天线伺服控制系统是通信系统的重要组成部分。天线伺服控制的稳定性和快速性直接影响通信质量的好坏。针对某一船站天线系统,在设计模糊自适应比例-积分-微分(Proportional Integral Derivative,PID)控制器的基础上,进行多模态控制系统...天线伺服控制系统是通信系统的重要组成部分。天线伺服控制的稳定性和快速性直接影响通信质量的好坏。针对某一船站天线系统,在设计模糊自适应比例-积分-微分(Proportional Integral Derivative,PID)控制器的基础上,进行多模态控制系统设计。通过设计一个切换阀值,将大比例控制、超前滞后控制、模糊自适应PID控制组合在一起。当位置误差较大时,用大比例控制,位置误差适中时用超前滞后控制,当误差小于一个阀值时,采用模糊自适应PID控制。多模态控制阶跃响应曲线前面一段用比例控制,响应速度更快,中间位置切换到超前滞后控制那段,避免超调震荡,最后段用模糊自适应PID控制,稳态误差小。利用Matlab进行仿真,仿真结果显示多模态控制能够得到比单一控制更好的动态响应性能。展开更多
采用传统频域方法进行发电机比例–积分–微分(proportional integral differential,PID)励磁调节器的参数设计时只考虑本机组的运行,而忽视了电网的整体运行情况,且性能好坏取决于设计人员的经验。针对这种情况,提出了基于大型电力系...采用传统频域方法进行发电机比例–积分–微分(proportional integral differential,PID)励磁调节器的参数设计时只考虑本机组的运行,而忽视了电网的整体运行情况,且性能好坏取决于设计人员的经验。针对这种情况,提出了基于大型电力系统时域仿真曲线的励磁PID调节器闭环优化方法,既能综合考虑机组和电网的运行情况,又能克服传统设计过于依赖经验的不足。该方法使用时域积分性能指标来评价含有PID调节器的闭环电力系统的综合性能,运用Nelder-Mead单纯形方法来有效搜索最优的PID参数。在实际大型电网中的应用结果表明,该优化方法可有效提高大电网电压的动态调节能力,有很好的实际应用前景。展开更多
提出了种应用于飞轮储能系统的神经元自适应比例?积分?微分(proportional integral differential,PID)控制算法。该算法基于传统的双闭环调速系统与神经网络理论,实现对飞轮驱动电机的控制,使飞轮驱动电机能够根据系统要求,驱动飞轮储...提出了种应用于飞轮储能系统的神经元自适应比例?积分?微分(proportional integral differential,PID)控制算法。该算法基于传统的双闭环调速系统与神经网络理论,实现对飞轮驱动电机的控制,使飞轮驱动电机能够根据系统要求,驱动飞轮储能单元储存或释放能量。运用李亚普诺夫稳定性理论证明了该控制算法的稳定性和有效性,并给出了其稳定性条件。经过仿真验证,该算法可以有效地实现对飞轮储能单元的充放电控制,其控制参数可以随着系统的运行自适应调节,飞轮储能单元的控制精度和鲁棒性也有所提高。展开更多
文摘天线伺服控制系统是通信系统的重要组成部分。天线伺服控制的稳定性和快速性直接影响通信质量的好坏。针对某一船站天线系统,在设计模糊自适应比例-积分-微分(Proportional Integral Derivative,PID)控制器的基础上,进行多模态控制系统设计。通过设计一个切换阀值,将大比例控制、超前滞后控制、模糊自适应PID控制组合在一起。当位置误差较大时,用大比例控制,位置误差适中时用超前滞后控制,当误差小于一个阀值时,采用模糊自适应PID控制。多模态控制阶跃响应曲线前面一段用比例控制,响应速度更快,中间位置切换到超前滞后控制那段,避免超调震荡,最后段用模糊自适应PID控制,稳态误差小。利用Matlab进行仿真,仿真结果显示多模态控制能够得到比单一控制更好的动态响应性能。
文摘采用传统频域方法进行发电机比例–积分–微分(proportional integral differential,PID)励磁调节器的参数设计时只考虑本机组的运行,而忽视了电网的整体运行情况,且性能好坏取决于设计人员的经验。针对这种情况,提出了基于大型电力系统时域仿真曲线的励磁PID调节器闭环优化方法,既能综合考虑机组和电网的运行情况,又能克服传统设计过于依赖经验的不足。该方法使用时域积分性能指标来评价含有PID调节器的闭环电力系统的综合性能,运用Nelder-Mead单纯形方法来有效搜索最优的PID参数。在实际大型电网中的应用结果表明,该优化方法可有效提高大电网电压的动态调节能力,有很好的实际应用前景。
文摘提出了种应用于飞轮储能系统的神经元自适应比例?积分?微分(proportional integral differential,PID)控制算法。该算法基于传统的双闭环调速系统与神经网络理论,实现对飞轮驱动电机的控制,使飞轮驱动电机能够根据系统要求,驱动飞轮储能单元储存或释放能量。运用李亚普诺夫稳定性理论证明了该控制算法的稳定性和有效性,并给出了其稳定性条件。经过仿真验证,该算法可以有效地实现对飞轮储能单元的充放电控制,其控制参数可以随着系统的运行自适应调节,飞轮储能单元的控制精度和鲁棒性也有所提高。
