基于Fuzzy-PI的直驱永磁风力发电系统MPPT控制

通过对模糊PI控制算法、MPPT算法分析,并对变流器的控制策略进行推导,提出基于Fuzzy-PI控制策略,确定机侧以转速的偏差及其微分为输入,交轴电流为输出,风机达到最大功率跟踪效果;网侧变流器采用电压外环、电流内环双闭环控制策略。通过Simulink系统仿真,结果表明模糊PI控制系统能实现发电机的最大功率跟踪和单位功率因数运行,控制效果优于传统的PI控制策略。

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.

DC–DC Converter with Pi Controller for BLDC Motor Fuzzy Drive System

The Brushless DC Motor drive systems are used widely with renewable energy resources.The power converter controlling technique increases the performance by novel techniques and algorithms.Conventional approaches are mostly focused on buck converter,Fuzzy logic control with various switching activity.In this proposed research work,the QPSO(Quantum Particle Swarm Optimization algorithm)is used on the switching state of converter from the generation unit of solar module.Through the duty cycle pulse from optimization function,the MOSFET(Metal-Oxide-Semiconductor Field-Effect Transistor)of the Boost converter gets switched when BLDC(Brushless Direct Current Motor)motor drive system requires power.Voltage Source three phase inverter and Boost converter is controlled by proportional-integral(PI)controller.Based on the BLDC drive,the load utilized from the solar generating module.Experimental results analyzed every module of the proposed grid system,which are solar generation utilizes the irradiance and temperature depends on this the Photovoltaics(PV)power is generated and the QPSO with Duty cycle switching state is determined.The Boost converter module is boost stage based on generation and load is obtained.Single Ended Primary Inductor Converter(SEPIC)and Zeta converter model is compared with the proposed logic;the proposed boost converter achieves the results.Three phase inverter control,PI,and BLDC motor drive results.Thus the proposed grid model is constructed to obtain the better performance results than most recent literatures.Overall design model is done by using MATLAB/Simulink 2020a.

无人驾驶农机装备的模糊PI-LQR转向控制算法

无人驾驶农机装备转向系统处于小流量、小角度控制时会出现非线性和时滞,这会导致转向控制超调或者控制时滞,进而导致无法快速准确地跟踪到路径预瞄点。针对这个问题,本文提出了一种模糊比例积分-线性二次型调节器(PI-LQR)数据融合的内外环控制算法。该算法以模糊PI控制为内环,基于转角误差和转角误差变化率,通过模糊逻辑运算自适应调节PI参数,进行转向角度的闭环控制。以LQR控制为外环,基于农机装备XY-横摆角控制,融合内环的转角误差,进一步提升无人驾驶农机装备转向的精准控制。Carsim和Matlab/Simulink联合仿真表明:通过100 m长的双移线路径下,最大横向误差为0.18 m,最大横向摆角误差为0.067 rad。实车测试表明:通过100 m长的双移线路径下,最大横向误差0.26 m,相较于PID纯跟踪控制算法,最大横向误差减少了0.19 m。

基于模糊解耦策略的小型注塑机料筒温度F-PI复合控制器

在塑料产品的生产过程中,注塑机料筒温度的响应速度和稳定性对最终塑料产品的质量具有重要影响。为了提高小型注塑机料筒温度的控制精度,针对料筒具有的惯性大、非线性、大滞后、强耦合等温度特性,在模糊控制不能满足控制要求的背景下,提出了基于相邻加热段之间温差的模糊解耦策略,通过利用相邻加热段之间的温差信息,建立模糊解耦控制器,对各段料筒之间的温度耦合进行解耦控制。实验结果表明,该控制方法效果良好,达到目标温度所用时间为1092 s,最大超调量只有3%,但稳态性能较差。为解决稳态性能较差的问题,在模糊解耦的基础上建立F-PI复合控制器,通过引入积分环节消除系统在稳态下的偏差。在Matlab/Simulink环境下进行仿真并在注塑机上进行验证,结果表明,F-PI复合控制方法不仅具有良好的动态响应,还具有更高的稳态精度,稳态偏差仅为±1℃。因此基于模糊解耦策略的F-PI复合控制方法不仅能对料筒的温度耦合进行解耦控制,还有效提高了系统的稳定性和控制精度,具有良好的鲁棒性。

全桥LLC谐振变换器的积分滑模-PI混合控制

全桥LLC谐振变换器的PI控制存在响应慢和鲁棒性差的问题,滑模控制存在高频抖振问题。针对这些问题,提出了基于模糊规则切换的积分滑模-PI混合控制方法。首先,通过扩展函数描述法建立全桥LLC谐振变换器的大信号模型,利用输入输出反馈线性化设计滑模面;然后,利用扫频法验证PI控制设计的合理性;最后,经多次实验,确定模糊控制的最佳输入和输出隶属度函数,实现在瞬态时由滑模控制起主导作用,在稳态时仅使用PI控制的混合控制方法。在MATLAB/Simulink中进行仿真分析,仿真结果表明,所提控制方法不仅具有滑模控制的瞬态响应快、鲁棒性强的优点,还消除了高频抖振,具有良好的控制效果。

基于改进灰狼优化模糊PI的退火炉流量控制系统研究

为解决铝退火炉燃烧过程中空气和燃气流量控制效果不佳,导致空燃比不稳定的问题,提出一种以双交叉限幅、模糊PI控制器及Smith预估器相结合的控制模型,并引入改进灰狼优化算法对双交叉限幅中偏置因子和模糊控制器中的量化因子、比例因子进行寻优的控制方法。首先,通过对双交叉限幅的控制来降低空燃比变化幅度,从而稳定燃烧过程;其次,结合铝退火炉流量系统模型的特点,通过Smith预估器提高系统响应速度,并结合PI和模糊控制的优点,建立模糊PI控制系统模型;然后,利用改进灰狼优化算法的迭代寻优能力,对双交叉限幅偏置因子以及模糊PI量化和比例因子进行优化;最后,以铝退火炉常用的燃气流量30 m3·h-1为例,在Simulink中对所设计的控制模型进行仿真。仿真结果表明,所提出的控制方法无超调量、无振荡,相较于传统的PI控制流量,调节时间有所减少,并且提高了铝退火炉燃烧过程中流量的控制精度。

基于模糊自适应PI的伺服控制系统设计

本文分析了伺服控制三闭环调速的特点,介绍了模糊控制和PI控制系统。主要依据天线当前位置和速度采样反馈值,利用模糊控制原理对传统PI控制的比例、积分和微分参数进行在线整定,组成智能PI控制器,最后利用Matlab对控制系统进行仿真,得出仿真结果,并对仿真结果进行时域特性分析。

APF直流侧电压自适应PI控制

三相三线制有源滤波器(APF)大多采用传统的PI控制策略来控制直流侧的电容电压。为了提高有源滤波器的性能指标,在传统的PI控制基础上,结合最小隶属度模糊控制理论,提出模糊PI的直流侧电压自适应控制。模糊PI控制可以根据实时情况改变比例和积分参数,解决了传统PI控制器在非线性系统中的缺点。MATLAB仿真表明,模糊PI自适应控制与传统PI控制相比,跟踪性能更强,直流侧电压超调量更低,动态性能更好,并且有效地降低了电网谐波的畸变量。

无速度传感器的异步电动机模糊自适应PI直接转矩控制

文章针对传统无速度传感器直接转矩控制转速不稳定、超调量大等问题做出两点改进。首先,引入自耦PI对传统MRAS无速度传感器直接转矩控制进行改进,该方法改善无传感器直接转矩控制调速性能、降低超调量、减小稳态误差;其次,针对直接转矩控制具有转矩脉动大、调速性能差等缺点,提出变论域静态模糊自适应PI控制策略,减小转矩脉动并改善调速性能,大大提升了抗负载能力;最后,在Matlab/Simulink仿真环境下进行了仿真并进行分析,证明了上述方法的有效性和可行性。结果表明,相对于传统的无速度传感器直接转矩控制系统,仿真结果显示减小了转速超调量,缩短了转速上升中到达高速工况的响应时间,提升了抗负载能力。

基于模糊单神经元PI的煤矿电气设备电源频率自动化控制系统

为确保煤矿电气设备电源频率不偏离标准频率,保障煤矿电气设备安全稳定运行,设计基于模糊单神经元PI的煤矿电气设备电源频率自动化控制系统。数据采集层通过电源频率信号输出检测仪,采集电源频率数据,并使用改进小波阈值法,去噪频率数据,然后由数据传输层发送其至控制中心,控制中心在接收该数据的同时,由理想电源频率求解模块,通过多元回归模型预测电源理想频率,而后模糊神经元PI控制模块以实际、理想电源频率为输入,经频率偏差求解、模糊化等操作,获得控制信号,控制电源频率无线接近理想值。实验结果表明,该系统可实现煤矿电气设备电源频率自动化控制,控制设备电源频率无线接近理想值,电源频率控制效果显著。

电动汽车与微电网模糊PI控制的互动协调研究

文章研究一种基于模糊PI控制的电动汽车与微电网互动协调控制策略,使电动汽车运行过程移动储能的同时,通过微电网的直流侧实现互动协调,提高电动汽车的协调控制水平。其中,文章分析电动汽车用模糊PI控制与直流微电网互动的调节原理,建立包括双向DC/DC变换器、电压源型变流器以及光伏发电系统的数学模型。最后,文章在Matlab/Simulink仿真软件中搭建所提出的电动汽车与微电网互动协调的整个系统模型,文章通过仿真验证提出控制策略的可行性。

六自由度并联平台模糊PI控制研究

为了提高六自由度并联平台的精度和解决快速响应等问题,采用了模糊自适应PI控制的控制算法。在PID控制的基础上增加模糊算法来改进控制程序。建立六自由度并联平台的运动学模型以及机械系统控制模型,使用Matlab中Simulink模块建立了模糊PI控制器控制框图并与导入ADAMS中的六自由度并联平台模型进行联合仿真,对其中一根伸缩杆的运动进行仿真实验。仿真结果表明,加入模糊算法的PI控制相较于传统的PID算法提高了系统的动态响应速度,减少了超调量约40%,其响应时间减少了约31%。与加入模糊算法的P控制对比,系统超调量和响应时间也有所减少。

永磁同步电机的模糊PI控制研究

传统PID应用不变参数与计算方式来处理变化莫测的动态,因此很难协调控制系统的稳定性与快速响应。由于模糊控制具有不需要过程的精确数学模型、鲁棒性强、有较强的容错能力等优点,被广泛应用在家用电器设备、工业控制、无人驾驶等领域。本文为解决传统PID的缺点,引入模糊控制,在电流环采用模糊PI控制算法,改善了传统PID无法适应不同频率的力矩跟随等缺陷。通过仿真与实验对比分析,模糊PI控制器相对于传统的PID控制器具有更加优越的宽频带跟随适应性。

基于模糊PI自适应虚拟阻抗的VSG并联控制策略

针对微电网多VSG并联运行时,各虚拟同步发电机与负荷之间的线路阻抗不一致,导致并联逆变器端口电压不同,进而引发功率环流的问题,提出了一种VSG并联系统控制方法,设计了基于模糊PI控制的自适应虚拟阻抗模块来快速补偿并联逆变器端口电压的差值,从而抑制环流,并实现功率的精确分配,最后通过MATLAB/Simulink仿真实验验证了所提控制策略的有效性。

基于模糊PI控制的三相六开关PFC的研究

提出了一种基于模糊PI控制器的三相六开关PFC控制策略,该方法保证在负载突变的情况下动态响应快速,电流波形过渡平稳。根据三相六开关PFC在两相旋转坐标上的数学模型、SVPWM的调制策略和电流环前馈解耦策略,采用模糊规则表调整PI控制器参数。在MATLAB/Simulink中建立了仿真模型进行试验。结果显示三相六开关PFC的功率因数保持0.99,抗干扰能力强,提高了输入电网电能质量。

新型静止无功发生器的Fuzzy-PI控制

论述ASVG的工作原理,根据控制原理设计ASVG的模糊PI(Fuzzy-PI)控制器.采用模糊控制器获得良好的动态性能,同时引入PI控制改善模糊控制器的静态性能,增强其鲁棒性.该控制器使系统在电流跟踪误差较大时比例控制占主导,误差减小速度较快,在误差减小到一定范围内时积分控制占主导,实现稳态无差.并且该控制器具有较强的自适应控制能力,增强了对电力系统稳定性的控制,具有满意的控制精度,易于实现数字控制,比传统的PI控制具有更好的控制效果.数字仿真验证了该控制方法的有效性和正确性.

基于Fuzzy-PI双模控制的控制系统

叙述了孵化装置中有关温度与湿度的控制方法。为了提高控制精度、改善系统的动态、稳态性能,引入了基于Fuzzy-PI双模控制方法,并利用Matlab进行仿真。通过仿真和实际运行表明,采用了Fuzzy-PI双模控制以后,加快了动态响应,提高了控制精度,有效地降低了超调量,孵化率达到了规定的技术指标。对于实际中存在的非线性、大滞后、大惯性、难以建立数学模型的系统,采用该控制方法,不失为一种好的策略。

FUZZY-PI控制器在水温控制系统中的应用

针对水温控制系统存在非线性、时滞的问题,采用FUZZY—PI复合控制器对其进行控制,既利用了模糊控制适应能力强、动态特性好、抗干扰能力强的特点,又利用了PI控制可消除系统静差的特点,从而使控制系统的动态和静态品质都得到了提高,在水温控制实验中取得了较理想的效果．

基于Fuzzy-PI混合控制的无刷直流电动机系统

采用了一种基于模糊规则推理的Fuzzy-PI混合控制器用于无刷直流电动机的转速控制中。在分析无刷直流电动机数学模型的基础上,构造了无刷直流电动机控制仿真模块。仿真结果表明,系统超调量小,响应速度快,具有较高的控制精度和较好的鲁棒性。实验结果显示,较之传统PI控制,采用Fuzzy-PI混合控制在无刷直流电动机实时控制中取得了较好的实验效果,具有较好的动态和静态性能。