能够提高控制系统的性能。

基于模糊神经网络PID的开关磁阻电机控制系统研究

针对开关磁阻电机存在的转矩脉动大、噪声大、速度不稳定等问题,对开关磁阻电机的启动、运行、调速等方面进行了研究,提出了一种基于模糊神经网络PID的控制方法,将模糊控制理论与BP神经网络相结合,构成了模糊BP神经网络,根据系统误差,误差的变化,以及误差变化的变化实时调整PID控制参数,使电机在整个转速范围内获得了最优的PID参数。实验采用DSP作为控制核心,不对称逆变桥作为功率变换器,驱动一台2 k W的开关磁阻电机运行。研究结果表明,该方法大大改善了开关磁阻电机控制系统的动、静态性能,控制精度高、转矩脉动小,对干扰有较高的鲁棒性。

开关磁阻电机模糊神经网络PID转速控制

针对开关磁阻电机调速系统难以控制的问题,提出了基于模糊FCMAC神经网络的PID控制方法,该方法的主要思想是将马丹尼直接推理法与CMAC神经网络相结合,构成模糊FCMAC神经网络,实时调整PID控制参数。仿真结果表明,与传统的PID控制方法相比较,该方法大大改善了开关磁阻电机调速系统的动、静态性能,且无需精确的数学模型,控制精度高,超调量小,对干扰有较高的鲁棒性。

开关磁阻电机直接转矩模糊PI控制器设计

针对模糊控制存在静差的缺点,提出了模糊PI复合控制的开关磁阻电机调速系统,以速度误差及速度误差变化为系统外环输入,大偏差时采用模糊控制,小偏差时采用PI控制。外环的输出变量为内环的目标转矩,送入60 kW三相6/4结构的开关磁阻电机直接转矩调速系统内环。仿真结果表明,这种复合控制方法解决了常规控制方法因电机数学模型难以精确确定而无法确定控制参数的问题,并克服了模糊控制存在静差、无抗干扰能力的缺点,很好地解决了系统上升时间与超调的矛盾。

基于FPGA的二维模糊PID开关电源控制器研究

针对移相全桥开关电源系统的复杂性、时变性以及传统比例积分微分(PID)算法难以满足控制要求的缺点,提出采用模糊比例积分(PI)和模糊比例微分(PD)相结合的控制方法。该方法不依赖系统数学模型,可对控制参数进行在线整定。通过Matlab/Simulink搭建系统模型,确定模糊控制规则,仿真结果表明该方法对开关电源系统具有较好的控制效果。将其应用在基于现场可编程门阵列(FPGA)的数字控制器中,实现了对1.2 kW移相全桥开关电源样机的有效控制。

气动比例位置系统优化模糊PID控制方法的研究

在建立气动比例位置控制系统数学模型和分析其特性的基础上,设计了常规比例-积分-微分(PID)控制器,引入优化设计理论,通过不断的仿真实验,获得一组优化的PID控制参数,以此作为初始值,设计模糊PID控制器.基于LabVIEW设计了系统实时控制程序,通过实验研究,不仅可以实现PID的在线自整定控制,而且实验结果证明所设计的控制器可行,具有较好的控制效果.

用于食品冷冻温度控制的模糊控制系统设计

目的:提高食品进入冷冻隧道的速度控制回路和温度控制回路的设定值调整能力。方法:对传送带速度和温度控制回路进行了单独处理,设计用于食品冷冻温度控制的模糊控制系统。该控制系统包括用于食品传送带滚子转速的比例—积分—微分控制器、用于冷冻隧道温度调节的比例—积分控制器,并采用Takagi-Sugeno模糊控制器来设定温度调节比例—积分控制器的温度设定点。结果:待冷冻食品的质量流量从650 kg/h增加到700 kg/h、驱动辊的转速从1.62 r/min增加到1.75 r/min时,最终食品温度可快速恢复到约-18℃;食品入口发生+5℃的温度干扰时,模糊控制器动作,从而将食品的出口温度保持在预期值-18℃附近。结论:所设计的控制系统通过选择允许快速响应和相对较低超调的系统参数,可实现输出变量的值不会在设定值附近出现大幅波动。

基于GA优化的模糊PID塑料挤出机温度控制系统设计

在塑料挤出机生产加工过程中,温度的响应速度和稳定性是影响塑料产品质量的关键因素。为解决塑料挤出机温度系统存在滞后性、高超调量和抗干扰能力低等问题,在传统比例-积分-微分(PID)控制方式和模糊PID控制方式的研究基础上,提出基于遗传算法优化的模糊PID塑料挤出机温度控制系统。新系统设计结合了塑料挤出机的主要结构功能和工艺参数,对塑料挤出机模糊PID控制系统参数进行优化,应用遗传算法对模糊控制器隶属函数进行动态优化,降低模糊规则的主观和盲目性。此外还利用MATLAB与Simulink环境进行仿真,通过3组控制方式的仿真波形曲线对比分析得出,基于遗传算法(GA)优化的模糊PID在控制效果方面优于模糊PID控制和传统PID控制,且其控制系统无超调、上升时间短、抗干扰能力强。因此基于GA优化的模糊PID塑料挤出机温度控制系统稳定性更强、温度控制精度更高,满足了塑料挤出机对温度控制精度的要求。

模糊控制在核电厂棒控系统中的应用

当前,核电厂棒控系统在大幅变温工况下,存在驱动电流控制效果不佳、经常需技术人员调节控制器参数的问题。针对此问题,设计了一种模糊控制器用于驱动电流时序波形的控制方法。该方法对当前误差和误差的变化进行模糊化,并经过模糊规则计算及清晰化处理后作用于电流驱动电路。借助模糊控制对非线性系统控制效果较好的优点,可提高驱动电流在不同工况下的控制性能。通过仿真验证,相对于常规比例积分微分(PID)控制,模糊控制器在大变温工况下性能优异,无需调节控制参数即可满足现场性能指标要求。

基于遗传算法优化的模糊PID恒温水浴控制系统

文章提出一种基于遗传算法优化的模糊PID恒温水浴控制系统。遗传算法通过编码、构造适应值函数、选择、交叉和变异优化得到模糊PID控制中的模糊控制规则表,以实现精准控制恒温水浴的温度。系统仿真结果表明,所提出的温度控制系统不仅能够提高调控的速度,而且保证调温过程的稳定性。