摘要：为提高永磁同步电动机(Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM)牵引轨道交通车辆的运行稳定性,设计了二自由度pid速度控制方法。首先,在同步旋转坐标系上建立PMSM的数学模型。其次,基于模型设计了二自由度pid速度控制方法。该方法可根据系统的跟随特性和干扰抑制特性的要求,独立设置控制器参数,从而实现双优控制。最后,基于MATLAB/Simulink搭建了PMSM伺服系统速度环二自由度模型,并通过系统仿真,验证了该方法的有效性。

摘要：针对二自由度pid控制器参数整定困难的问题,提出了一种基于单亲遗传算法的二自由度参数整定方法。运用该算法分别对单自由度pid控制器和二自由度控制器进行了整定,并与传统方法整定的结果进行了比较。仿真表明,单亲遗传算法的参数整定方法,能有效地提高两类pid控制系统的性能,所设计的二自由度pid控制器可以使控制系统同时具有良好的目标跟随特性和干扰抑制特性。

摘要：以永磁同步发电机(PMSG)为研究对象,在分析永磁同步发电机数学模型的基础上,结合矢量控制技术,提出了一种二自由度pid转速控制方法,并在MATLAB/Simu-link环境下构建系统的仿真模型。仿真结果表明,二自由度pid控制方法与传统pid控制相比,具有目标值快速跟踪和抗干扰性能高的优点,提高了系统的动态性能。

摘要：针对火电厂燃烧过程中主蒸汽压力控制系统的大时滞、大惯性和非线性 ,采用以炉膛辐射信号为中间被调量的串级控制系统 ,并设计一个基于神经网络预测模型的模糊神经网络控制器作为主控制器。该控制器首先将神经网络与预测控制相结合 ,采用递阶遗传算法对神经网络的结构和权值分别进行训练 ,以实现非线性、大时滞系统模型的精确预测 ;然后将模糊控制与神经网络相结合 ,实现模糊神经网络预测控制。考虑到炉内剧烈的湍流燃烧造成炉膛辐射信号包含随机分量 ,又设计了一个附加判断器的二自由度 pid控制器作为副控制器。仿真结果表明 ,该方案显著提高了非线性、大时滞燃烧系统的控制品质 。

摘要：遗传算法提供了一种复杂系统优化问题求解的通用框架,它通过对生物遗传和进化过程的模仿,来实现对问题的最优解的自适应搜索。针对基本遗传算法应用中早熟和慢收敛问题,应用改进的遗传算法,将适应度引入对操作因子的自适应调整,并给出了基于Matlab编程的实例。在此基础上,针对二自由pid的控制器优化设计问题,运用改进的遗传算法,在Matlab上进行了控制器参数的设计和仿真。结果表明,改进的遗传算法具有更快的收敛速度、更高的效率及全局收敛性,是一种适于工程应用的参数寻优方法。