基于转子磁链q轴分量的异步电机间接矢量控制转差频率校正

异步电机间接矢量控制系统在工业场合应用广泛,然而其性能易受转子电阻参数变化等因素影响。该文将定子电流矢量定向同步坐标系下的转子磁链观测器与间接矢量控制系统相结合,利用观测器得到的实际磁链计算转子磁场定向下转子磁链的q轴分量,并根据定向准确情况下转子磁链q轴分量为零的特点提出一种间接矢量控制转差频率校正方法,保证间接矢量控制系统对转子磁场的准确定向。详细介绍了该校正方法的基本原理和系统框图,并进行了稳定性分析。仿真和实验结果证明了该校正方法的有效性。

基于参数在线校正的电动汽车异步电机间接矢量控制

异步电机间接矢量控制在电力传动领域应用广泛。该控制方案依赖于电机的互感和转子电阻等参数。这些参数往往在运行中发生变化,从而导致驱动系统控制性能下降,在以转矩为控制目标的电动汽车驱动系统中该问题尤为突出。本文推导了间接矢量控制中电磁转矩和转子磁链与电机参数偏差之间的关系式。通过引入稳态转子磁链观测器,提出利用稳态转子磁链的幅值和位置角偏差对互感和转子时间常数等的倒数进行在线校正的新算法。该稳态转子磁链观测器以电压模型为基础,但其中的积分环节可转化为简单的代数运算,避免了纯积分数值计算所需的特殊处理。仿真和实验验证了新的校正算法在改善转矩的控制性能方面的有效性。

一种自校正PID控制器设计与仿真研究

介绍了一种基于改进Ziegler-Nichols参数整定方法的自校正PID控制器。给出系统的ARX模型,引入带遗忘因子的最小二乘实时参数估计算法和增量式PID控制算法;给出改进的Ziegler-Nichols整定方法,建立临界增益和临界振荡周期与系统参数之间的关系式。以其在变风量空调系统的变频风机—管道静压控制回路中的应用为例,进行MATLAB仿真。仿真结果显示,自校正PID控制系统能够实时估计被控对象的参数,实时整定控制器参数,适应被控过程的变化,具有较强的实时参数估计和自校正能力。

柴油机模糊自校正PID控制器

提出一种在线修正 PID参数的模糊控制器改进算法 .首次增加载荷和增压器进气流量作为新的模糊变量 ,用模糊芯片 F10 0实时调整柴油机电子调速器 PID参数 .仿真结果和 Z613 5柴油机调速性能试验表明 ,模糊控制器改善了调速器带载条件下的动态响应 。

基于模糊参数自校正PID方法的光伏发电系统MPPT控制

针对光照强度变化的不确定性、光伏电池阵列温度变化、负载变化和光伏电池强非线性,使光伏电池阵列的最大功率点变化的情况,提出一种采用模糊参数自校正比例、积分、微分(PID)控制实现光伏系统最大功率点跟踪(MPPT)控制的方法。Boost变换器属于并联开关变换器,采用Boost变换器实现MPPT。模糊参数自校正PID控制方法能合理地处理好控制精度和速度的矛盾。论述了模糊参数自校正PID控制器的结构、参数确定、规则的生成、模糊决策与推理。仿真结果表明所提方法可有效消除最大工作点处的振荡现象且易于实现,提高了系统的稳定性。

基于BP神经网络的矿井提升机自校正容错PID控制

针对矿井提升机系统故障时动态性能难以用传统的解析方法获得的问题,提出了一种基于BP神经网络的矿井提升机自校正容错PID控制方法。该方法通过BP神经网络在线学习跟踪提升机系统的动态特性来预测系统输出值,并应用自适应控制中的自校正PID构建容错控制器,实现提升机系统故障下的稳定容错控制。仿真结果表明,该方法在提升机系统故障情况下能迅速跟踪系统故障状态,在线调整PID参数,快速恢复系统性能。

基于模糊的自校正PID控制在水电机组上的应用

针对水电机组具有非线性、时变、非最小相位且结构参数变化范围较大的特点,基于模糊集理论设计了一种自校正PID控制器,该控制器基于对控制误差、误差的变化和误差变化的变化的识别,通过模糊推理来实现其参数的实时优化,从而达到对水电机组不同工况下的自适应控制,算法实现简单,实时性强。在水电机组的调节系统仿真实验中,与采用常规PID控制相比,能更有效改善系统的动态性能,增强系统的鲁棒性。

基于DE优化系统辨识的风力机叶片自校正PID振动控制

智能叶片是风力机叶片智能控制的主要方向,它能根据叶片的振动情况,利用控制算法调整叶片尾端智能驱动器的驱动力,使叶片处于最小振动状态,关键问题是在复杂运行环境下叶片系统参数发生突变时,如何设计基于最优辨识的控制规则,从而施加最优控制驱动力。对此,以风力机叶片的振动位移为控制目标,利用差分进化算法(DE)优化传统递推最小二乘法辨识的遗忘因子,得到基于最优系统辨识的叶片最佳间接自校正PID控制规则,采用此控制方法对系统模型建立Matlab文本与Simulink相结合的联合仿真模型并进行控制。仿真结果表明,在经差分进化优化辨识后的间接自校正PID控制器可以很好的减小系统参数突变下风力机叶片的挥舞位移和扭转角,可进一步提高复杂运行环境下的叶片振动控制效果。

大型目标模拟器方位伺服电机的对偶自校正PID控制

大型红外成像目标模拟器方位伺服电机是一大惯量、变参数非标准装置 ,针对该电机的具体情况 ,提出了一种对偶自校正PID控制器。在每一自适应步 ,通过谱分解和在线求解Diophantine方程得到最优PID参数 ,然后基于双重指标进行对偶校正 ,得到一种既保持对偶效应 ,又十分简单易行的对偶自校正PID控制器 ;成功地消除了传统自适应控制系统的关断 (turnoff)、终止 (windup)和猝发 (bursting)等现象 ,收到了良好的控制效果。该控制器适于参数随机变化或快时变系统。

时变大时滞极点配置最优预报自校正PID控制器

本文提出一种克服时变大时滞、扰动及被控过程参数时变的极点配置最优预报自校正PID控制算法。通过对合成氨H_2/N_2这样一个具有无自衡性的大时滞被控过程的数字仿真,看出这种控制策略鲁棒性好,抗干扰能力强,消除了时滞及过程参数时变对系统输出的影响,可以构成理想的工程控制器。

基于BP网络的PID型预测自校正控制器

采用ＢＰ网络对ＰＩＤ型大范围预测控制器（ＰＩＤＧＰＣ）的参数ｋｐ，ｋｉ，ｋｄ及α进行自学习，并在多个模型构成的系统上进行了仿真，验证了该算法的适应性和鲁棒性，为设计通用的ＧＰＣ控制器提供了一种新的手段。

迟延惯性系统的一种自校正增量型PID控制

对于具有大迟延、大惯性特性的被控对象,常规PID控制往往难以取得满意的控制效果。在对常规PID控制算法及迟延和惯性系统的动态特性进行定性分析的基础上,提出了一种新的自校正增量型PID控制方法。首先采用带最小损失函数的递推最小二乘算法通过离线辨识获得被控对象初始的迟延和惯性特性,并据此整定PID控制器参数;控制过程中,通过在线辨识实时获取被控对象的动态特性,并利用历史控制信息,根据在线辨识结果获得一种具有自调整功能的校正基准量,从而形成一种自校正增量型PID控制器。最后,将其应用于电站锅炉过热汽温串级控制系统中。仿真试验表明,该方法能够有效地控制具有时变特性的大迟延、大惯性对象,表现出了良好的自适应能力。

基于Davidon最小二乘法的神经网络PID自校正控制器

介绍将PID控制与神经网络相结合,利用Davidon最小二乘法训练用于辨识和控制的神经网络,由此推导出对非线性对象仍有效的神经网络PID自校正控制器,还进行了仿真研究,并将其与常规的PID控制作了比较.

CFB锅炉汽包水位自校正PID模糊控制研究

通过对CFB锅炉汽包水位动态特性的分析 ,讨论了一种自校正PID模糊控制对汽包水位进行控制的策略。仿真研究表明 ,这种方案使汽包水位控制系统具有较强的鲁棒性及良好的控制品质 ,提高了系统的动静态性能指标。

压力机电液比例位置控制系统仿真与PID校正分析

建立了压机电液比例位置控制系统数学模型,并基于MATLAB的SIMULINK工具箱对系统进行了动态仿真,最后针对仿真结果进行了详细的PID校正分析。

自校正PID控制在雷达天线控制系统中的应用

为了提高雷达位置伺服系统的跟踪能力,缩短系统的响应时间,在原模拟伺服系统中加入计算机作为控制器。系统采用自校正PID控制方法对雷达天线进行位置跟踪,避免了一般的数字PID控制时参数无法在线调整的缺点,并通过Matlab进行了仿真。仿真结果表明,所设计的控制器应用在雷达伺服系统中能达到满意的控制效果,响应速度较快。

多变量自校正解耦PID控制器

将前馈解耦控制与自校正ＰＩＤ控制相结合，提出了多变量自校正解耦ＰＩＤ控制器。该控制器适于具有任意延时结构和非最小相位系统，本文利用根轨迹法证明了这一算法的全局收敛性。

基于BP神经网络的连续搅拌反应釜PID自校正控制

研究了基于BP神经网络的连续搅拌反应釜PID自校正控制,采用梯度下降法调整PID参数,BP神经网络的逼近特性和自适应能力改善了控制效果。通过仿真实例对基于神经网络的PID控制器和经典PID控制器性能进行比较,结果表明:在相同的暂态响应时间下,前者的超调量更小,而且控制器具有较小的输出量。

基于工程最佳化指标的PID自校正控制

根据模拟调节器中的典型系统工程最佳化指标，直接设置和整定了数字调节器的结构和参数.给出了其中二阶、三阶最佳化设计指标.当对象模型参数时变时，采用自适应控制技术，在线闭环辨识对象模型.数字PID调节器参数被自动整定.

自校正PID控制器在疲劳试验机中的应用研究

针对常规ＰＩＤ控制器及自校正零极点配置的优缺点，提出了一种新的自校正零极点配置ＰＩＤ控制器，该控制器能根据参考模型实时地调节ＰＩＤ参数且运算量较小。仿真结果证明。