矿井带式输送机液压拉紧Fuzzy-PID控制技术研究

针对矿井传统带式输送机拉紧系统响应速度慢、调节能力差、拉紧控制时变性和非线性等问题,提出了一种矿井带式输送机液压拉紧系统Fuzzy-PID控制(基于模糊算法的PID控制)方法。首先,根据液压拉紧装置建立数学模型,其次通过Matlab内置的Simulink仿真库分别对Fuzzy-PID控制器和PID控制器的液压拉紧系统进行仿真,得出输送带拉紧张力启动响应阶段和张力突变的调节响应图,并做出对比分析。最后,通过试验测试来验证算法模型的有效性。仿真结果表明:矿井带式输送机液压拉紧Fuzzy-PID控制系统不仅在启动阶段还有张力突变过程中都具有更好的稳态性能、更快的响应速度。在拉紧装置启动响应阶段的张力超调量降低了13.5%、到达期望值的时间缩短了0.5 s。在拉紧装置张力突变即模拟拉紧和松带阶段,当张力增加时,Fuzzy-PID控制器的调节速度缩短了0.4 s,超调量下降了4%。当张力减少时,Fuzzy-PID控制器的调节速度缩短了0.3 s,超调量降低了2%。试验结果表明:采用Fuzzy-PID控制的效果更佳优异稳定,且损耗更小。对比于PID控制,Fuzzy-PID控制效果更为良好,平均时间缩短31%且总体趋于稳定。对于矿井带式输送机这种连续运输作业的设备,Fuzzy-PID控制技术为矿井带式输送带平稳运行提供了一定保障,不仅减少了电能浪费,也降低了维护保养带式输送机的保养成本。

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PI建模和反步滑模控制的主动波浪补偿策略

海上起重船受风、浪、涌影响会产生剧烈的船舶姿态变化,造成起重机和货物的位姿变化,对货物和人员存在安全隐患,波浪补偿平台的稳定性控制能有效减少复杂海况下船舶运动对海上作业安全性、稳定性和精准性的影响,对浮式起重船海上设备精准装载作业极其重要。针对补偿平台的迟滞非线性导致的建模困难和控制不精确问题,本文提出基于PI(Prandtle–Ishlinskii)建模和反步滑模控制的主动波浪补偿策略。首先,通过实验得到补偿系统的迟滞效应曲线,分析系统迟滞环建立PI迟滞模型,并采用递推最小二乘法辨识模型的各个参数,从而求得系统模型。然后,基于李雅普诺夫(Lyapunov)稳定性设计反步控制补偿方法,并结合滑模控制规律加快初始控制速度。最后,将反步滑模法应用于补偿系统,采用MATLAB软件仿真在规则波和不规则波下的响应来验证算法和模型的正确性,并在工控机中用C#编写控制程序,驱动运动控制卡控制伺服电机带动电缸进行补偿运动,同时通过传感器采集系统运动的实时数据,并反馈给工控机形成闭环,以期验证补偿平台在补偿规则波和不规则波下的补偿效果。实验结果表明,所建立的斯图尔特(Stewart)浮式平台中,PI迟滞模型具有良好的精度,反步终端滑模控制算法在Stewart平台的实际控制中能够很好地补偿波浪运动,相比比例–积分–微分控制(PID)、反步法、强化学习等控制方法,反步终端滑模方法能快速较好跟踪期望位移,补偿精度达到0.9729。

基于模糊RBF神经网络PI控制的塑料薄膜收卷张力控制系统研究

介绍了吹塑机收卷张力控制系统模型,建立收卷张力数学模型并得出影响塑料薄膜收卷张力的主要因素。针对常规PID在薄膜收卷张力控制中的缺陷,提出了基于模糊RBF神经网络PI控制的薄膜张力控制方法,模糊RBF神经网络参数的初始值先通过改进的遗传算法进行优化,加快误差的收敛速度。该控制方法既能利用模糊控制的非线性控制作用,又能利用神经网络的自学能力,实现PI控制器参数实时自整定的要求。仿真结果表明该系统响应适度快、超调小、抗干扰性强,具有优良的控制效果。

DAB储能变换器双闭环模型预测控制与PI补偿控制策略研究

针对直流微电网中分布式电源输入输出功率不稳定造成的直流母线电压波动问题,鉴于双有源桥(DAB)储能变换器具有能量双向流动的特点,提出一种基于内模原理的双闭环模型预测控制策略。在分析DAB变换器扩展移相调制原理与特性基础上,重点研究电压外环和电流内环的模型预测控制策略。针对模型预测控制性能依赖电路参数准确度问题,分别从电路主要参数失配对功率传输和直流母线稳压的影响两个角度出发,深入分析模型参数敏感度。最终设置直流母线电压稳态误差灵敏度区,在误差灵敏度区外仅采用双闭环模型预测控制以保证系统的动态响应性能,在误差灵敏度区内采用双闭环模型预测控制和PI补偿控制以消除系统稳态误差。搭建实验平台进行实验验证,结果表明:在系统受到扰动时,DAB储能变换器可实现快速地充放电对系统进行补偿,混合控制策略可快速保持母线电压的稳定,实现系统功率均衡,增强系统抗扰能力。

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。

高压输电线软体巡检机器人磁致动机制及PI滑模控制研究

为解决高压输电线刚性悬臂巡检机器人尺寸大、笨重、越障不灵活、效率低等问题,设计一种高压磁致动软体巡检机器人,利用载流线圈在高压直流环形磁场中受到的安培力驱动软体机器人以柔顺和蠕动方式高效灵活地跨越多种障碍物。对该机器人进行本体构型设计并分析其工作姿态,实现稳定巡检功能;对磁致动驱动器进行理论设计和分析,利用Comsol仿真软件对其所需驱动力进行仿真,验证理论的可实行性;通过拉格朗日法对高压磁致动软体巡检机器人进行动力学建模,构建系统动力学方程,获取机器人的关节角度、速度、加速度之间的关系;最后,通过MATLAB利用基于PI滑模控制法对简化后的高压磁致动软体巡检机器人动力学模型实行速度和角速度高精度追踪仿真。仿真结果表明:在滑模控制下,角度在1.5 s追踪上理想信号,角速度在0.3 s后追上理想信号,证明基于PI的滑模控制器能够实现对高压磁致动软体巡检机器人的有效控制。

基于分数阶PID的火电厂烟气脱硝控制系统

针对选择性催化还原(SCR)烟气脱硝控制对象具有大迟延、大惯性的动态特性,采用常规的PID控制器经常不能实现及时和准确的喷氨控制。设计了基于分数阶PIλDμ控制器的火电厂烟气脱硝控制系统,并对人群搜索算法(SOA)的种群进行动态排序和随机变异而提出改进人群搜索算法,采用改进SOA算法对分数阶PIλDμ控制器的参数进行优化。仿真表明,分数阶PIλDμ烟气脱硝串级系统可以在保证控制精确度的前提下有效减少喷氨控制的调节时间,提高控制的稳定性,实现更加稳定和及时的喷氨控制。

基于滑模PI控制的电动汽车集群出力与调频联合优化

电动汽车(EV)集群在参与电网调频时,持续大量的出力可能会导致系统频率出现超调现象,且会增加系统的调频成本和对EV集群的补偿成本。在保证系统频率稳定的前提下,为了协调EV集群与发电机的出力,提出了基于滑模比例-积分(PI)控制的发电机和EV集群联合优化方法,并以系统调频成本和频率稳定为目标,对EV集群的车辆投入比例进行优化。考虑私家车、公交车、出租车这3种类型EV参与电网辅助调频,建立了EV集群参与微电网调频的单区域系统模型,通过滑模PI对EV集群进行控制,在保证频率稳定的情况下,显著减小EV集群出力;进一步对EV集群车辆投入比例参数进行优化,显著降低系统的调频成本。对发电机容量充足、不足的工况进行仿真,并对比参数优化前、后的结果,验证了所提联合优化方法的有效性和经济性。

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NSGA-Ⅱ算法的ATR发动机PI控制器多目标优化方法研究

为了使空气涡轮火箭发动机(ATR)从慢车快速、稳定和准确地加速到最大状态,以ATR发动机燃气发生器流量和尾喷管喉部面积为控制变量,采用快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ算法)建立了发动机控制器参数多目标优化方法。将超调量、稳态误差、上升时间及误差积分值四个指标以加权的形式作为目标函数,引入执行机构超调惩罚机制,建立了PI控制器参数Pareto最优解集,完成了ATR发动机从慢车加速到最大状态的动态过程仿真。结果表明,将双回路多个控制性能指标以加权的形式组合作为目标函数,可以获得均匀分布的Pareto前沿;联合应用多目标优化方法和基于熵权法的优劣解距离法(TOPSIS),能够在双回路耦合下获得满足设计要求的ATR发动机动态特性,极大地缩短了人工整定控制器参数的时间;在加速过程中,多目标优化方法将涡轮膨胀比上升时间作为目标函数之一,与尾喷管面积开环控制动态过程相比,可以使涡轮膨胀比更早到达目标值,共同工作线远离喘振边界。

含实时电流补偿的开关磁阻式机电作动器自适应PI控制

针对传统控制算法难以克服开关磁阻电机的非线性并有效抑制转向叶片的负载扰动,因而无法对开关磁阻式机电作动器进行快速高精度位置跟踪控制的问题,提出了一种含实时电流补偿的自适应PI控制器。首先,通过负载观测器对作用于转向叶片上的空气动力负载进行实时估算,进而转化为电流环的实时补偿电流来抑制负载扰动的影响;然后,基于开关磁阻电机的转矩电流特性拟合曲线与实时电流反馈值对转速环PI参数进行自适应最优调节,从而削弱了开关磁阻电机的非线性,增强了机电作动器的转速调节性能;最后,通过引入位置前馈环节,有效提高了机电作动器的响应速度和位置跟踪精度。仿真和实验结果表明:相较于传统PI控制器、自适应PI控制器和含前馈环节的自适应PI控制器,所提控制器将开关磁阻式机电作动器的响应速度分别提高了49.3%、44.4%和30%,位置跟踪精度分别提高了54.8%、49.2%和2.9%,从而使得机电作动器具备更强的位置跟踪性能。

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。

精密平台磁敏智能隔振系统自适应PI控制研究

为抑制精密平台存在的时变振动,提出一种基于磁流变弹性体(magneto rheological elastomer,MRE)半主动自适应比例积分(proportional integral,PI)控制方法。首先针对MRE隔振系统,建立其动力学模型,并根据MRE变刚度隔振原理,推导半主动控制条件;其次以响应加速度和目标加速度偏差作为PI控制器输入,通过遗传算法获得不同频率、幅值激励下的最优PI控制参数,并基于被动参考模型获得频率幅值依赖自适应律。该方法无须通过复杂的傅里叶变换辨识频率,实时性高;最后通过仿真和试验验证了所设计控制器的有效性;结果表明,与传统PI控制器相比,自适应PI控制器对40~50 Hz、1.0~3.0 m/s^(2)时变振动具有更大的抑制。

基于模糊PI控制的火腿肠厚度自动调节系统

针对高温火腿肠人工摆箅工序效率低、平整度差、杀菌后弯曲率高等问题,设计了一种火腿肠厚度自动调节系统。由于被控系统具有线性特征,可以采用PID控制,但被控对象的数学模型无法确定,且生产要求系统超调量小,传统固定参数PID控制无法满足生产需求,提出了一种模糊PI控制器模型,根据调试经验确定模糊推理规则,通过模糊控制器输出调节PI参数,采用PLC实现了厚度自动调节算法,解决了高温火腿肠传统生产工艺弯曲率难以控制的难题。

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。

基于COOT优化算法和改进型重复PI控制的三相LCL型光伏并网系统

为提高光伏并网发电的发电效率,提出了基于COOT优化算法和改进型重复PI控制的三相LCL型光伏并网系统。COOT优化算法用于前级MPPT算法,可以准确快速追踪到光伏发电系统全局最大输出功率;改进型重复PI控制用于后级逆变,通过阻尼因子设计LCL有源阻尼控制,在数学建模过程中把采样计算延时以及PI控制考虑进去,最后加入重复控制;为了减少奇次谐波,采用级联式重复PI控制结构;同时针对电网频率波动时重复控制策略控制效果降低的问题,采用一种基于拉格朗日插值原理的频率自适应级联式重复PI控制。基于所提出的控制策略,利用Simulink仿真平台对系统进行了建模仿真,仿真结果表明了所提控制策略的正确性和可行性。

基于比例谐振自耦PI控制的调速系统

针对永磁同步电机调速系统矢量控制过程中,逆变器死区、电机磁场分布谐波以及电流在采样过程中存在误差等因素导致的电机控制效果不佳问题,提出了一种改进型自耦PI控制的双环控制策略。为减小信号的跟踪误差,采用加速度前馈的方式,将增加Levant微分器的自耦PI控制器引入到永磁同步电机速度环中,确保对含有噪声的输入信号准确求导以提高系统的鲁棒性。另外,所提策略在电流环中将增加加速前馈的自耦PI控制结构的比例项和标准谐振器相结合,构成比例谐振自耦PI控制器,使永磁同步电机在电流环的控制中能更好地补偿电流,达到抑制电流谐波的作用。通过分析伺服系统的控制机理,在被控对象PMSM数学模型的基础上,给出了改进型自耦PI控制结构的设计方法。实验结果表明,所提出的控制策略能够减小电机自身参数变化对系统性能的影响并且在低速域具有良好的抑制电流谐波作用,验证了所设计的改进型自耦PI控制器的有效性。

基于二自由度PI的微型涡喷发动机转速闭环控制

针对传统PI控制无法使微型涡喷发动机的扰动抑制性能与设定值跟踪性能同时最佳的问题,开展了微型涡喷发动机二自由度(Two-Degree-of-Freedom, 2-DOF)PI控制研究。首先基于Speedgoat实时目标机搭建了快速原型试验系统。根据发动机开环试验数据辨识得到不同稳态点下的传递函数模型,在此基础上设计了2-DOF PI控制器,并进行仿真验证。最后将控制算法部署至Speedgoat中开展实物试验。结果表明,设计的2-DOF PI控制器能够使微型涡喷发动机的扰动抑制性能与设定值跟踪性能同时最佳,并在发动机较大的工作范围内有良好的控制性能。

基于自适应神经网络的船舶航向保持预定义性能PI控制

为解决模型动态不确定和外部扰动未知的船舶航向保持问题,提出一种基于自适应神经网络的船舶航向保持预定义性能PI控制方案。在PID控制设计框架下,引入自适应神经网络和预设性能控制技术,从不确定补偿和设计角度提高船舶航向保持的精度和控制性能。在控制设计中,结合自适应神经网络技术与单参数学习技术,使得整个船舶航向保持闭环控制系统仅需要在线更新一个未知参数,系统的复杂度降低,且可以实现离线确定船舶航向误差的功能。基于李雅普诺夫稳定性理论进行分析,结果表明所提出的控制方案能保证整个闭环控制系统所有信号均有界。通过数值仿真验证了所提出方案的有效性和优越性。