基于自学习非线性PID的音圈电机精密定位系统

基于音圈电机的精密宏微气浮运动系统,是一种能克服接触摩擦和行程限制的新型精密定位系统。针对系统中用于精密定位的音圈电机受到内外扰动从而影响系统最终定位精度的问题,在建立起音圈电机数学模型的基础上,设计了基于反正弦函数的自学习非线性PID控制器,利用自学习算法对非线性增益函数的增益系数进行实时调整。完成算法设计与仿真后,在搭建的系统平台分别进行了微动台短行程定位和宏微动台的长行程定位实验。仿真和实验结果表明,与传统PID控制器相比较,自学习非线性PID控制器的使用有效提高了系统的鲁棒性和定位精度,系统对位置指令响应迅速无超调,控制精度达到了亚微米级。

基于非线性PID的微电网虚拟同步发电机控制

为解决传统虚拟同步发电机(VSG:Virtual Synchronous Generator)电压电流双闭环控制的抗扰动性能差,受系统参数变化及各种不确定影响较大等问题,在建立微电网VSG转动惯量自适应控制模型的基础上,采用一种基于跟踪微分器的非线性PID(Proportion Integration Differentiation)实现电压外环和电流内环的控制,并根据输出信号的反馈值实时调节系统动态响应,从而达到稳定输出的效果。通过仿真验证了基于非线性PID的微电网虚拟同步发电机双闭环控制的正确性和有效性。

变速恒频风力发电系统风机转速非线性PID控制

针对变速风机非线性强、转动惯量大、转轴机械阻尼随转速变化的特点,提出了变速恒频风力发电系统风机转速非线性PID(nonlinear-PID,NLPID)控制策略,仿真研究表明,非线性PID控制响应快,超调小,受系统参数变化的影响较小,控制精度高,具有一定的适应性和鲁棒性。此外,该文设计了基于模糊规则切换的模糊PID-PID双模变桨距控制器,在此基础上对变速恒频风力发电系统在全风速范围内的运行进行了数字仿真研究。在高于额定风速时,通过变桨距控制器调节桨距角,系统能较好地将功率限制在额定值附近;在低于额定风速时,通过模糊推理,系统能够在免测风速的情况下给出转速参考信号,实现最大风能捕获或恒转速运行。

电流连续型Boost变换器状态反馈精确线性化与非线性PID控制研究

基于非线性系统的微分几何理论并结合传统PID控制的优点,建立了CCM(电流连续型)Boost变换器的非线性仿射模型并推导出非线性坐标变换矩阵和非线性状态反馈表达式,得到了Boost变换器状态反馈精确线性化模型。文中结合基于输出误差的PID控制,提出了变换器非线性PID解耦控制策略。研究结果表明,Boost变换器非线性PI解耦控制,比传统的PI控制有更好的动态响应和稳态特性,状态反馈精确线性化能对Boost变换器这类分段线性系统实现完全控制解耦。DC/DC变换器利用状态反馈精确线性化技术并结合传统PI控制技术的优点进行解耦控制,其结果对进一步研究具有一般性理论和实际意义。

非线性PID控制器在超导磁储能装置中的应用研究

非线性比例–积分–微分(Nonlinear Proportion-Integral-Differential,NLPID)控制是一种利用非线性跟踪–微分器和非线性组合方法对线性 PID控制进行改进的新型控制策略,它具有不依赖于被控系统模型的特点。作者设计了用于电力系统超导磁储能(Superconducting Magnetic EnergyStorage,SMES)装置的 NLPID 控制器,该控制器通过对由跟踪-微分器提取的转子角速度和机端电压的偏差及其微分和积分信号分别进行适当非线性组合,产生用于协调控制SMES 和系统之间的有功和无功功率交换的控制信号。仿真结果表明该 NLPID控制器具有较好的适应性和鲁棒性,且改善了系统的阻尼特性,提高了系统电压的稳定性。

直驱阀用音圈电机的模糊非线性PID控制

针对基于音圈电机的直驱阀系统中存在液动力负载扰动对系统的稳、动态性能有较大影响的问题,以及经典PID控制所存在的不足,在建立基于音圈电机的直驱阀系统数学模型的基础上,提出一种位置环/电流环的双闭环控制结构。位置环采用非线性PID(Nonlinear PID,NLPID)控制,给出了位置环模糊NLPID控制器的具体设计方法,并通过与模糊控制相结合,实现控制参数的自整定。仿真及实验结果表明,在相同的扰动情况下,该控制策略具有比经典PID控制器及模糊PID控制器更好的抗干扰性和鲁棒性,稳、动态性能也更优。

一种新型非线性PID控制器

将非线性函数与简单的 PID控制器相级联 ,构成一种新型的非线性 PID控制器 ,以提高现有PID控制器的性能。新型 PID控制器的设计过程十分简单 ,只要适当构造非线性函数 ,并与原 PID控制器级联起来便可实现。数值仿真结果表明 ,所提出的 PID控制器比简单的 PID控制器具有更好的动静态性能。

基于粒子群优化算法的自调节非线性PID气缸位置控制研究

气动执行机构具有加速度快、成本低、功率重量比高和在恒定负载下不会过热等优点,但同时其非线性特征突出,造成难以实现高精度位置控制。对此,在非线性PID(Nonlinear Proportion-Integral-Derivative,N-PID)控制的基础上,提出了一种自调节非线性PID(Self-regulation Nonlinear Proportion-Integral-Derivative,SN-PID)的控制策略,通过粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法确定速度变化参数δ和β,不断地更新速动率α,利用Popov稳定判据确定非线性增益k(e)的最大值,从而调整非线性方程的输出,提高气动系统的阶跃响应。实验结果表明:SN-PID能够对负载的变化做出及时的响应,瞬态响应速度较N-PID提高2. 2倍,系统稳态误差可达0. 01 mm,SN-PID控制器下的气缸,可以快速准确地到达指定位置,而且没有明显冲击。

非线性PID自学习控制方法研究

针对非线性、多变量、强耦合系统的控制问题,提出一种基于双曲函数的非线性PID自学习控制方法。在PID控制过程中,用双曲函数构造比例、积分、微分3个增益参数分别随误差变化的规律曲线,将传统线性PID控制律转化为非线性PID控制律的控制思想,并使用自学习算法实时调整3个非线性增益函数的增益系数,实现基于双曲函数的非线性PID自学习控制。仿真实验结果表明,与其他控制方法相比,该方法具有更强的鲁棒稳定性和抗扰动能力,是一种有效的控制方法,在非线性控制领域具有重要的应用价值。

一种数字电动舵机的非线性PID控制算法研究

文章介绍了一种非线性PID控制算法在数字电动舵机中的应用,利用跟踪微分器,获得输入输出的位置跟踪误差和它们的微分误差,并对它们进行非线性组合完成非线性PID控制器的设计,并在Matlab上进行了仿真同时进行了实际舵机控制的验证实验。仿真和实验结果表明通过该算法所设计的舵机控制器,控制动态性能好,稳态误差小,对系统内部非线性参数不确定性和外部负载变化有较强的控制鲁棒性。

用于静止无功补偿器的非线性PID控制器

为了克服常规PID稳定范围较小、适应性及鲁棒性较差及微分信号难于提取等缺陷,应用非线性控制理论,基于非线性跟踪微分器及PID校正的思想,设计了一种用于静止无功补偿器(SVC)的新型非线性PID控制器。这种控制器具有不依赖于被控系统知识的特点,对系统工作点和网络结构的变化具有良好的鲁棒性且结构简单,易于实现。数值仿真结果表明,这种非线性PID控制器的控制品质好,不但能有效地改善电力系统功角稳定性和SVC安装点的电压动态特性,而且具有较强的适应性和鲁棒性。

基于离散非线性PID控制的十字梁实验系统研究

十字梁实验系统作为一个高阶非线性控制系统,在工程上有很高的应用价值。文中给出了十字梁实验系统的数学模型,并设计了一个离散形式的非线性PID控制器,保证了系统的鲁棒性。仿真结果表明,该系统可以获得较好的动态性能。

非线性PID控制器在超导磁储能装置中的应用

基于非线性比例积分微分PID(Proportional Integration Differential)控制器在设计上具有不依赖于被控系统数学模型的特点,设计了用于电力系统的超导磁储能装置SMES(Superconducting Mag-netic Energy Storage)的非线性PID控制器。概述了非线性PID控制器利用"跟踪-微分器"非线性结构产生控制所需的比例、积分、微分信号的原理。介绍了含SMES的电力系统模型及非线性PID控制器的设计。数字仿真结果验证了所设计的控制器是可行的,同时表明该控制器结构简单、易实现。

非线性PID控制在导弹纵向飞行控制中的应用

提出了结构简单的非线性PID控制方案.通过对导弹动力学特性的分析,设计了导弹纵向飞行通道的全空间串级控制结构,弹道外回路采用非线性PI控制,姿态内回路采用非线性PID控制.仿真结果表明,该控制方案结构简单,并能在全空间内实现较高的控制要求.

非线性PID控制器参数优化方法

分析了非线性PID控制器各部分参数对于误差的理想变化过程,构造出一种非线性PID控制器;整定参数较多时,传统的参数优化方法容易产生振荡和较大的超调量,在分析量子粒子群算法(QPSO)的基础上,引入了随机选择最优个体的思想,提出使用改进的量子粒子群算法(GQPSO)优化非线性PID控制器参数。将改进量子粒子群算法与量子粒子群算法、粒子群算法通过benchmark测试函数进行了比较。最后,通过典型传递函数实例,分别使用Z-N、PSO、QPSO方法和改进的量子粒子群算法进行了PID控制器参数优化设计,并对结果进行了分析。

四缸驱动起模机非线性PID同步控制研究

针对翻转起模机中四缸同步驱动起模过程存在的同步性能较差的问题,设计了四缸伺服同步驱动系统,建立了起模过程的非线性动力学模型。根据起模过程中的跟踪性能和同步性能指标要求,结合输出变量的二阶泰勒矢量展开、最优控制原理和非线性扰动观测器设计理论,提出了一种类似经典PID控制器结构的非线性PID同步控制策略。仿真和实际应用结果表明,该控制策略比常规PID同步控制策略具有更好的跟踪性能和同步驱动性能。

基于PSO优化的潜艇深度非线性PID控制

根据潜艇操纵控制过程非线性、慢时变的特点,在潜艇深度垂直面运动方程的基础上设计了一种基于粒子群算法的潜艇深度非线性PID控制器,针对非线性PID控制设计参数较多的问题,将参数设计问题转化为一种优化设计问题,借助粒子群优化算法,以某型潜艇深度控制系统为研究对象,对系统中的非线性PID控制参数进行了优化。仿真结果表明,该控制器不仅能较好地实现深度保持,相对于传统PID控制具有更好的稳态精度,对舵机的损耗也比传统PID控制小。

基于自适应遗传算法的非线性PID控制器

生物发酵利用夹套进行加热和冷却,其温度控制精度非常重要.但这种以温度为被控对象往往存在严重的积分纯滞后现象,采用常规的控制算法难以达到所要求的控制品质.基于PID控制器各增益参数与偏差信号之间的非线性关系,采用出一种非线性PID控制器.同时,针对经典遗传算法收敛速度慢,易陷入早熟,局部最优等缺点,提出一种自适应遗传算法,自适应遗传算法通过建立适应值差值函数来适时调整交叉、变异概率.这使算法具有自适应性,将其应用于非线性PID控制器参数寻优.仿真结果表明,基于此遗传算法寻优的非线性PID控制器可以有效的抑制大滞后系统的超调缺陷,具有较好的控制精度.

小型四旋翼飞行器新型非线性PID姿态控制器设计

针对小型四旋翼飞行器姿态控制问题,设计了一种新型非线性PID姿态控制器。针对传统PID的不足,通过引入两个跟踪微分器以及误差反馈的非线性组合构成非线性PID,并结合简化的小型四旋翼飞行器数学模型,提出了一种基于新型非线性PID姿态控制方法。仿真结果表明,所设计的控制器具有较强的鲁棒性、抗干扰性以及良好的滤波性能,系统具有良好的动态和稳态性能。由于保留了传统PID优点,设计简单,对实际工程具有较大的指导价值。

时变时滞系统的灰色预测非线性PID控制

针对时变时滞过程提出一种新的控制结构。在此控制结构中,利用遗传算法自动跟踪系统的时滞变化,由灰色预测模型根据辨识的时滞提前预测出系统的输出,而系统的预测输出与输入的偏差以及偏差变化率为非线性PID控制器的输入。仿真结果验证了这种结构能很好地满足时变时滞系统的快速动态响应和稳定性要求。