PMSM中基于改进BFO算法的无传感器速度控制方案

针对永磁同步电机(PMSM)矢量控制系统中传统PI速度控制器性能较差的问题,提出一种结合改进型细菌觅食优化(IBFO)算法和分数阶PI控制器的无传感器速度控制方案。首先,利用分数阶PI控制器代替传统PI控制器提高对时变、非线性控制系统的控制性能;然后,对传统BFO算法进行改进,通过融入粒子群优化算法中的信息共享机制,根据个体最优和全局最优来更新细菌位置;最后,以速度控制稳定性和超调量作为适应度函数,通过IBFO算法来优化分数阶PI控制器的参数,以获得最佳控制性能,并通过扩展卡尔曼滤波器(EKF)来估计电机实际转速。实验结果表明:与传统方法相比,提出的控制方法能快速且稳定地控制电机转速,具有较高的应用价值。     

基于变论域模糊PID控制动力总成主动悬置分析

为提高汽车的驾乘舒适度,抑制汽车发动机和路面同时向车身传递振动,减小动力总成悬置在发动机和车身之间的相互移动趋势,利用自适应模糊PID控制算法对动力总成悬置系统进行模糊化处理,同时根据变论域思想,设计系统的输入输出伸缩因子,提出一种变论域自适应模糊PID控制算法。设计仿真控制器,将自适应模糊PID控制和变论域伸缩因子控制相结合,在Matlab/Simulink中进行控制系统的仿真研究,结果表明:在路面和发动机的激励下,变论域自适应模糊PID主动控制相比于自适应模糊PID控制能够更好地抑制悬置的振动,提高整车的舒适性和平稳性。     

基于RBF神经网络的永磁同步电机控制系统

由于永磁同步电机控制系统具有非线性等特点，而使传统PID人工调节参数过程过于繁琐，且无法根据电机的运行状态改变参数，为了提高控制精度、增强控制系统的自适应能力，课题组以电流环PI控制为基础，结合径向基（RBF）神经网络对永磁同步电机进行在线辨识，根据辨识得到的灵敏度信息整定PID控制参数，建立参考模型。在MATLAB软件中利用Simulink中建立了PMSM模型，通过对比PID、RBF PID在启动环节和负载变化时的速度变化，验证了改进BRF PID控制的有效性。仿真结果表明RBF PID控制具有更快的响应，更好的抗干扰能力。     

基于矢量控制的电动汽车用永磁同步电机系统研究

针对传统PWM调制技术运用到电动汽车时，存在的谐波含量较大，转矩脉动较高等缺点，设计了基于矢量控制的电动汽车 用永磁同步电机系统。基于矢量控制的原理，在MATLAB/Simulink环境下搭建了永磁同步电机矢量控制系统模型，采用id=0控制策略，仿真研究了系统 动态响应。以TI公司的数字信号处理器(DSP) TMS320F28335作为控制芯片，搭建了永磁同步电机控制系统实验平台，实验研究了电机系统在基速以下运行的状态 和效率。仿真和实验结果具有很好的一致性，该研究可为电动汽车用永磁同步电机系统的设计和分析提供参考。     

滑模控制的PMSM调速系统抗负载性能研究

针对永磁同步电机(PMSM)调速系统在突加负载时产生的抖动现象,基于矢量控制的电机调速系统,设计了一种将永磁同步电机速度环上用滑模控制代替传统比例积分(PI)控制的新方法;建立了这两种控制方法的Matlab/Simulink仿真模型,同时搭建了永磁同步电机的负载试验台。结果表明:改进的滑模控制方法在电机突加负载时,电机转速恢复稳定值时间比PI时减小了83%;在恢复稳定转速后,采用滑模控制比PI控制的电机转速稳态误差减少了90%;验证了所提出的滑模控制方法具有较强的抗负载能力,很大程度上改善了电机的响应速度。通过试验研究分析,得到了PI控制的转速偏差大于滑模控制的转速偏差的试验结果,进一步验证了在电机达到稳定状态突加负载后,滑模控制的永磁同步电机具有良好的抗负载性和系统稳定性。     

基于MC56F84789的PMSM伺服控制系统设计

目前,在数控机床、自动化生产线、工业机器人等应用场合,以永磁同步电机(PMSM)为控制对象的全数字交流伺服系统正逐步取代直流伺服系统。为了提高永磁同步电机控制器的控制性能,设计开发了基于飞思卡尔32位的MC56F84789型DSP的永磁同步电机数字化矢量控制器。MC56F8479包含各种先进的高速、高精度外设。文中介绍了PMSM的数学模型和磁场定向矢量控制原理,设计了一套功能完善、实时性好的PMSM交流伺服系统。实验结果表明电流环响应迅速、速度和位置闭环控制无稳态误差,所设计的系统工作可靠,控制速度快。     

电磁式主动悬置系统分目标控制研究

为提高汽车动力总成悬置系统的隔振性能,建立了同时考虑动力总成及车身垂直、俯仰方向的6自由度半车主动悬置系统动力学模型。考虑作动器动态特性对系统控制精度的影响,采用分目标控制的方式,将主动悬置系统分成悬置部分和作动器两部分。对悬置部分设计了适应性强、鲁棒性好且易于实现的模糊控制器及变论域模糊控制器,作动器电路部分则选择简单实用的PID控制器,并利用粒子群算法对PID参数进行优化。为验证控制器的效果,以发动机和路面的联合激励为系统输入进行仿真。结果表明:与被动悬置系统相比,采用分目标控制的主动悬置系统,作动器能更好地跟踪输出悬置所需的理想控制力,使得系统各方面性能均得到不同程度的改善,提高了整车舒适性水平。     

灵巧机械手变负载误差控制与优化

鉴于变负载对灵巧机械手精度影响的问题,基于D-H参数连杆坐标系,建立灵巧机械手系统的运动学模型,求解灵巧机械手末端位置的运动学方程,研究关节在轨迹规划前提下的位置及速度曲线,分析变负载对机械手末端精度的影响,求解变负载对灵巧机械手末端精度的误差模型,在变负载对末端精度及速度的影响下得出灵巧机械手在变负载作用下的误差曲线,通过基于粒子群算法的PID控制器对其进行误差优化。仿真结果表明:基于粒子群的PID控制器对变负载引起的误差进行优化补偿,为灵巧机械手变负载的进一步研究提供了理论基础和依据。     

基于模糊PI控制的pmsm驱动控制系统

针对PI参数自整定存在控制系统数学模型的精确度、整定效率低和优化时间长的问题,提出一种基于模糊控制 的参数自整定的优化策略。以伺服控制系统的数学模型为基础,根据模糊控制的基本原理,设计PMSM的速度模糊PI 控制器。然后根据矢量控制原理,在MATLAB/Simulink仿真平台上搭建PMSM控制系统的模型,并对PMSM控制系统 进行了仿真。仿真结果表明：在传统PI控制的基础上增加参数自整定是正确和有效的,能使伺服系统具有较强的负载 抗扰性和良好的动态跟踪性能。     

基于改进型非奇异模糊终端滑模观测器的PMSM无传感器控制

针对传统非奇异终端滑模控制收敛速度不够快的问题,设计了一种改进型非奇异终端滑模面。为了减弱滑模观测器(SMO)的固有振抖,以模糊控制的思想对其控制增益进行了实时优化。为解决传统锁相环不能同时很好地兼顾动态性能和稳态性能的问题,按照前馈补偿的思想设计了一种新型锁相环。最后,在Matlab/Simulink中对永磁同步电机(PMSM)无传感器控制系统进行了仿真,分析结果表明了所改进算法的正确性和有效性。     

基于GRN模型精密机械手末端映射关系

针对相邻关节误差对机器人末端的精度影响等问题,鉴于生物细胞自组织GRN模型的运行机理,提出基于GRN模型机械手精度的映射关系,研究机械手运动学模型和GRN模型的结构特性,分析机械手相邻关节误差的累积与GRN模型中细胞间的作用特点,求解基于GRN模型机械手相邻关节影响的误差模型,考虑在几何因素的影响下,以3R机器人为研究对象,建立求解机械手末端位姿的误差值,采用基于自适应粒子群算法优化的PID神经元模型对其进行误差优化,获取粒子群算法的进化过程和PID神经元控制器的控制曲线。仿真表明:基于GRN模型重载机械手相邻关节误差模型的有效性与合理性得到了验证,且机械手相邻关节引起的末端误差得到了有效控制。     

基于多目标FCS MPC的永磁同步发电机MTPA控制

永磁同步发电机系统常用控制策略是电压外环和电流内环的双闭环矢量控制,在实际PI控制中,控制效果对系统参数的依赖度较高,且不同工况下最优PI参数不同,因此在变工况控制情况下控制效果不佳。课题组针对永磁同步发电机的最大转矩电流比（MTPA）控制,提出了一种基于多目标有限集模型预测控制(FCS MPC)的MTPA控制方法,在FCS MPC基础上,通过多目标优化建立代价函数,实现转矩参考值跟踪、MTPA优化控制和最大电流约束,可以代替传统的基于双闭环的矢量控制及电流模型预测控制,具有较强的鲁棒性和良好的动静态性能。通过MATLAB/Simulink仿真分析及基于STM32F407IGT6的硬件系统的实验对比,验证了方法的可行性,有效实现了永磁同步发电机的MTPA控制。     

失独之殇：失独家庭的养老困境及其解决对策

将模型参考自适应技术（MRAS）应用于永磁同步电机（PMSM）无速度传感器直接转矩控制系统中。以永磁同步电机本身为参考模型,以电机的电流模型为可调模型,并利用Popov超稳定理论推出自适应律,对转子速度和位置信息进行辨识。考虑到无速度传感器控制系统存在参数变化和负载扰动的鲁棒性问题,将自抗扰控制（ADRC）引入到模型参考自适应无速度传感器调速控制系统中,形成一种新型的复合控制算法。在Matlab/Simulink中建立基于MRAS和ADRC的混合无速度传感器直接转矩控制系统仿真模型,仿真结果表明,该算法具有较好的速度和位置辨识精度、较强的鲁棒性和抗干扰特性、较优的动静态特性。     

面向汽车空调系统的自适应模糊PID控制

针对汽车空调系统受行驶速度以及环境温度的影响,车厢内温度变化具有非线性、时变等问题,使得传统的温度调节器难以满足控制要求。因此,在传统PID控制理论的基础上,提出了面向汽车空调系统的模糊PID控制方法。该方法将检测到的温度值变换到相应的论域并转换成合适的语言值,通过建立隶属度函数,在模糊规则下进行模糊推理,从而得到精确的控制量。最后,在汽车空调系统模型上进行了设计仿真和验证,表明了该控制方法具有较好的应用效果。     

基于粒子群算法与改进Ziegler-Nichols算法的PID整定方法

针对Ziegler-Nichols算法设计的PID控制器阶跃响应不理想,不具有灵活性等缺点,提出基于粒子群算法与改进 Ziegler-Nichols算法的PID整定方法。采用粒子群算法优化了Ziegler-Nichols算法中的幅值和相角,设计了具有更好性能 指标的PID控制器。实验结果表明采用该方法进行参数整定后的PID控制器响应速度较快,降低了系统的超调量。     

基于混合蚁群粒子群算法的立体库堆垛机路径优化

针对自动化立体仓库中的堆垛机路径优化问题，课题组通过分析立体仓库中堆垛机的工作特点与运行情况，提出了基于混合蚁群粒子群算法的路径优化方法，在传统的蚁群算法中结合粒子群算法思想，使算法同时具备蚁群算法的正反馈与粒子群的多样性。通过对实例进行MATLAB仿真分析表明：混合算法路径优化速度较快，且比以往的路径更短。研究使堆垛机的运行效率得到提高。     

基于模糊自适应PID控制的汽车涂装烘房温控系统研究

针对现今汽车烘房温度控制系统中存在设备规模庞大、控制程序繁琐，从而导致开车调试难、控制参数设置比较繁琐等问题。文章采用模糊自适应PID算法，将模糊控制与PID控制结合起来，利用模糊算法在线实时调整PID参数，把模糊自适应PID控制具体应用到烘房温控系统中，解决了传统烘房温控系统控制器依赖精确的数学模型的问题，增强了烘干室温度控制系统对不确定因素的适应性。并利用MATLAB对系统进行仿真，与传统单纯的PID控制进行比较，仿真结果表明基于模糊自适应PID控制的汽车烘房温控系统具有响应速度快、调整时间短、稳态误差小、超调量小等特点，有效改善了系统的动态性能和静态性能。     

永磁同步电机调速系统模糊滑模双重控制策略

为解决永磁同步电机传统速度控制系统中出现的控制精度低和响应灵敏度不够等问题，课题组提出一种新型的模糊滑模双重控制策略。设计了基于模糊控制和滑模控制的全新电机系统速度环控制结构，结合2种控制方案的优点，使得系统的动态性能明显改善。仿真结果表明该控制系统具有更好的抗干扰能力和更高的准确性，提出的模糊滑模双重控制策略是有效的。     

基于改进粒子群算法自整定伺服系统PID控制器的研究

伺服系统是一种非线性控制系统.提出用改进粒子群算法自整定伺服系统PID控制器的参数,给出了详细的整定过程,并在MATLAB的simulink中进行了建模仿真,结果表明,与传统的粒子群算法自整定PID控制器相比较,改进粒子群算法应用于伺服系统PID控制器自整定响应速度更快,无超调,稳定性更好.     

新型免疫克隆算法在永磁无刷直流电机系统中的应用

为了提高电机控制系统的动态响应和稳定性,提出于一种基于对抗制的优化免疫克隆算法,引入联赛对抗的机 制,在抗体更新的过程中,产生多组具有指向性的抗体,按赛制规则淘汰筛选,以获得最优的PID控制器参数。在永磁无 刷直流电机系统下的仿真结果表明：与一般PID控制器相比,免疫克隆算法优化控制下的永磁无刷直流电机系统具有较 好的动态特性和稳定性能。