模糊PID预测函数控制在励磁系统中应用

为了克服PIDPFC算法不能在线进行参数自整定的缺点,提高发电机运行的稳定性,使其具有更高的精度,将模糊控制算法与PIDPFC算法相结合,运用模糊逻辑控制实现了PIDPFC控制参数在线自整定,完善了常规的PIDPFC控制器,提高了其控制精度以及系统的鲁棒性能。将模糊PIDPFC控制算法应用于同步发电机励磁系统中,通过Matlab仿真,并与PFC、PIDPFC控制器的仿真结果进行比较,可以看出模糊PIDPFC控制器具有更好的控制效果,PIDPFC中3个参数的整定简单而精确。研究结果表明,在模糊PIDPFC控制下的系统具有更好的动态性能和静态性能。在电力系统动态模拟实验室进行试验,结果跟之前软件仿真达到的效果一样。

电加热炉系统预测函数PID控制算法的研究

由于电加热炉系统具有大时滞、时变性、非线性等特点,提出了一种新型预测函数PID控制算法。该算法将PID控制算法和预测函数控制算法结合起来,通过预测被控对象的未来输出值,得到一个新的优化目标函数,实时优化控制参数,得到控制量的解析解。仿真结果表明,与常规PID控制和预测函数PID串级控制相比,所设计的控制器满足系统对快速性和稳态精度的要求,系统具有较强的抗干扰性和鲁棒性,能够实现对电加热炉系统的有效控制。

基于粒子群优化的分数阶PID预测函数参数整定

为避免分数阶PID预测函数手动调节参数的不确定性以及繁琐性,应用粒子群算法优化其参数,完善分数阶PID预测函数控制器,并提高其控制精度,充分体现了算法的智能性。将粒子群整定分数阶PID预测函数算法应用于单变量的励磁控制系统中,通过Matlab仿真并与模糊分数阶PID预测函数以及经验调节方法相比较,结果表明,粒子群算法整定参数收敛速度快,找到最优点时间短,整定后的算法具有静态误差小、无超调、上升速度快、调节时间短、抗干扰能力强等优点,能很好地满足励磁系统的动态特性,并具有较强的鲁棒性及适应性。

DC/DC变换器预测函数PID控制算法研究

为提高DC/DC变换器的动态特性和抗干扰性,采用混杂系统理论分析其动态过程,建立系统的分段仿射模型,并将其作为预测模型,通过将预测函数控制算法的目标函数改写为PID形式,引入预测误差对系统输出进行校正,设计了一种新型的基于预测函数PID控制的DC/DC变换器系统。仿真实验表明,该算法在系统超调量、调节时间等性能方面明显优于预测函数控制,能实现对DC/DC变换器的有效控制。

预测函数分数阶PID控制在DC-DC变换器中的应用

为了提高DC-DC变换器的动态性能和抗干扰性,提出了把分数阶PID预测控制应用在DC-DC变换器的分段仿射模型(PWA).通过对滚动优化的目标函数中引入预测输出误差,形成具有分数阶PID结构的新的目标函数,由于DC-DC变换器的性能指标函数中加入了基于分数阶PID的预测误差,使得变换器的控制输入比普通预测函数控制输入更精确,最后在Matlab中搭建仿真模型,仿真结果表明:预测函数分数阶PID控制器的控制效果优于预测函数控制和传统的双闭环PI控制.

改进型预测函数控制在DC-DC变换器中的应用

为提高DC-DC变换器的动态性能和抗干扰性,提出了把分数阶PID预测控制应用在DC-DC变换器上.由于分数阶PID预测函数控制器手动调节参数的不确定性以及繁琐性,故应用粒子群算法优化其参数,完善分数阶PID预测函数控制器,提高其控制精度.以DC-DC变换器为研究控制对象,通过在仿真和实验中把粒子群算法优化后的分数阶PID预测函数控制与传统的经验调节法相比较.结果表明:粒子群算法整定后的参数对变换器具有更好的控制效果.