无刷直流电机短反馈分数阶PID滑模的优化控制

针对无刷直流电机(BLDCM)的非线性、强耦合、多变量及参数时变等特性,导致其调速系统的控制性能欠佳的问题,提出了一种灰色预测短反馈分数阶PID滑模优化控制算法。引入内分泌激素调节中的超短反馈算法构成系统双层反馈机制,补偿自身的输出信号;系统反馈环节,引入GM(1,1)模型灰色预测,用灰色预测值取代测量值进行超前控制运算。针对分数阶PID型滑模趋近律参数,采用了一种改进蜣螂优化算法进行寻优,实现更加精确的控制。仿真模拟对比实验结果表明,经蜣螂算法优化的灰色预测短反馈分数阶PID滑模控制下的无刷直流电机调速控制系统,具有比常规PID控制更出色的响应速度、控制精度和鲁棒性等性能。

基于模糊短反馈分数阶滑模的稳压器压力控制

由于核电站稳压器复杂的特性,其压力控制系统的数学模型难以准确建立,且模型具有非线性、强耦合等特点,传统PID控制难以满足实际的性能要求。为了提高系统性能,提出了一种带有短反馈的模糊分数阶滑模双层反馈控制器。滑模控制能够对系统扰动及参数变化具有完全鲁棒性,短反馈算法的引入又能够构成双层反馈控制,实现对稳压器压力的快速、精准控制。滑模控制的引入将带来系统的抖震,为了克服系统抖震,一方面引入模糊控制,实现切换增益的在线调整;另一方面引入分数阶控制为系统提供更多的控制余度。经过仿真结果验证,带有短反馈的模糊分数阶滑模控制器相比与传统PID控制具有更加优良的性能指标和抗扰动能力。

基于模糊短反馈PID控制的粉末包装计量控制系统

目的粉末包装计量控制系统具有非线性等特点,传统的PID控制越来越无法满足工业产品包装的性能要求,为了提高包装机计量控制系统的速度、精度以及稳定性等,以实现快速精准的产品包装。方法在现有控制理论的基础上,结合模糊控制理论和生物神经内分泌腺体激素调节的原理,提出一种基于模糊短反馈PID控制的粉末包装计量控制系统。模糊控制的引入可以实现对传统PID控制器参数的在线调整;短反馈算法的引入可以使模糊PID控制更加精确、快速,并将该新型控制算法应用到粉末包装定量控制系统中与传统控制算法进行对比。结果通过Matlab中的Simulink工具箱搭建模糊短反馈PID控制的粉末包装计量控制系统仿真平台,并与传统的PID控制和模糊PID控制进行了比较可知,该系统具有响应速度快、抗干扰能力强等优良的性能。结论通过仿真验证可知,模糊短反馈PID控制的粉末包装计量控制系统具有稳定性好、响应快等良好的性能指标,同时具备一定的抗干扰能力。

基于短反馈分数阶PI~λD~μ的核电厂稳压器压力优化控制

核电厂稳压器的压力控制系统具有非线性、时变性等特点。在分数阶理论的基础上提出分数阶PIλDμ控制算法(FOPID),实现了比例-积分-微分控制(PID控制)的由点到面的控制,同时引入短反馈算法,使控制更加精确。相较于传统PID控制多了2个参数的自由度,并采用一种间接算法(Oustaloup算法)实现其控制器的设计;并提出了一种生物启发式算法——鸡群算法(CSO),解决了分数阶PI~λD~μ参数的整定问题。为了避免局部最优和早熟现象,又提出了一种改进的CSO算法(ICSO),算法中更改了小鸡的位置更新公式,并引入混沌初始化和随机权重,提高算法的精度,从而获得全局最优。仿真结果表明:鸡群算法优化后的FOPID具有更加优良的性能指标和抗扰动能力。

基于短反馈PI~λD~μ的核电站稳压器压力优化控制

针对核电站稳压器压力控制系统的非线性、时变性等特点,利用分数阶PID（PI-λD^μ）控制器实现对系统由点到面的控制,利用最优Oustaloup算法实现PI-λD^μ控制器的参数整定,采用改进的人工鱼群算法（artificial fish swarm algorithm,AFSA）对PI-λD^μ控制器的参数进行寻优,并在分数阶控制的基础上引入短反馈算法,使控制更加精确。仿真结果表明：与传统控制方法相比,基于改进人工鱼群算法优化的分数阶PID控制器能够减小超调量、缩短调节时间、降低稳态误差和提高控制精度,不仅具有较好的动态响应性能还有较强的扰动抑制能力。