基于柔性神经网络自适应PID的磁轴承径向力控制

针对电机磁轴承径向力控制的严重非线性,提出了利用神经网络自适应整定PID参数,从而直接调节磁轴承径向悬浮绕组电流实现转子径向稳定悬浮的控制方案.在利用BP神经网络结合PID控制实现转子径向稳定悬浮的基础上,为改善径向位移跟踪的动静态性能,提出了基于柔性神经网络的径向力控制,给出了详细的控制算法,并仿真比较了柔性神经网络控制与BP神经网络控制下转子在空载和突加负载时径向悬浮情况,仿真结果表明柔性神经网络控制具有更好的动静态性能,为智能控制的进一步应用研究提供了基础.     

轴-径向混合磁轴承动态特性及控制研究

为了减小三自由度轴-径向混合磁轴承（ARHMB）的涡流损耗并增加轴向磁力，提出轴向采用软磁复合材料（SMCs）制备的推力轴承，在推力盘与转子的气隙处引入Halbach阵列以增强轴向气隙磁密，径向采用叠片结构. 首先，基于动态磁通分布及等效磁路法，建立综合考虑涡流、漏磁及交叉耦合效应的等效磁阻模型；其次，对比分析了材料类型及交叉耦合效应对等效磁阻频率响应、动态刚度的影响；最后，采用计及涡流、漏磁及交叉耦合效应不完全微分PID控制对ARHMB进行研究. 研究结果表明:SMCs制备的ARHMB相比碳钢材料可以提供更大、更稳定的磁力以及更大的工作带宽，在高频条件下具有更好的动态特性；考虑交叉耦合效应时，SMCs制备的ARHMB动态特性在高频时变化率较大，不可忽略；对于低带宽工作的碳钢轴承，交叉耦合效应不明显；电磁轴承系统响应速度很快、超调量小、稳态误差近似为0，具有良好的控制特性.      

一种改进的多传感器伪序贯滤波算法

传统的多传感器数据融合算法假定传感器之间的测量噪声是不相关的,但实际上测量噪声存在着一定的相关性,因而会引起滤波精度的损失．针对该问题,文中研究了测量噪声相关情况下的同步多传感器跟踪系统的测量融合技术．在测量噪声相关的条件下,根据线性无偏最小方差估计理论,提出了一种改进的同步多传感器伪序贯滤波算法,该算法不但适用于噪声不相关情况,而且也适用于噪声相关情况．经仿真研究表明,该算法明显提高了航迹的融合精度：在测量噪声相关时,融合精度比传统算法有明显提高;而测量噪声不相关时,性能与传统的数据融合算法相同．仿真结果表明了该算法的正确性和有效性．     

基于死区补偿的电液伺服PDF控制器设计

针对工业中常用的电液(比例)位置伺服系统,给出了基于死区补偿的PDF(Pseudo-Derivative-Feedback)控制器的设计.仿真试验结果表明,它不仅能大大提高系统的响应速度,有效地消除静态误差,消除了传统PID控制中存在的微分突变现象,还表现出对系统参数变化的较强鲁棒性,使得它能够很好地满足设计性能要求,控制效果明显优于传统PID控制.     

基于Hartley调制函数的线性连续系统参数模型辨识

借助于Hartley变换及Hartley调制函数微分性质,建立了参数模型直接估计的最小二乘算法.通过数字仿真分别辨识了一个二阶系统和四阶系统,研究了频率指数m和调制函数阶次n对辨识精度的影响.辨识结果表明:该方法简单实用,对噪声具有较强的抑制能力.     

主动磁轴承的神经网络辨识研究

简述了主动磁轴承的工作原理及数学模型,在传统系统辨识的基础上提出了基于BP神经网络的非线性辨识方案.通过闭环控制使转子稳定悬浮,并在控制器的输出信号中加入随机噪声,以使系统被充分激励.按照10 kHz的采样频率对磁轴承的I/O数据进行采样,以用于磁轴承特性的辨识.对某单自由度磁轴承的仿真表明,神经网络模型能够以很高的精度逼近磁轴承的输入输出数据,且对不同的输入信号有较好的泛化能力,验证了所提方案的有效性.     

非线性不确定系统的无撞击切换双重控制

对于具有非线性、时变特性和纯滞后等特点的不确定系统,传统的PID控制和单纯的模糊控制都难以达到所期望的效果.无撞击切换模糊PID双重控制吸取了两者的优点,减少了模型切换时所产生的跳跃,既不依赖于对象精确的数学模型,又具有鲁棒性较强等优点.仿真结果表明,采用无撞击切换模糊PID双重控制保证了系统的快速和稳态性能好.     

基于改进PSO算法的磁浮列车PID控制器参数优化

为减小磁浮列车气隙控制中非线性的影响,将粒子群优化(PSO)算法用于磁浮列车控制器参数优化,并在线性递减权重粒子群算法的基础上,提出了一种改进的粒子群优化算法.算法采用了邻域结构、停滞检测以及对全局最佳粒子的微扰,以改善算法的优化速度和收敛性.仿真和实验结果表明,将改进算法获得的优化参数用于磁浮列车的比例积分微分(PID)控制器,比原有PID控制器的输出超调减小45%.     

神经元自适应PID控制

在神经非模型控制的基础上，结合PID控制的优点，提出了神经非模型自适应PID控制方法，确定了神经元网络的输入信号，并设计出自适应系数的在线修正算法，结合实例，给出了该控制器三个初始权系数的设定方法，仿真结果表明，该控制器不权算法非常简单，而且适应性和鲁棒性很强，控制系统具有良好的动态性和稳态性能。     

永磁同步电机3种速度调节方式的比较

针对传统PID控制下的永磁同步电机响应速度慢和稳态性能差的问题,对分段PI调节、模糊PI控制与传统PID控制进行对比实验,从仿真结果可以看出:分段PI调节和模糊PI控制使永磁同步电机控制系统的抗干扰能力得到提高,增强了鲁棒性。     

单自由度磁悬浮系统无模型自适应控制的研究

针对单自由度磁悬浮系统的非线性及难以建立精确数学模型的问题，将全格式无模型自适应控制（FFDL-MFAC）方法应用于单自由度磁悬浮系统，首先，采用无模型自适应控制算法、伪梯度估计算法、伪梯度重置算法和单自由度磁悬浮系统的动态化数据模型，设计单自由度磁悬浮系统的控制器；然后，仿真分析MFAC控制参数对单自由度磁悬浮系统控制效果的影响及对阶跃响应信号、干扰信号和噪声信号的响应特性；最后，在磁悬浮球实验装置上进行实验验证. 研究结果表明:全格式无模型自适应控制方法只需采集单自由度磁悬浮系统在工作状态下的I/O数据，无需建立单自由度磁悬浮系统精确数学模型，通过设定全格式无模型自适应控制器参数即可使控制器具备良好的自适应性和鲁棒性，实现高精度稳定悬浮控制；与PID相比，FFDL-MFAC将系统的超调量降低了0.005，稳定悬浮位移的误差均方根减小了0.2607.      

基于改进模糊PID-Smith控制器的高速动车组停车方法

为解决动车组制动过程中电制动与空气制动切换时控制模型参数变化和空气制动延时大的问题, 以提高动车组停车的精确性, 提出了一种改进模糊PID-Smith控制器; 通过分析动车组制动过程中单个车厢的力学模型, 考虑列车制动过程的特点, 建立了关于运行速度和制动力的二阶纯延时传递函数; 将离散化的二阶纯延时传递函数与单个车厢的力学模型结合, 建立了动车组多质点控制模型, 并分析了该控制模型的特点; 提出了一种改进的模糊PID-Smith控制器, 通过引入Smith预估控制器解决了动车组制动过程中空气制动系统延时大的问题, 使用递推最小二乘法在线辨识了模型参数, 以解决动车组制动过程中电制动切换到空气制动时的模型参数变化问题; 采用模糊PID控制器代替Smith预估控制器中的PID部分, 解决了PID参数整定难和鲁棒性差的问题; 采用MATLAB软件对CRH380A型高速动车组进行仿真, 在不同进站速度、不同减速度和不同程度干扰下, 使控制器控制动车组跟踪设定速度, 并与模糊PID控制器的结果进行对比。仿真结果表明: 改进模糊PID-Smith控制器得到的动力单元速度与其设定速度的误差在0.4 km·h-1以内, 而模糊PID控制器的误差在1.0 km·h-1以内; 采用提出控制器得到的停车误差在0.3 m以内, 而模糊PID控制器的停车误差在1.5 m以内; 提出的控制器满足高速动车组运行过程中停车误差小于0.3 m的要求。      

主动磁悬浮轴承在余热发电机的应用研究

针对传统余热发电设备存在发电效率低、成本高、体积大等问题,设计了一款装备5自由度（5-DOF）主动磁悬浮轴承的余热发电机,用于余热发电有机朗肯循环系统. 首先,基于电机转子轴径限制和最大承载力要求,确定径向磁悬浮轴承和轴向磁悬浮轴承的结构形式,采用一维磁路模型和二维有限元分析,计算并校核磁悬浮轴承的尺寸和性能参数;其次,为保证磁悬浮轴承的稳定裕度,采用三电平PWM功率放大器降低输出电流纹波,利用不完全微分PID控制器和不平衡补偿算法实现5自由度稳定悬浮;最后,将该磁悬浮余热发电机应用到实际客户现场,从稳定裕度、承载力和轴振峰峰值3个维度验证磁悬浮余热发电机的可靠性. 现场试验结果表明:磁悬浮余热发电机系统运行稳定可靠,实现了满功率发电和长期运行考核;在全工况运行范围,磁悬浮轴承系统的灵敏度函数小于12 dB,余热发电机转子振动峰峰值小于53 μm,满足ISO14839-3规定的长期稳定运行要求;轴向承载力最大达到3 600 N,满足实际工况需求.      

磁浮系统中免疫专家PID控制器的改进

磁浮系统是一种典型的非线性、不稳定性开环系统。由于传统的比例-积分-微分（PID）控制器的参数是固定的,因此,控制系统无法兼顾悬浮系统的静态和动态性能。本文提出一种基于粒子群优化（PSO）算法的分段专家免疫PID控制器。该控制器先利用免疫PID控制器给出悬浮系统的阶跃响应曲线,再根据误差变化将该曲线划分为五个阶段,分段实现基于PSO算法的专家PID控制器。该控制器的优点是能够在悬浮系统工作时在线对PID参数进行调节,适应误差的不同变化,使控制器响应速度加快、调节精度提高,稳态性能变好,而且几乎没有超调和振荡。利用Matlab仿真,结果表明在相同精度要求下,该控制方法与单一的专家PID控制器的相比,磁浮控制系统的过渡时间变短,调节时间变短且过渡性能较好。     

Robust Stability and Performance Comparison of PID and PPI Control

Predictive PI (PPI) control form, capable of time delay compensation, has been put forward recently.This control algorithm is essentially a PI controller with enhanced derivative action, which is not only suitable for long time delay process, but also of simple structure and excellent robust stability. The performance of PPI controller was demonstrated and compared with that of traditional PID controller by different tuning methods.     

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．     

基于神经网络PID的连挤连轧速度控制系统

根据连挤连轧速度控制的特点,将改进BP神经网络与PID控制算法相结合,采用西门子S7-200型PLC实现连挤连轧机的变频调速控制.通过与传统PID和BP神经网络PID算法比较,改进BP神经网络PID控制器具有较短的动态响应时间和良好的跟随性,表明该方法在连挤连轧速度控制中有良好的应用价值.     

自动寻迹运输车舵轮模糊PID控制器的设计与仿真

建立了自动寻迹运输车舵轮控制系统的数学模型,设计了一种基于模糊PID控制的运输车方向控制系统。文中较详细地分析了控制系统数学模型的简化、模糊PID控制器的设计过程以及加模糊PID算法后系统的阶跃响应,同时对加控制算法前后系统的阶跃响应进行了对比仿真研究。仿真结果表明,加入模糊PID算法后系统的稳定性和快速性等动态性能得到了较好地改善。将仿真得到的数据应用到样机的试验中,发现该运输小车的方向控制系统能很好地满足其在前进过程中对方向调节的快速响应,样机系统具有较好的动态性能。     

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。