基于无速度传感器的永磁同步电机模糊PI控制

为了提高PMSM调速系统的快速性、稳定性和鲁棒性,提出1种改进型PI调节器的调速方法。针对PI调节响应慢,存在抖振的情况,设计了1种模糊PI调节器替代原有的传统PI调节器,从反电动势中提取转速和转子位置信号,减小计算转角和转速的误差和复杂性,搭建仿真模型对提出的方法进行验证。仿真结果表明:设计的模糊PI观测器鲁棒性强,提高了调速系统的快速性、稳定性,可靠性高、超调量小,能够有效抑制抖振,与传统PI调节器比较,在动态性能和精度上有更好的效果。     

一种永磁同步电机的无传感器速度估计方法

为了扩展速度估计范围,将高频注入法和自适应观测器相结合,在低速时,以高频注入法为主导作用,中高速时则平滑过渡到自适应观测器,从而扩展了永磁同步电机无速度传感器矢量控制系统的调速范围;同时,分析了死区对系统的影响,并提出了相应的补偿方案;最后,通过仿真验证了本方案的可行性。结果表明,所介绍方案可以实现全速度段的转速估计。     

模糊滑模控制在永磁同步电机中的应用

本文结合终端滑模控制和模糊控制两种非线性控制方法,提出了一类永磁同步电动机的模糊滑模控制方法.为了实现永磁同步电动机伺服系统快速而准确的位置跟踪控制,在控制器设计中,利用中继切换控制使系统在给定的当前控制律的作用下运行到某一特定状态(或某一特定区域)后,再在滑模控制策略中引入模糊控制算法,进而设计了一种基于模糊滑模控制的非线性电机转速控制器.仿真结果显示,模糊滑模控制较好地解决了抖振问题,有效地实现了电机的转速跟踪,具有良好的动、静态特性和鲁棒性.     

基于遗传算法的永磁同步电机模糊PI转速控制

针对永磁同步电机使用传统比例积分（PI）控制器时存在参数整定困难的问题,本文首先利用模糊控制方法应用于PI控制器以改善其控制性能。然后,利用遗传算法优化模糊PI控制器的比例因子,建立遗传-模糊复合控制器以减少比例因子的整定误差从而进一步提高控制器的性能。最后,依据同步电机的数学模型,应用遗传-模糊复合控制方法构建仿真控制系统。仿真结果表明,本文方法是可行的和有效的。     

基于规则自校正模糊控制器的永磁同步电机控制研究

提出了一种规则自校正模糊控制器,并将之用于永磁同步电机的控制中,设计了一种在线的模糊推理算法,使得模糊控制规则可以得到实时在线的调整．仿真结果表明基于规则自校正模糊控制器的永磁同步电机系统的性能与一般模糊控制系统相比具有较快的响应速度、较高的稳态精度和较强的鲁棒性．     

一种改进型DRNN神经网络自学习PID控制

本文针对多变量耦合系统,采用DRNN神经网络对PID控制器参数进行自学习,提出了将学习因子在学习过程中进行动态调整,与传统DRNN神经网络自学习PID控制整定结果进行比较,使用matlab进行仿真,仿真结果表明,学习因子动态调整后的参数结果在超调量、调节时间、稳态性能上明显优于传统DRNN算法。     

永磁同步电机无速度传感器矢量控制系统研究

从工程实际出发,探讨了基于脉振高频电压注入法的永磁同步电机转子位置估计算法,阐述了转子位置信息的提取过程.为了验证理论分析的正确性与可行性,在Matlab6.5/Simulink平台上对内埋式永磁同步电机进行了仿真研究,并进行了系统静态、动态性能的测试.     

永磁同步电机直接转矩控制研究

针时PMSM中传统直接转矩控制所存在的问题,提出了磁链十二分区控制策略,并借助于Matlab强大的仿真建模能力,在Matlab/Simulink中建立控制系统的仿真模型,证明了十二区间控制政策能够改善系统的低速性能.     

一种温度控制系统的模糊神经网络控制方法研究

针对无法取得精确数学模型的温度控制系统的节能控制问题,提出一种温度控制的模糊神经网络控制器,通过智能控制空调设置温度的方式实现节能。以通信基站为例,通过仿真实验,表明采用提出的控制策略可以克服不确定性的影响,系统具有更好的鲁棒性和自适应能力。这种方法可用于相似温度控制环境下的节能。     

一种神经网络智能PID控制器

提出一种将线性PID控制与神经元自适应、自学习相结合,基于计算机的新型神经网络智能PID控制(NNPID)方法。采用PID控制器和NN控制器共同调节,并具有自整定、自学习算法。还给出了NNPID控制器的结构、算法及二阶对象下系统的仿真结果。     

基于神经元自适应PID的交流永磁同步电机仿真研究

伺服电机因其可实现精确的速度、位置控制广泛应用于工业机器人领域.而由于机器人工作环境和工作对象的复杂和多变,导致传统控制算法的控制效果无法满足系统的既定目标.利用神经网络学习算法的自学习和自适应能力,结合传统PID控制算法设计了一种神经元自适应PID控制器.与传统PID控制器的控制效果相比较,仿真结果证明应用神经元自适应PID控制算法的伺服系统具有更强的稳定性和抗干扰能力.     

基于免疫反馈机制的模糊PID永磁直线同步电动机控制研究

针对永磁直线同步电机的控制问题,常规PID控制器不能获得理想的控制效果,模拟生物免疫调节机理,同时结合现在模糊控制理论设计了一种全新的免疫模糊自适应PID控制器,并进行了仿真实验.     

一种基于模糊PID控制的锅炉汽包水位控制方法

通过对锅炉汽包水位的动态特性的分析。设计了汽包水位的模糊PID控制方案。通过Simulink工具箱对实际的锅炉汽包水位进行了系统仿真实验，结果表明：该方案响应速度快、精度高，同时对虚假水位有较好的控制效果。     

基于模糊神经网络PID控制的打捆机控制系统设计

为实现打捆机工作过程中秸秆喂入量随机具行驶速度变化的精准控制。采用由模糊控制、神经网络和PID组合算法构成的控制系统实现对打捆机捡拾喂入量的精确控制,用电子皮带秤对喂入量实时检测,以实测值与设定值的误差和误差变化率作为输入量并进行模糊化处理、确定隶属函数并通过模糊推理和反模糊化生成输出量作为控制系统的调控因子,采用RBF神经网络调控模糊控制过程,以梯度下降算法对网络加权系数、基宽向量和中心向量进行调整。田间试验结果表明该控制系统可以将喂入量误差控制在±5%之内,且对机具速度控制响应速度较快。模糊神经网络PID控制模式具有控制精度高、抗干扰能力强、收敛速度快等特点,为打捆机控制系统的发展提供了一种方法。     

基于模糊神经网络PID的无刷直流电机控制系统研究

针对传统PID控制在无刷直流电机控制系统中达不到良好的控制效果的问题,在无刷直流电机的数学模型基础之上,设计一种模糊神经网络自适应PID控制器,该控制器利用模糊控制非线性控制作用和BP神经网络的学习能力及适应能力相结合对PID参数进行在线实时调整。对基于模糊神经网络自适应PID控制器的无刷直流电机的双闭环控制系统进行仿真实验,实验结果表明,可以提高控制系统的响应速度,减小超调量,对负载及电机参数的变化都有较强的鲁棒性。     

模糊神经网络控制蔗种分发器的研究

为提高蔗种分发质量,通过利用超声波传感器对蔗种分发质量进行数据采集,由LA3160放大器放大后送入MSC1210Y5单片机内,运用模糊神经网络进行数据处理,从而控制蔗种输出门宽度x的开启大小,控制蔗种输出,实现模糊神经网络控制蔗种分发。仿真试验表明,利用模糊神经网络控制蔗种分发,能够彻底改变以往蔗种分发不均匀的现象。     

基于CMAC学习控制的永磁同步电机仿真研究

将一种基于CMAC神经网络的PID控制器引入到永磁同步电动机交流调速系统中,取代传统的PMSM双环控制系统中的转速外环PI控制器.仿真结果表明,运用该控制方法与规则自校正模糊控制相比具有较快的响应速度、较高的稳态精度和较强的鲁棒性.     

内圆磨床伺服系统模糊PID控制研究

针对数控内圆磨床伺服系统的控制精度不高、超调量大的问题,提出采用模糊PID位置控制方法。该控制方法结合常规PID和模糊控制算法的优点,通过模糊控制规则在线修改PID参数,解决了PID控制器参数整定不良、性能欠佳的问题。Madab仿真结果表明,该模糊PID控制器具有控制精度高、响应快、超调量小、适应性强等特点,具有良好的动态、稳态特性。     

锅炉温度模糊PID控制系统研究

锅炉温度具有大惯性、大滞后、非线性和时变性的特点,运行过程中扰动因素多、难控制.针对这种情况,文章综合了模糊控制和PID控制的优点,将SIMULINK与FUZZY TOOL BOX有机结合设计模糊自整定PID控制器.系统的仿真结果表明,该控制方法大幅度提升了对非线性、滞后性系统的控制效果,而且增强了系统的灵活性和适应性.     

一种模糊神经网络的人脸识别方法

将模糊推理系统和神经网络相结合,给出了一种模糊神经网络的人脸识别方法.介绍了该模糊神经网络的结构,构造模糊神经网络模糊规则的方法,模糊神经网络的多准则学习算法.在ORL人脸图像库上的实验结果表明了该方法的有效性.