应用ISAD系统开关磁阻电机控制发动机怠速脉动仿真

针对发动机怠速脉动控制问题,提出以四缸四冲程发动机转矩脉动作为控制系统扰动信号,用ISAD系统三相6/4型开关磁阻电机转矩控制并减小发动机怠速转矩脉动的控制策略,对发动机与开关磁阻电机建立数学模型,同时建立控制系统动力学方程,构建自适应模糊PID控制器,应用Matlab建立仿真数学模型,得到系统转矩与转速仿真波形,发动机怠速控制在30r/min内波动。     

用于天然气发动机怠速控制的模糊PID控制器

考虑到天然气发动机怠速过程的非线性、时变性和不确定性,提出了一种怠速模糊PID控制模型,并利用MATLAB所提供的Simulink工具进行了仿真。结果表明,在怠速工况下,模糊PID控制较数字PID控制转速波动小,控制效果好。     

柴油机怠速模糊PID控制的研究

研究了基于模糊PID控制的柴油机怠速控制系统,重点介绍了模糊PID控制算法在柴油机怠速控制中的应用,并对控制系统进行了仿真验证。结果表明：在模糊PID控制下,当系统模糊规则选取合适时,系统的动、静态性能均较经典的PID控制器优越。     

发动机神经网络自适应PID转速控制

为提高发动机怠速控制的准确性,解决非线性、复杂的系统控制问题,详细介绍发动机模型建立方法、转速神经控制的结构和神经网络的形式,并将神经网络同PID控制很好的结合起来,以有效解决发动机转速控制问题。     

基于模糊神经网络的磁悬浮球位置控制研究

为了实现磁悬浮球系统高精度位置控制,提出一种基于模糊神经网络补偿PID控制的磁悬浮球系统位置控制新方法,该控制系统由模糊神经网络辨识器、PID控制器和模糊神经网络控制器组成。模糊神经网络辨识器基于PID控制器所提供的训练数据,建立控制系统误差与控制量之间的动态模型并将网络辨识参数实时传递至模糊神经网络控制器,模糊神经网络控制器基于实时辨识模型计算得到当前周期的补偿控制量,实现对PID控制的在线动态补偿,避免了离线训练过程,且无需建立精确的数学模型。方波信号仿真和实验结果表明:模糊神经网络补偿控制精度分别由PID控制的0.014 2 mm和0.221 1 mm提升至0.006 8 mm和0.073 9 mm,控制系统具有良好动态性能。     

基于神经网络PID的异步电机转速MRAS辨识

提出了一种基于神经网络PID的异步电机转速MRAS辨识方法。该方法利用Popov超稳定性理论推导的转速估算公式,并采用单神经元PID控制器进行电机转速辨识。在MATLAB∕Simulink环境中,建立了一个基于该方法的无速度传感器异步电机矢量控制系统,并进行了仿真试验,仿真结果表明,该方法提高了电机转速估算的精度和响应速度,从而提升了系统的性能。     

燃气发动机调速控制与试验

将神经网络与PID控制器相结合,构成了神经网络非线性PID（NNXPID）控制器。将该方法应用到发动机转速控制中,测试了发动机的转速阶跃变化工况、热机启动工况以及负荷突加工况,结果显示NNXPID既具有PID拉制器结构简单、参数物理意义明确、稳态性能良好的优点,又具有神经网络自学习、自适应的能力,还具有模糊控制的快速响应、智能调节的功能。NNXPID控制下的燃气发动机的稳定调速率小于5％,转速波动率小于0．5％,突加负荷瞬时调速率小于10％,稳定时间小于5S,具有很好的动态和静态性能。     

基于Simulink仿真的施肥机模糊神经网络PID控制方法

【目的】农用电气设备的部件十分复杂,易受到环境因素的影响,无法准确控制施肥量,故障频发。因此,需要一种成本低、运行稳定、施肥量控制精确、受工作环境影响小的施肥机控制系统。【方法】本研究采用模糊神经网络PID控制方法,将机器学习和非线性模糊控制方法引入传统PID控制器中,并基于MATLAB中Simulink仿真平台建立了模糊神经网络PID控制系统仿真模型。【结果】该模型可以根据模糊规则进行练习和学习,通过控制步进电机的转速和旋转角度来控制施肥量,神经网络还可以持续自动学习并动态改进系统的控制参数,以适应不断变化的农田作业环境。【结论】该模糊神经网络PID控制系统自我矫正能力强,可抵抗环境干扰,控制效果显著。     

一种自走式施肥机变量施肥控制系统改进

针对丘陵山区现有的自走式施肥机变量控制系统存在惯性大、非线性以及不能及时响应等,传统PID控制策略很难达到精准施肥要求。为此,在建立施肥控制系统数学模型的基础上,采用模糊PID对排肥轴转速进行控制,然后在Simulink工具箱搭建该控制系统的PID仿真模型。分析、对比传统参数整定的PID控制和自适应模糊PID控制系统性能差异。模型仿真和田间试验结果表明:自适应模糊PID控制器改进后的系统模型,响应时间为0.7 s,超调量3.36%,相比传统PID控制模型具有更好的动静态特性;而且在排肥控制性能试验中,单穴排肥量误差为1.52%~5.10%,变异系数最大为4.31%,排肥量准确性和均匀性均达到要求,改进的控制系统性能更优。     

怠速工况下氢发动机的过量空气系数控制策略

设计了氢发动机的怠速PID控制器,使发动机的转速迅速逼近目标转速,使发动机怠速稳定。提出了怠速过量空气系数的控制策略,对瞬态工况采用卡尔曼预测算法,对过量空气系数实行开环控制,满足实时性要求;对稳态工况采用卡尔曼滤波算法,对过量空气系数实行闭环控制,满足精确性要求。     

神经元自适应PID控制的应用--以汽车发动机转速控制为例

在汽车发动机转速控制中,PID控制具有简单,快速的优点,但是参数调整比较困难。因此,在分析了神经元的自学习机理的基础上,设计出基于神经元的自适应PID控制器。通过仿真结果表明,该控制器利用神经元的自适应能力实现了PID参数的在线调整,具有很强的鲁棒性,是发动机转速控制的有效方法之一。     

电控发动机怠速RBF神经网络控制

提出发动机怠速控制的神经网络方法,给出了RBF神经网络模型,并将带遗忘因子的梯度下降法应用于RBF神经网络的参数调整。利用RBF神经网络良好的非线性映射能力,通过对发动机转速及转速变化率映射,得到步进电机相应驱动信号,从而实现怠速控制。实验结果表明,神经网络控制响应快、鲁棒性强,可有效提高发动机怠速品质,改善发动机的性能指标。     

全液压驱动农用机械同步控制联合仿真研究

为提高农用机械面对偏载启动、负载突变和系统调速时的自适应性,提出一种基于BP-PID控制的全液压驱动农用机械同步控制系统。首先分析该系统液压工作原理,并提出转速控制原理和同步控制策略;其次分析BP神经网络原理并设计BP-PID控制系统;最后运用AMESim和Matlab/Simulink进行建模和联合仿真分析。仿真结果表明：采用BP-PID控制系统相对于PID控制系统,系统偏载启动时,响应速度提高36.4%,系统没有超调量,响应速度更快;负载突变时,系统转速变化量减少32%,系统响应速度提高25%,系统具有更好的鲁棒性;目标转速变化时,系统具有更好的调速性能。     

车用汽油机怠速稳定性控制技术研究

怠速燃油经济性和排放控制是发动机研究的重要内容。根据发动机怠速工作过程的非线性、时变和不确定性．研究了怠速稳定性控制机理，分析了怠速空燃比漂移对稳定性的影响，讨论了发动机平均值模型的建立及其在怠速空燃比控制中的应用，对传统的怠速PID控制、模糊控制等控制策略进行了分析，提出了怠速预测控制的理论框架，分析表明基于模型的预测控制对于发动机怠速稳定性具有更好的控制作用，指出了今后发动机控制技术的发展方向。     

电动变量施肥控制系统的PID参数优化

PID控制因其算法简单,被人们广泛应用到控制之中,包括可建立准确的数学模型的控制系统。但是,在电动变量施肥控制系统的运行过程中,常常会出现非线性和时变不确定性的问题,很难建立起准确的数学模型。在使用常用的PID控制器时,其参数往往整定不够好,性能欠佳,在运行过程中的适应能力也很差,不能达到理想的控制效果。为此,提出了一种基于遗传神经网络算法整定PID的方法,采用MatLab/Simulink软件建立传递函数仿真模型,之后分别采用RBF-PID和基于遗传算法优化的RBF-PID进行仿真对比。结果表明:基于遗传算法优化的RBF神经网络PID整定的电动变量施肥控制系统稳定性好,精度更高,具有更强的鲁棒性。     

天然气发动机怠速鲁棒控制

将H∞鲁棒控制理论应用于天然气(CNG)发动机的怠速控制,建立了CNG发动机动力学模型,描述了发动机的不确定性.应用Matlab鲁棒控制工具箱,设计出基于H∞理论的CNG发动机怠速控制器,并进行了仿真分析和试验.仿真和台架试验表明,H∞控制具有很好的鲁棒性,提高了CNG发动机怠速工况的稳定性.     

GDI汽车发动机怠速时滞依赖的H∞控制

基于时滞影响的GDI发动机非线性平均值怠速系统模型,针对怠速工况下汽车附件用电产生的扭矩干扰量,设计了时滞依赖的H∞状态反馈控制器,使闭环控制系统渐进稳定同时,满足输出量对扰动输入的抑制能力为γ。该时滞既包括发动机稳态下的燃油喷射到力矩输出时间延迟,瞬态下节气阀控制进气量这一时刻到这部分进气量实际进入缸内的时间延迟,还包括节气阀执行控制量动作的延迟。上述时滞参数都是不确定的并且时不变的,但分别有恒定的上界。最后,用以en-DYNA软件建立的精确发动机模型,验证之前建模的正确性及控制方法的有效性。通过与未考虑时滞问题设计的控制器以及考虑到时滞问题设计的时滞非依赖控制器的控制效果进行仿真比较,本文设计的时滞依赖的控制器综合控制效果最好。     

随机干扰下电控空气悬架整车车身高度控制研究

为解决随机干扰对空气悬架汽车车身高度动态切换的不良影响,结合空气弹簧模型,建立了随机干扰下的空气悬架车身高度调节系统整车模型。基于单神经元自调整增益算法,设计了神经网络PID自适应高度调节控制器。为检验所设计控制器的性能,搭建了Matlab/Simulink车身高度控制仿真模型,并开发了控制器实物,用于搭建整车试验平台。仿真结果显示所设计的控制器能有效地改善随机干扰下的高度调节过程的震荡,缓解车身俯仰和侧倾,整车试验也验证了仿真结果,提高了车辆舒适性和稳定性。     

GDI汽车发动机怠速时滞依赖的H∞控制

基于时滞影响的GDI发动机非线性平均值怠速系统模型,针对怠速工况下汽车附件用电产生的扭矩干扰量,设计了时滞依赖的H<,x>状态反馈控制器,使闭环控制系统渐进稳定同时,满足输出量对扰动输入的抑制能力为γ.该时滞既包括发动机稳态下的燃油喷射到力矩输出时间延迟,瞬态下节气阀控制进气量这一时刻到这部分进气量实际进入缸内的时间延迟,还包括节气阀执行控制量动作的延迟.上述时滞参数都是不确定的并且时不变的,但分别有恒定的上界.最后,用以en_DYNA软件建立的精确发动机模型,验证之前建模的正确性及控制方法的有效性.通过与未考虑时滞问题设计的控制器以及考虑到时滞问题设计的时滞非依赖控制器的控制效果进行仿真比较,本文设计的时滞依赖的控制器综合控制效果最好.     

电喷发动机怠速控制算法与仿真

怠速控制是发动机电子控制的重要组成部分,其控制效果直接影响发动机的运转稳定性、燃油消耗和排放。本文在某摩托车怠速工况数学模型的基础上,将模糊控制理论应用于小型汽油机怠速稳定性控制中,为减小静态误差,增加了积分控制,构成积分--模糊控制器。在设计中,对控制规则进行了分析。使用Simulink仿真软件对所设计的控制算法进行了仿真研究,结果表明,所设计的控制系统能够很好地满足怠速稳定性控制的要求,是一种较好的控制方法。