参数自调整Fuzzy-PI控制算法在低压真空烧结炉中的应用

在模糊理论的基础上提出了一种改进算法──参数目调整Ｆｕｚｚｙ－ＰＩ算法，并成功地应用于低压真空烧结炉的控温系统中。它克服了一般模糊控制算法的固有缺点，具有优良的动态和静态品质。

基于Fuzzy-PI双模控制的智能液压阀门定位器的算法研究

本文叙述了智能液压阀门定位器的控制方法.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,当误差较大时采用模糊控制,而误差较小时采用PID控制,从而既能保证动态响应效果,又能改善稳态控制精度.通过实际运行表明,本控制方法是行之有效的.

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。

基于MRAS与Fuzzy—PID算法的永磁同步电机变频调速系统的研究

研究的MRAS观测器将永磁同步电机实际运行的d-q轴电流值作为参考模型，以d-q轴构造的状态方程作为可调模型，实现了永磁同步电机的转速与转角的辨识。为了改善永磁同步电机变频调速系统的控制性能，设计了一套Fuzzy—PID控制算法替代传统的PID转速调节器。仿真试验的结果表明，基于MRAS永磁同步电机的转速与转角的辨识效果比较理想。与传统PID控制相比，Fuzzy-PID控制的永磁同步电动机变频调速系统具有响应速度更快、精度更高、抗干扰能力更强等良好品质。

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。

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。

基于改进麻雀搜索算法分数阶PI的PMSM调速策略

永磁同步电机调速系统采用传统比例积分双闭环控制结构存在抗扰性能差与响应速度慢的问题。为此,文中在建立PMSM数学模型和分析传统PI参数设计方法的基础上,提出一种基于改进麻雀搜索算法分数阶比例积分的PMSM调速优化策略,通过在常规SSA中引入佳点集初始化策略和黄金正弦更新策略,解决了SSA易陷入局部最优的问题,提高了收敛速度和精度,以进一步改善PMSM调速系统的响应性能。最后通过MATLAB仿真对比结果可知,所述ISSA-FOPI调速改进策略在4种工况下具有最短的调节时间分别为1.2、0.9、9.9与12.1 ms,和最小的超调量分别为0.16%、0.16%、0.05%与0.6%,这充分体现了所述策略的有效性与优越性。

基于Fuzzy-PI双模控制器的燃气发生器压强控制算法研究

为了改善燃气发生器流量调节控制系统的性能,建立了系统的数学模型。针对系统具有较强的非线性和时变性的特点,引入模糊-PI双模控制器对燃气发生器内压强闭环控制,在系统偏差较大时采用模糊控制器,以获得良好的瞬态性能;在系统偏差较小时采用PI控制器,以获得良好的稳态性能。仿真结果表明:模糊-PI双模控制器集模糊控制器与经典PI控制器的优点于一身,在不同的工作状况下具有响应速度快、超调量低、鲁棒性好、抗干扰能力强等优点,相比于经典PI控制器响应时间最高可缩短4.11s,超调量最多减小约4.5倍,提高了燃气流量调节系统的控制精度。

带参数在线Fuzzy自整定的PID算法在模拟火灾炉控制中的应用

本文论述在线Fuzzy自整定PID控制的原理,介绍PID参数KP,KI,KD的Fuzzy的整定模型,并应用于模拟火灾炉的温度控制,使炉温的时间温度曲线完全控制在ISO834国际标准升温曲线要求的范围之内。

基于混沌自适应冠豪猪优化算法的永磁同步电机PI控制

针对永磁同步电机参数辨识精度较低,速度较慢的问题,提出一种基于混沌自适应冠豪猪优化算法(C-CPO)的永磁同步电机PI控制策略。该算法在冠豪猪优化算法(CPO)的基础上引入了混沌映射,使得初始种群的多样性增强。使用MATLAB软件中的Simulink建立永磁同步电机模型,主要对比传统PI控制策略与C-CPO算法的永磁同步电机PI控制在启动环节的速度、电磁转矩以及定子电流的差异,验证了C-CPO算法PI控制器下的永磁同步电机具有更好的鲁棒性和稳定性。

基于Fuzzy-PID算法的煤粉流量控制系统研究与开发

针对基于传统的PID算法的煤粉流量控制系统所凸显的控制精度不高、控制滞后等问题,引入Fuzzy算法设计了Fuzzy-PID复合结构控制器,并介绍了硬件结构和软件设计。试验结果表明,此控制系统的控制效果明显优于传统PID,并具有很强的实用性。

基于预测PI的电极面密度控制系统

为解决锂离子电池极片面密度在复杂工业环境下变参数、大干扰、超大时滞的控制难题,设计基于预测PI的面密度控制系统。首先基于电极涂覆工作原理建立其数学模型并设计控制方案,然后在传统粒子群算法的基础上引入交叉变异因子实现预测PI算法的参数整定。实际应用表明:该控制系统能够实现横向(TD)面密度和纵向(MD)面密度双闭环控制,面密度变异系数CV由0.192%降至0.115%,面密度过程能力指数CPK由1.212提升至2.324,锂离子电池极片面密度的一致性和稳定性得到了极大改善。

基于Fuzzy-PI和MRAS的异步电机变频调速系统的设计与仿真

针对PI调节器和有速度传感器的异步电机矢量控制系统,提出Fuzzy-PI和MRAS相融合的无速度传感器的变频调速系统.以转子磁链的电流和电压模型分别计算得到转子磁链的期望值和估计值,构建了基于MRAS的转速辨识方程,根据比例、积分参数的特点,建立一套与转速调节器相匹配的Fuzzy-PI算法,并利用MATLAB/Simulink软件,搭建了异步电机变频调速系统的仿真模型.仿真实验结果表明Fuzzy-PI和MRAS相融合的无速度传感器的变频调速系统具有响应速度快、超调量小、辨识精度高等优良品质,为异步电机的调速系统提供一种新思路.

基于属性权重的Fuzzy C Mean算法

提出CF-WFCM算法,该算法分为属性权重学习算法和聚类算法两部分.属性权重学习算法,从数据自身的相似性出发,通过梯度递减算法极小化属性评价函数CFuzziness(w),为每个属性赋予一个权重.将属性权重应用于Fuzzy C Mean聚类算法,得到CF-WFCM算法的聚类算法.CF-WFCM算法强化重要属性在聚类过程中的作用,消减冗余属性的作用,从而改善聚类的效果.我们选取了部分UCI数据库进行实验,实验结果证明:CF-WFCM算法的聚类结果优于FCM算法的聚类结果.函数CFuzziness(w)不仅可以评价属性的重要性,而且可以评价属性评价函数的优劣.实验说明了这一问题.最后我们对CF-WFCM算法进行了讨论.

模糊PI控制算法在燃气发生器上的应用

为了解决燃气发生器喉部时变性和自由容积时变性使得控制系统对燃气发生器压力控制较为困难的问题,采用钨渗铜制成锥阀进行了点火实验,对燃气发生器工作过程中喉部时变性进行了研究,采用模糊PI控制算法与模糊积分算法和PI算法进行压力控制仿真对比,研究了模糊PI控制算法对容积时变的燃气发生器压强控制的有效性。结果表明:由钨渗铜制成的锥阀较好地解决了喉部时变性,当燃气发生器自由容积变化15倍时,模糊PI算法响应速度是PI算法的5.57倍,超调量是PI算法的0.27倍,三种算法中,模糊PI算法响应速度最快、压力产生的超调量最小,因而模糊PI算法可以较好地解决自由容积时变性带来的控制超调和响应慢的问题。

基于CSA-FPI算法的光伏发电MPPT仿真研究

对光伏阵列进行最大功率点跟踪控制(Maximum Power Point Tracking,简称MPPT),是提高光伏发电系统输出功率的有效措施之一。文章以光伏阵列非线性输出特性为切入点展开研究,在分析了常规算法的优缺点基础上,针对其在最大功率点处(MPP)动态和稳态性能不佳等问题,提出了一种基于布谷鸟搜索算法(CSA)和模糊PI(FPI)控制相结合的光伏阵列MPPT算法。在MATLAB/Simulink下进行了仿真建模,仿真结果表明该方法能够迅速准确地跟踪光伏阵列的最大功率点,防止算法跟踪方向误判情况的发生,具有快速跟踪性和鲁棒性;同时实验结果也证实了上述算法的正确性和有效性。

基于遗传算法的VSC-HVDC控制系统PI参数优化

针对采用直接电流控制策略的电压源换流器(voltage source converter,VSC)控制系统比例积分(PI)参数难以选取的问题,提出了一种优化外环PI控制器参数的方法。首先建立解耦后的外环参数整定模型,然后基于时间乘绝对误差积分(integral of time multiplied by the absolute value of error,ITAE)准则构造PI参数优化的性能泛函,针对此最优控制模型的特点,论文采用遗传算法进行求解,在PSCAD搭建VSC-HVDC模型进行仿真验证。

Fuzzy推理的Mamdani算法

研究 Fuzzy推理的 Mamdani算法 ,包括简单 Fuzzy推理的 Mamdani算法 ,多维 Fuzzy推理的 Mamdani算法 ,多重 Fuzzy推理的 Mamdani算法 ,多维多重 Fuzzy推理的 Mamdani算法等。

基于双变异策略差分进化算法的模糊PI参数整定

针对模糊PID控制器参数难以整定的问题,提出一种基于双变异策略协同工作的自适应差分进化算法DSDE。该算法采用随进化代数变化的权重因子,将经由DE/target-to-best/1和DE/rand/2两种变异策略生成的个体加权组合成一个新的变异个体,并采用Z型函数根据迭代次数自动调整变异因子,以适应于不同的进化阶段。将DSDE算法应用于二阶被控对象的模糊PI控制器(FPI)参数整定,MATLAB仿真结果表明,与传统的FPI、DE-FPI和采用自适应变异差分进化算法进行参数整定的AMDE-FPI相比,基于DSDE算法的模糊PI控制器具有更好的控制性能。