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。

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。

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.

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。

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。

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。

基于模糊PI参数自整定的永磁同步电动机矢量控制系统

将一种基于模糊推理的参数自整定 PI 控制器引入到永磁同步电动机(PMSM)矢 量控制系统中，该控制器可以根据控制量给定值和反馈值的偏差 E 和偏差变化率 EC 按照模糊控 制规则实时自整定 PI 控制器的两个参数。仿真结果表明，运用该控制方法的系统响应快、超调 小、鲁棒性好，较常规 PI 控制具有更好的动静态性能。

油田站库PID控制器参数鲁棒整定及其应用

PID控制器的性能与其参数密切相关,如果油田转油站和联合站的变频器以及游离水脱除器的气动阀等关联的PID控制器参数设置不佳,且油田站库生产过程中存在随机干扰,会导致系统运行波动较大。因此应用数据驱动鲁棒建模构建了多目标融合的PID鲁棒参数整定策略。首先利用最小一乘法建立了对异常值不敏感的鲁棒模型;接着利用内模控制原理并融合PID控制器的动态性能实现PID鲁棒参数整定。实际应用表明该参数整定策略能较好地实现油田站库的PID参数整定,整定后的控制系统不仅运行平稳,且外输能耗大幅降低。

三相三电平Vienna高功率因数整流电路的控制参数整定方法研究

随着新能源汽车产业的蓬勃发展,新能源汽车充电模块研究也在逐渐深入。主流的新能源充电模块由前级AC/DC变换器和后级DC/DC变换器构成。本文针对前级AC/DC部分就三相三电平Vienna PFC电路的稳定控制展开研究,建立了数学模型,推导了控制到输出的传递函数。基于三电平Vienna PFC电路的双闭环控制策略,研究了两种控制参数的整定方法,一是基于前馈解耦法构建了电流内环控制模型和基于功率平衡设计了电压外环控制模型;二是电流内环采用Ⅰ型系统和电压外环采用Ⅱ型系统设计了控制参数。对两种控制参数的整定得出的结果进行了仿真比较,得到较好的电压、电流环控制参数整定方法。仿真和实验验证了方法的正确性。With the vigorous development of the new energy vehicle industry, research on charging modules for new energy vehicles is gradually deepening. The mainstream new energy charging module consists of a front-end AC/DC converter and a back-end DC/DC converter. This article focuses on the stability control of the three-phase three-level Vienna PFC circuit in the front-end AC/DC section, establishes a mathematical model, and derives the transfer function from control to output. A dual closed-loop control strategy based on three-level Vienna PFC circuit was studied, and two tuning methods for control parameters were studied. Firstly, a current inner loop control model was constructed based on feed forward decoupling method, and a voltage outer loop control model was designed based on power balance;The second is that the current inner loop adopts a Type I system and the voltage outer loop adopts a Type II system to design control parameters. A simulation comparison was conducted on the tuning results of two control parameters, and a better voltage and current loop control parameter tuning method was obtained. The correctness of the method was verified through simulation and experiments.

基于免疫遗传算法的伺服电机自抗扰控制器参数整定方法

针对永磁同步伺服电机自抗扰控制器存在参数整定问题,试凑法及其他算法存在整定过程复杂、整定结果局部最优等问题,采用一种免疫算法和遗传算法融合的永磁同步伺服电机自抗扰控制器参数整定方法。该融合方法将免疫算法的免疫信息处理机制加入遗传算法中,解决了遗传算法陷入局部最优的问题,使自抗扰控制器参数较快达到全局最优。MATLAB仿真结果显示,该方法提高了自抗扰控制器的响应速度及抗干扰能力,同时减小了约5.6%的跟踪误差,适用于伺服电机自抗扰控制器多参数整定。

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。

虚拟同步发电机频率偏差前馈阻尼控制策略的参数整定方法

虚拟同步发电机(virtual synchronous generator,VSG)也存在类似于传统同步发电机的功率振荡特性,频率偏差前馈阻尼方法实现简单,能够有效抑制有功功率指令值或电网频率跳变情况下VSG的有功功率振荡,同时不会影响VSG原有的惯量特性。然而,现有研究在建立频率偏差前馈阻尼方法的有功功率环闭环传递函数模型时未考虑功率低通滤波的影响,系统阶数由3阶变为2阶,若仍采用现有的参数整定方法可能导致前馈系数设计不正确。为此,文中在考虑低通滤波的基础上建立了VSG的传递函数模型,基于零极点图识别了前馈系数变化时系统阻尼比不能在0到1之间自由调节的原因,同时给出了根据期望阻尼比和自然振荡频率选择前馈系数的方法,简化了参数设计过程。仿真结果验证了参数设计方法的正确性。

基于改进麻雀搜索算法的广义预测控制参数整定

针对多输入多输出(MIMO)的变风量空调(VAV)系统,提出一种基于改进麻雀搜索算法(ISSA)的广义预测控制(GPC)参数整定方法。首先,针对GPC控制器众多参数和系统性能之间关系复杂且难以同时整定的问题,提出通过麻雀搜索算法(SSA)进行参数整定以提高控制系统的性能指标。其次,针对传统SSA在适应度函数较复杂时存在收敛周期较长的问题,提出一种基于非线性增减种群规模的ISSA以缩短算法的收敛周期。同时,引入事件触发机制(ETM)避免ISSA算法陷入局部最优。最后,通过半实物实验平台验证了所提算法的有效性和鲁棒性。实验结果表明,与传统的SSA算法相比,ISSA收敛时间可减少18.61%,并且通过ISSA进行参数整定后GPC控制系统的调节时间可分别减少87.5%、90%。

永磁同步直线电机的复合控制及前馈参数智能整定

直线电机广泛应用于各种半导体封装,为提高加工成品的精度,直线电机必须具有定位精度高、高速、高加速和运动平稳的特点。通过对前馈理论的学习将前馈和反馈控制结合,提出了一种“三环PID+三前馈控制”的复合控制方法。为保证直线电机运动平稳性、无加速度突变和速度突变等特点,使用四阶S运动规划作为直线电机的运动规划。为提高参数整定的效率和准确率,采用自适应遗传算法对3个前馈系数进行整定。提出3种适应度设计方案,分别有指向的优化系统动态段、静态段、综合考虑系统动态和静态段。经过实验论证,与纯PID控制相比,使用优化动态段的前馈参数可以将最大动态误差降低90.0%,使用优化静态段的前馈参数可以将最大静态误差降低95.6%。综合优化系统动态段和静态段的前馈参数可以将最大动态误差降低84.1%,最大静态误差降81.7%。