搜索结果: 1-15 共查到“动力与电气工程 PID”相关记录33条 . 查询时间(0.046 秒)
基于模糊PID算法的液压机压边力系统设计
压边力 模糊PID控制 自适应 Simulink
2014/1/9
针对液压机压边力控制系统的特点，采用自适应模糊PID算法，在Matlab/Simulink中建立模糊逻辑控制器，设计出自适应模糊PID液压机压边力控制系统.仿真结果表明，自适应模糊PID算法使系统具有良好的动静态特性，增强了系统的鲁棒性.
模糊自适应PID控制的双闭环风压调节系统
自适应 PID 双闭环串级控制 建模与仿真
2014/6/9
针对工业通风系统存在大惯性、时滞、非线性的特点，以及常规PID控制、模糊控制中存在参数不易整定、自适应能力有限的问题，提出了一种转速、压力双闭环调节输出参数的控制策略。该控制系统将串级控制与通风系统相应环节的数学模型相结合，由PID控制器调节内环转速参数，模糊自适应PID控制器调节外环风压参数，保持输出风压的恒定。仿真结果表明，该控制方法具有响应速度快、超调量小、抗干扰能力强的优点，能够显著地提高...
变速风力发电机组的模糊-单神经元PID控制
风力发电 PID控制器 智能控制 单神经元PID控制器 模糊自整定
2012/7/3
对风力发电机组的数学模型及常规PID控制器进行了分析设计，由于变速风力发电机组的转速变化范围很宽，表现出高度的非线性性和时变性，常规的PID控制器难以在全范围内得到理想的控制性能。为此，提出采用单神经元智能控制器来替代常规的PID控制器，以改善机组控制性能。在分析单神经元控制器的结构和控制原理基础上，为了进一步提高单神经元控制器的动静态性能，引入了模糊控技术，实现了单神经元控制器输出增益的参数自整...
基于模糊自适应PID控制的压水堆负荷跟踪
压水堆 堆芯 非线性模型 模糊自适应PID控制器 模糊控制器 PID控制器
2012/4/6
随着电网中核电装机比例的增加，核电机组必须要进行负荷跟踪。用压水堆堆芯的非线性模型，取代常用的局部线性化模型，并考虑了堆芯功率变化引起的物理和热工参数的变化，基于该模型设计了模糊自适应比例积分微分(proportion integration differentiation，PID)控制器、模糊控制器、PID控制器3种方法跟踪堆芯功率，仿真及比较分析表明，模糊自适应PID控制器，不但具有良好的动态...
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....
以高压静止无功补偿器(static var compensator, SVC)为研究对象，针对传统比例-积分-微分(proportional integral differential, PID)控制器难以对设定值进行有变化的跟踪和对扰动进行抑制的缺陷，提出在传统PID控制器的基础上加入一个2阶微分控制环节以实现公共连接点的电压稳定控制，并采用改进的神经网络粒子群优化算法对控制器的参数进行优化，使...
分数阶PID控制器用于STATCOM控制研究（Study of Fractional Order PID Controllers for STATCOM）
遗传粒子群优化 FOPID 鲁棒性 静止同步补偿器 电力系统
2010/8/17
分数阶PID（FOPID）控制器是一种微分阶与积分阶是分数的PID控制器，其设计关键在于如何设定FOPID的5个重要控制参数。文章采用遗传粒子群优化（GAPSO）算法来设计FOPID控制器，并定义了一种新的代价函数以便在整个时域范围内加快控制参数的搜索过程。与常规PID控制器的仿真对比表明：在模型不确定时，所设计的FOPID控制器能大大提高控制系统的鲁棒性。
分别推导出了基于线性模型和非线性模型的水轮机调节系统闭环比例积分微分(proportional-integral-derivative，PID)控制的微分方程。以水轮发电机组转速偏差相对值的时间乘误差绝对值积分指标作为粒子群优化算法的适应度函数，分别实现了采用这2种不同数学模型的水轮机调速器PID参数的优化设计。计算结果表明，PSO优化算法对于非线性系统控制参数的优化设计是一种有效的方法；采用不同...
磁悬浮平台的解耦模糊PID控制
模糊控制 PID控制 磁悬浮 解藕控制
2009/9/24
介绍差动式磁悬浮平台的结构与工作原理，建立磁悬浮平台的数学模型。采用输入输出空间变量变换实现平台3自由度的解耦，研究磁悬浮平台的模糊PID控制。该控制方法根据不同的偏差E、偏差变化率EC对PID参数Kp，Ki和Kd进行自校正，给出了Kp，Ki和Kd的模糊规则表。实验结果表明：平台的阶跃响应超调量很小，约为6%，上升时间约为0.1 s，稳态误差约为2%；当平台被迫向下偏移0.2 mm时，系统仍能快速...
基于菌群–粒子群算法的水轮发电机组PID调速器参数优化
菌群优化算法 粒子群优化算法 水轮发电机组 PID参数优化
2010/4/22
为解决水轮发电机组调速器PID参数优化问题，引入菌群优化(bacterial foraging optimization，BFO)算法。考虑到BFO算法收敛速度慢，而粒子群优化(paticle swarm optimization，PSO)算法具有较好的收敛性，提出BFO-PSO算法。以描述菌体间相互吸引、相互排斥、相互学习的Jcc指标与综合ITAE指标之和构成一种新型适应度函数。数值计算结果表明...
磁浮开关磁阻电机悬浮力的反馈线性化PID控制
磁悬浮 开关磁阻电机 反馈线性化 比例积分微分
2009/9/17
推导磁浮开关磁阻电机轴向悬浮力数学模型。针对悬浮力控制的严重非线性，设计双环控制的轴向悬浮力控制器。反馈线性化控制将复杂的非线性对象转变为简单的线性控制系统，结合PID控制实现精确的位移跟踪，电流内环则实现了绕组实际电流对期望电流的跟踪控制。仿真与实验测试了系统在空载、负载、突加负载时的位移跟踪性能，验证了所提出控制方法的可行性及有效性。
针对球磨机制粉系统的多变量、强耦合、非线性和时变性等特点，提出应用于球磨机对象控制的基于模糊径向基函数神经网络的PID控制算法。在这种控制系统中，PID控制器的控制参数采用模糊径向基函数神经网络进行自适应整定，系统控制参数采用混合优化算法，即首先采用混沌粒子群优化(particle swarm optimization，PSO)算法进行离线粗调，再采用BP算法进行在线细调，从而快速全局收敛得到最佳...
利用T-S模糊自适应PSO算法优化PID参数
微粒群优化算法 PID控制 参数优化
2009/7/14
针对微粒群优化算法存在的早熟问题，提出了一种基于T-S模型的模糊自适应PSO算法（T-SPSO算法）。算法依据种群当前最优性能指标和惯性权重值所制定T-S规则，动态自适应惯性权重取值，改善了PSO算法的收敛性。将该算法应用于PID控制器的参数整定，可得到更优的控制器参数。仿真结果验证了所提出算法的有效性和所设计控制器的优越性。
为有效提高大范围变工况时单元机组的负荷适应能力，克服非线性特征对系统运行性能的影响，该文基于反推法，针对一个典型的锅炉–汽轮机单元非线性模型，经过工作点的坐标平移、模型的适当简化，将其分解为2个具有一个相同控制输入的子系统，对于各个子系统，通过合理选择虚拟控制变量，逐步构造出偏差信号的李亚普诺夫函数，进而设计出非线性机炉协调控制器，并将其转换为PID控制器形式。针对某500 MW锅炉–汽轮机单元进...