基于遗传算法的分数阶PI~λD~μ控制器参数分级整定

针对交流电机振动抑制问题,提出基于遗传算法的分数阶PIλDμ控制器参数分级整定策略.通过遗传算法对整数阶PID控制器整定,获得一组控制参数;固定这组控制参数,再利用遗传算法对分数阶PIλDμ控制器进行阶次寻优.仿真结果表明,在PID控制器三系数不变的条件下,通过调整控制器的积分与微分阶次,分数阶PIλDμ控制器与整数阶PID控制器相比,动态性能指标均有所改善;所提出的分级整定策略对分数阶PIλDμ控制器参数确定是有效的.在不增加任何系统结构复杂性的前提下,改善了交流电机的振动抑制特性.     

交流电机调速系统的分数阶PIλ控制

主要讨论了分数阶PIλ控制方法并将其应用到交流电机调速系统中.介绍了分数阶PI控制器的设计,并利用Tustin算子生成函数将分数阶微积分由S域变换到Z域,利用连分式方法展开,实现了分数阶PIλ控制器的离散化.将其应用到交流电机调速系统,对分数阶控制器和传统整数阶PID控制器控制特性进行实验对比,研究结果表明:分数阶PIλ控制器相比传统整数阶PID控制器具有更好的控制效果.     

一种模糊自适应粒子群优化算法的分数阶PI~λD~μ控制器设计

针对分数阶PI~λD~μ控制器待设计参数多,整定复杂问题,采用模糊自适应粒子群优化算法(Fuzzy Adaptive Particle Swarm Optimization,FAPSO)设计分数阶PI~λD~μ控制器参数.采用模糊规则的方法对惯性权重及位置更新进行了模糊逻辑处理.仿真结果表明,与传统的PSO算法比较,采用FAPSO方法所设计的分数阶PI~λD~μ控制器,具有更好控制品质和更强的鲁棒性.     

基于神经网络的分数阶PIα控制器的设计与实现

分数阶控制器与传统PID控制器相比具有更好的适应性,并且为更好地调节分数阶控制系统性能提供了可能性.然而,由于分数阶控制器引入了两个附加的参数α和β,从而使分数阶PIαDβ控制器参数的确定变得更加困难.为了改进这一问题和进一步提高分数阶PIαDβ控制器对系统不确定性的适应能力,文章简明且不失一般性地提出了一种基于神经网络的参数自调整分数阶PIα控制器.讨论了所采用的离散化方法和分数阶控制器的设计方法,对神经网络结构和控制器参数自调节方法给出了详细论述.实验结果表明,所设计的控制器不仅保持了常规分数阶PIα控制器的特性,而且还具备了更好的适应性和参数自调节能力.     

分数阶神经网络控制器自顶向下优化方法

研究了分数阶PIλ控制器中自顶向下优化BP神经网络的方法.介绍分数阶PIλ控制器的设计,提出自顶向下优化BP神经网络的算法,实现对控制器中相关参数的调节.实验结果表明,自顶向下的优化方法通过合并、删除某些隐节点达到了简化网络结构的目的.     

基于分数阶PI~λ的矿用牵引交流电机速度控制

为了改善矿用牵引电动机牵引特性及抗负载扰动能力,实现对矿用牵引电动机的高性能控制,提高矿用机车运行的可靠性,将分数阶PI~λ控制应用于矿用牵引电动机矢量控制的速度控制器.采用频域、时域两种方法讨论分数阶积分的优良特性,设计了分数阶PI~λ并应用到矿用牵引电机速度控制器中.最后,仿真分析了分数阶PI~λ控制的矿用牵引交流电机在不同工况下的.研究表明:分数阶PI~λ可改善矿用牵引交流电机控制系统的动、静态性能,提高系统的抗负载能力.     

改进遗传算法在磁悬浮轴承控制中的应用

改进后的遗传算法通过二次演化能够有效地避免算法中容易陷入局部最优值的缺陷.这里采用改进后的遗传算法来对磁悬浮轴承控制器中的PID参数进行了整定,仿真结果表明该算法具有良好的整定效果.     

分数阶干扰观测器在电机调速系统中的应用

针对交流电机调速系统是一个高阶、非线性、强耦合的多变量系统,电机参数的变化、非线性、不确定性等因素不仅引起转矩脉动和误差,同时也引起线性PI控制器性能下降的特点,提出了一种PI控制和分数阶干扰观测器相结合的控制方法.这种方法通过构造分数阶干扰观测器来预测该结构系统中的各种干扰,并根据预测到干扰信息进行补偿以抑制干扰对系统的影响.仿真实验表明,这种控制方法具有较强的适应性和稳定性.     

分数阶干扰观测器在电机调速系统中的应用

针对交流电机调速系统是一个高阶、非线性、强耦合的多变量系统,电机参数的变化、非线性、不确定性等因素不仅引起转矩脉动和误差,同时也引起线性PI控制器性能下降的特点,提出了一种PI控制和分数阶干扰观测器相结合的控制方法．这种方法通过构造分数阶干扰观测器来预测该结构系统中的各种干扰,并根据预测到干扰信息进行补偿以抑制干扰对系统的影响．仿真实验表明,这种控制方法具有较强的适应性和稳定性．     

沥青混凝土摊铺机行驶系统控制策略研究

本文对沥青混凝土摊铺机行驶系统控制策略进行了研究.重点探讨了作业工况下的控制算法,将模糊参数自整定PID控制引入行驶系统数字控制器的设计中,通过MATLAB仿真分析,证明了模糊自整定PID控制效果要优于传统PID控制,控制策略选择合理.     

遗传算法在变频交流电机控制中的应用研究

交流异步电动机具有很强的非线性特性,因此在调速控制中控制器的参数很难达到最优化.采用矢量控制后交流电机的调速性能可以和直流电机媲美.但变频交流电机矢量控制系统存在3个PI环,同时交流电机本身具有很强的非线性.由此可知调节3个控制器的参数使系统的调速性能达到最优存在很大的困难.文中建立了电机的仿真模型,在此基础上采用遗传算法对转速闭环控制器的参数进行了优化,并将优化的控制器参数与非优化的控制器参数的控制效果进行了仿真对比,结果表明取得了良好的效果.     

基于Ziegler—Nichols的PID控制系统仿真分析

介绍基于Ziegler-Niehols的PID参数整定方法和PID控制器设计,应用MATLAB／Simulink对所提出的PID参数整定方法进行仿真分析。仿真结果表明,此方法设计的PID控制器的各项性能指标良好。     

基于数据驱动的磁浮列车悬浮系统参数整定

为了解决由于磁浮列车悬浮系统模型存在复杂非线性所带来的控制器参数整定难题,考虑仅依靠悬浮系统单次悬浮调试的输入输出数据来实现控制器参数整定,研究了基于数据驱动的磁浮列车悬浮系统快速参数整定方法. 首先,通过磁浮列车悬浮系统的建模分析了悬浮系统的开环不稳定性和复杂非线性;其次,针对虚拟参考反馈参数整定方法存在的参考模型确定问题,利用估计闭环响应方法来实现数据驱动的控制器参数整定;并且考虑到数据中存在的干扰噪声会影响控制器参数整定,提出了基于信号投影的磁悬浮系统数据噪声抑制方法;最后,以单铁磁悬浮系统为研究对象,通过单铁悬浮实验验证了本文提出的基于数据驱动的磁浮列车悬浮系统参数整定方法的有效性. 研究结果表明:悬浮系统的开环不稳定性和复杂非线性会给参数的快速整定带来较大困难;基于信号投影的噪声抑制方法能够将带噪声数据的方差降低54.1%;基于数据驱动的参数整定方法能够快速地整定好悬浮系统控制器参数,经参数整定后的系统相较于初始条件下只粗调好的PID反馈控制系统的阶跃响应超调量下降72.0%,平方误差积分 （ISE）下降79.8%,绝对误差积分 （IAE）下降54.5%.      

基于RBF神经网络的控制系统PID调节器的设计

为了改善传统PID控制器的控制效果,采用RBF神经网络对控制系统PID参数进行自整定。分析了RBF神经网络PID整定原理,给出了相应的实例,并对该系统进行了仿真分析。仿真结果表明,采用RBF神经网络整定的PID控制器快速性好,自适应力强,具有良好的控制品质。     

基于MATLAB GUI的分数阶控制器设计与分析平台

建立一个基于MATLAB的分数阶PI^α D^β控制器设计与分析平台,该平台主要包括分数阶微积分算子有理逼近函数生成模块和分数阶PI^αD^β控制器设计模块.在该平台上可获得分数阶微积分算子最佳有理逼近表达式、频率特性曲线、零极点分布,完成分数阶PIα Dβ控制器设计与分析.通过分数阶微积分算子有理逼近及控制器设计实例表明,该平台能够方便地实现分数阶微积分算子的有理逼近及其性能分析,交互界面友好、使用方便,为分数阶PI^α D^β控制器的便捷设计提供了条件.     

基于遗传算法的PID智能控制器设计

根据实际应用的需要,设计出一种基于遗传算法的PID控制器．该控制器首先采用遗传算法优化PID控制器的参数,得到一组参数的最优值,在实际控制过程中利用遗传算法不断优化PID参数,从而提高PID控制器的控制性能和自适应能力．以确保系统的动态和稳态性能最优．根据设计结果采用Matlab对此进行仿真,仿真结果表明：与常规的PID控制器相比,这种基于遗传算法优化的PID控制器用于实际控制系统可达到良好的动、静态性能和自适应能力．     

基于Z-N算法的PID炉温控制

针对大惯性工业对象,设计了一种新的自适应PID调节器控制算法并应用于工业加热炉温度控制系统中,利用改进的Z-N算法,完成PID参数的初始值设定,利用测量误差改变调节器步长的方法实现PID参数的自动整定.实验结果表明,当实际温度距标定温度30℃时,利用这种PID参数自整定算法进行控制,可以使温度控制曲线在不同的阶段平滑过渡,使升温曲线平稳地过渡到恒温阶段.从控制结果上参数自调整PID控制结果几乎没有超调,稳定时间短,在设定的目标角度值附近振荡少.这种PID控制器无论在超调量还是稳定时间上都优于传统的PID控制器.     

电控空气悬架系统参数自整定模糊PID控制

提出电控空气悬架(Electronically Controlled Air Suspension,ECAS)的参数自整定模糊PID控制策略,设计参数自整定模糊PID控制器。利用AMESim软件建立1/4电控空气悬架系统模型,采用Matlab/Simulink和AMESim在不同路面、不同车速下对空气悬架系统分别进行PID控制与参数自整定模糊PID控制策略下的联合仿真。仿真结果表明:与PID控制仿真比较,采用参数自整定模糊PID控制策略使电控空气悬架的性能指标得到显著改善。搭建1/4电控空气悬架试验台,利用电液伺服激振台进行激励加载,完成硬件在环实时仿真测试,试验结果证明采用参数自整定模糊PID控制能有效提高悬架的总体性能。     

汽车电子感应制动模糊自整定PID参数控制

为了改善由电子感应控制汽车制动系统的性能,研究了汽车感应制动模糊自整定PID参数控制的方法.采用一阶延迟模型近似的曲线最小二乘拟合方法和最优PID控制器经验公式,依据单一路面下汽车感应控制的制动控制效果,确定PID的3个参数初值,设计了模糊PID参数调节器,并在单一路面和变化路面上,使用Matlab/Simulink软件,对模糊自整定PID参数控制的汽车电子感应制动系统进行仿真.结果表明:估计的纵向附着系数与设定的理想附着系数之间误差较小,当制动初速度为160 km/h时,在单一路面上,误差为-0.71~0.14,制动距离为114.5 m,制动时间为5.28 s;在变化路面上,误差为-0.71~0.15,制动距离为128.61 m,制动时间为7.625 s.     

静压驱动系统PID参数整定及其模糊自适应控制

文章在分析静压驱动系统组成及数学模型的基础上。分别采用临界比例带法和NCD优化法对PID参数进行整定,并应用模糊控制理论,设计了一种模糊自适应PID控制器。该控制器根据马达转速偏差和偏差的变化率,利用模糊逻辑实现PID参数的在线调整,使系统具有较好的自适应能力和较强的抗干扰性。并在Matlab／Simulink环境下对其进行了动态仿真。仿真结果表明,NCD优化法的整定效果较好,模糊自适应PID控制器的性能优于常规PID控制器。