数控压机伺服控制系统复合控制器I-ABC与PID优化

为了提高数控压机伺服控制系统的控制精度,针对伺服控制系统运行控制过程构建数学模型,在人工蜂群算法基础上融入了云分析模型,之后采用改进人工蜂群算法(Improved Artificial Bee Colony,I-ABC)调节比例-积分-微分(Proportional Integral Differential,PID)参数,建立了一种复合控制方法。研究结果表明:以I-ABC进行PID控制时,可以使幅度差降低到0.4%,相位差基本在-0.54°之内,系统加载精度也获得了明显提升,表现出了更优的跟踪性能。以I-ABC进行PID控制时,能够对多余力起到明显抑制作用,响应速度也获得明显提升,可以有效满足系统的准确控制要求。在系统内加入干扰信号,引入I-ABC实施PID调节可以减小系统超调量,还可以获得更短调节时间,使系统获得更强抗干扰性能。

基于改进DDPG-PID的芯片共晶键合温度控制

芯片共晶键合对加热过程中的升温速率、保温时间和温度精度要求较高,在使用传统的比例-积分-微分(PID)温度控制方法时,存在响应时间过长、超调量过大、控制温度不够准确等问题。针对共晶加热台的温度控制问题,提出了一种基于改进的深度确定性策略梯度(DDPG)强化学习算法优化PID参数的控制方法,采用分类经验回放的思想,以奖励值大小为标准对经验进行分类存放,根据智能体当前的状态和下一步动作,从相应的经验池中进行采样并训练,并根据PID控制算法的特性设计了合理的奖励函数,改善了强化学习中奖励稀疏的问题,提高了算法的收敛速度与性能。仿真结果表明,与传统PID控制、常规DDPG-PID控制相比,改进DDPG-PID控制缩短了响应时间,降低了超调量,近乎消除了稳态误差,提高了控制性能和系统稳定性。

伺服电机的预测控制与比例-积分-微分控制

为完成伺服电机平稳而快速的控制,根据预测控制方法中动态矩阵控制原理,提出了基于动态矩阵的预测控制和比例-积分-微分(PID)控制的伺服电机的控制方案。分析了交/直流伺服电机三环控制的统一模型,用预测控制器设计了伺服电机的电流环,提出了利用上升时间和稳态值确定电流环等效惯性环节的方法,最后用PID控制器设计了速度环和位置环。计算和仿真结果表明,电流环的等效惯性环节时间常数与-ln(0.368)成反比,该预测控制和PID混合控制可以很好地实现伺服电机平稳快速的运行。

改进比例-积分-微分控制方法在无功补偿和混合滤波综合补偿系统中的应用

设计了一种兼有无功补偿和混合滤波功能的综合补偿系统。由于传统比例-积分-微分控制方法对上述系统的检测精度、计算延时和被控对象状态变化具有较强的依赖性,文中将增量递推预测模型预作用于上述系统以补偿延时带来的控制误差,提出了一种采用预测模型实现的多模比例-积分-微分控制方法,使得当电网状态变化时该补偿系统可自动在比例-积分和比例-微分模型间切换。仿真结果和实际运行情况表明该补偿系统具有控制精度高、鲁棒性强等特点,验证了该控制方法的正确性和有效性。

用于飞轮储能单元的神经元自适应比例-积分-微分控制算法

提出了种应用于飞轮储能系统的神经元自适应比例?积分?微分(proportional integral differential,PID)控制算法。该算法基于传统的双闭环调速系统与神经网络理论,实现对飞轮驱动电机的控制,使飞轮驱动电机能够根据系统要求,驱动飞轮储能单元储存或释放能量。运用李亚普诺夫稳定性理论证明了该控制算法的稳定性和有效性,并给出了其稳定性条件。经过仿真验证,该算法可以有效地实现对飞轮储能单元的充放电控制,其控制参数可以随着系统的运行自适应调节,飞轮储能单元的控制精度和鲁棒性也有所提高。

比例-积分-微分压力控制的放电雾化烧蚀磨削加工方法

为了提高电火花放电雾化烧蚀加工效率,以烧结金刚石材料作为加工电极,利用金刚石颗粒的磨削作用实现了高效雾化烧蚀与机械磨削的复合加工.其中,通过测量加工过程中金刚石颗粒与工件之间的机械磨削作用力,实现了基于压力信号检测的伺服控制,以保证金刚石颗粒的磨削作用,并采用反比例、模糊和比例-积分-微分(PID)压力控制方法来维持加工过程中的压力稳定性.同时,以高强钢Q420C为加工对象进行了3组加工效率对比试验.结果表明:采用PID压力控制方法,在30min的加工时间内所得加工深度可达14.5mm,最大压力在1.0N以内,其加工效率和加工稳定性优于其他2种控制方法.

船舶混沌运动的比例-积分-微分控制

针对采用比例-积分-微分控制混沌系统时参数不易确定的问题,为克服基本粒子群优化算法的不足,对PSO算法惯性权重系数进行了改进,并将目标混沌系统引入PSO算法,提出了改进动态混沌粒子群优化算法。将改进算法应用于船舶混沌运动比例-积分-微分控制器的参数整定优化并对混沌运动的比例-积分-微分控制进行了仿真研究,仿真结果表明,改进算法得到的控制参数能将受控船舶混沌系统迅速稳定到不动点上,控制效果明显。

基于比例-积分-微分控制的喷雾干燥系统的仿真研究

对奶粉生产过程中喷雾干燥系统进行了比例-积分-微分(PID)控制研究,并利用MATLAB的仿真工具对该系统进行了仿真,仿真结果表明,系统具有较好的控制效果,适合工程应用。

基于IEC61131-3的积分分离PID控制器的实现

简要介绍了IEC61131-3标准和软件模型,分析了积分分离PID控制的原理,采用增量型PID控制算法,在OtoStudio平台上实现了基于IEC61131-3标准的积分分离PID控制器设计,以具体控制对象模型验证了PID控制器的有效性,结果证明设计的控制器消除了积分饱和现象,并降低了超调量,缩短了调节时间。

集值控制积分微分系统的两度量实用φ_0-稳定性

给出在上拟单调增情况下连接两个高维系统的新的比较原理,为克服Lyapunov函数构造带来的困难,引入锥值Lyapunov函数概念,并利用锥值Lyapunov函数方法,研究带有控制项的集值积分微分系统的φ_0-稳定性,得到该系统相应的等度渐近φ_0-稳定性和两度量实用φ_0-稳定性判别准则。

基于金豺优化PID的直流电机调速控制系统

针对传统直流(DC)有刷电机调速系统适应性不强、抗干扰能力和稳健性差等缺点,设计了基于金豺算法优化比例-积分-微分(PID)的直流有刷电机控制系统.在建立电机数学模型的基础上,将金豺优化(GJO)算法应用于PID参数整定,实现对电机的控制,并分别与传统试凑法、反向传播(BP)-PID算法和麻雀算法(SSA)-PID进行对比.仿真结果表明:所设计的控制算法在调节时间上减少了12 ms,超调量降低了3.689%,受到干扰后的调节时间减少了17 ms,表现出更快的调节转速、更强的抗干扰能力和更好的稳健性,为直流有刷电机调速控制提供了一种有效的方案.

基于MPCC-PIγDμ控制的直驱永磁风力发电系统

为实现多变风况下直驱永磁风力发电系统的稳定、高效运行,提出一种模型预测电流控制MPCC(model predictive current control)与分数阶比例-积分-微分PIγDμ(fractional-order proportional-integral-derivative)相结合的策略。首先,利用MPCC两步预测法建立风力发电机组的电流预测模型,得到不同控制集下的电流预测值,评估确定出满足代价函数最小所对应的最优电流预测值。然后,设计PIγDμ控制器,将最优电流预测值和参考电流作为输入参数,经PIγDμ控制器输出得到最优控制电压矢量,实现对系统进行控制。最后,建立仿真模型,与双闭环PI和传统MPCC控制策略进行对比,验证所提控制策略的有效性和优越性。

大型电力系统励磁比例-积分-微分调节器的闭环优化方法

采用传统频域方法进行发电机比例–积分–微分(proportional integral differential,PID)励磁调节器的参数设计时只考虑本机组的运行,而忽视了电网的整体运行情况,且性能好坏取决于设计人员的经验。针对这种情况,提出了基于大型电力系统时域仿真曲线的励磁PID调节器闭环优化方法,既能综合考虑机组和电网的运行情况,又能克服传统设计过于依赖经验的不足。该方法使用时域积分性能指标来评价含有PID调节器的闭环电力系统的综合性能,运用Nelder-Mead单纯形方法来有效搜索最优的PID参数。在实际大型电网中的应用结果表明,该优化方法可有效提高大电网电压的动态调节能力,有很好的实际应用前景。

基于PSO-BP神经网络的PID控制器参数优化方法

针对传统PID控制系统参数整定过程存在的在线整定困难和控制品质不理想等问题,结合BP神经网络自学习和自适应能力强等特点,提出采用BP神经网络优化PID控制器参数。其次,为了加快BP神经网络学习收敛速度,防止其陷入局部极小点,提出采用粒子群优化算法来优化BP神经网络的连接权值矩阵。最后,给出了PSO-BP算法整定优化PID控制器参数的详细步骤和流程图,并通过一个PID控制系统的仿真实例来验证本文所提算法的有效性。仿真结果证明了本文所提方法在控制品质方面优于其它三种常规整定方法。

精密设备主动SAWPSO-PID振动控制器设计及仿真研究

比例-积分-微分(PID)控制器具有简单、稳定性好、可靠性高、鲁棒性强等特点,在振动控制领域应用广泛。而传统的主动PID控制器参数以假设或经验性选取为主,不科学且不能充分发挥控制器性能。自适应权重粒子群算法(self-adaptive weight particle swarm optimization,简称SAWPSO)克服了传统粒子群算法寻优过程的早熟情况,能使PSO算法达到局部及全局最优的平衡。文章基于SAWPSO算法,设计了SAWPSO-PID控制器,以时间乘以误差绝对值积分(ITAE)为目标适应值函数,对精密设备振动进行了PID参数自整定的优化控制研究,并与经验型参数选定PID振动控制、被动隔振(无控)进行了对比分析。

凿岩机器人钻臂GPC-PID双模控制

为避免广义预测控制(GPC)起始阶段存在因所获信息少而对双三角钻臂造成的控制不稳定,以及计算中因矩阵不可逆而造成的数值病态,提出以GPC和比例—积分—微分(PID)控制为基础的双模式自适应控制策略。根据广义预测PID算法得出在线更新的自校正参数,以此参数是否在规定范围内为依据判定采用PID控制模式或GPC模式。仿真结果表明:所提出的双模控制策略可以有效降低广义预测控制起始阶段的不稳定现象,提高运行中的跟踪效果,同时也能保证计算发生病态时钻臂控制的正常运行。

永磁型无轴承电机悬浮系统的PID-PD控制

PID控制器被广泛应用于控制各种稳定的系统,其参数可采用Ziegler Nichols的方法进行确定,但对于不稳定系统采用PID控制,一般需进行大量的调试工作。此处采用双环PID控制,先将系统内环转化为稳定的控制模型,再通过外环控制器改善系统性能,针对永磁型无轴承电机(PMBM)的数学模型,设计了PID-PD控制器。此处给出了无轴承系统PID-PD控制与传统PID控制间的关系,即该方法可用于永磁无轴承电机调试现场中PID参数的预估,仿真和实验证明了该方法的可行性。

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。

煤矿井下自动化钻机钻速模糊PID自适应控制方法

为提高井下作业质量,实现对钻机在工作中转速的精确、高效控制,以某煤矿工程为例,开展其井下作业过程自动化钻机钻速模糊比例-积分-微分(Proportion Integral Differential,PID)自适应控制方法的设计研究。根据钻机的动力系统,建立钻机动力函数,计算钻机推力,建立煤矿井下自动化钻机数学模型。将输入变量(转速误差、误差变化率)精确值转换为模糊集合的隶属度,设计基于模糊PID的钻机转速输入控制。在钻机上安装多种传感器,实时监测钻机的各项工作参数,利用模糊PID控制器,进行自动化钻机转速的自适应调节。对比实验结果表明:设计的方法可以实现对钻机转速的快速、准确控制,保证钻进速度的稳定性。

基于PID算法的轧钢加热炉煤气智能燃烧控制研究

常规的轧钢加热炉煤气智能燃烧控制方法主要使用Fuzzy双交叉限幅控制器进行控制阶跃响应,易受温变超调作用的影响,导致燃烧效率偏低。基于此,提出一种基于比例-积分-微分(Proportion Integral Differential,PID)算法的轧钢加热炉煤气智能燃烧控制方法。生成轧钢加热炉煤气智能燃烧控制策略,利用PID算法设计轧钢加热炉煤气智能燃烧控制器,从而实现轧钢加热炉煤气智能燃烧控制。实验结果表明,设计的轧钢加热炉煤气智能燃烧PID算法控制方法在不同控制起始时间下的煤气智能燃烧效率均较高,控制性能良好,具有较高的实际应用价值。