针对一类无法获知精确数学模型的过程对象,采用模糊自适应PID控制算法。该算法不需要精确的对象数学模型,同时保留了传统PID算法的优点,还能根据输入与输出的偏差值,基于模糊规则在线调整PID参数,在Matlab上进行相应的仿真验证,结果表...针对一类无法获知精确数学模型的过程对象,采用模糊自适应PID控制算法。该算法不需要精确的对象数学模型,同时保留了传统PID算法的优点,还能根据输入与输出的偏差值,基于模糊规则在线调整PID参数,在Matlab上进行相应的仿真验证,结果表明提高了控制品质。在B&R公司的可编程计算机控制器(PCC)上开发相应模块,用Automation Studio BASIC语言编写了控制程序,并完成了对一套实际温度对象的控制。实验结果表明,此算法具有较好的跟踪性能、抗干扰性和鲁棒性,适于工业应用。展开更多
为提高电池重组时的均衡效率,在传统Buck-Boost均衡拓扑电路的基础上,设计了一种锂电池组双层均衡拓扑电路。组内采用Buck-Boost电路均衡,组间利用双向反激变压器进行均衡。均衡控制策略采用自适应模糊PID算法,以电池荷电状态(state of ...为提高电池重组时的均衡效率,在传统Buck-Boost均衡拓扑电路的基础上,设计了一种锂电池组双层均衡拓扑电路。组内采用Buck-Boost电路均衡,组间利用双向反激变压器进行均衡。均衡控制策略采用自适应模糊PID算法,以电池荷电状态(state of charge, SOC)为均衡变量,利用模糊控制算法对PID参数进行调节,缩短了均衡时间,提高了均衡效率。在Matlab/Simulink中搭建了锂电池组双层均衡拓扑电路和自适应模糊PID控制算法模型。实验结果表明:在不同工作状态下,所提出的电池组均衡拓扑及其控制策略将均衡时间效率平均提高了58.36%,验证了该方案的有效性。展开更多
文摘针对一类无法获知精确数学模型的过程对象,采用模糊自适应PID控制算法。该算法不需要精确的对象数学模型,同时保留了传统PID算法的优点,还能根据输入与输出的偏差值,基于模糊规则在线调整PID参数,在Matlab上进行相应的仿真验证,结果表明提高了控制品质。在B&R公司的可编程计算机控制器(PCC)上开发相应模块,用Automation Studio BASIC语言编写了控制程序,并完成了对一套实际温度对象的控制。实验结果表明,此算法具有较好的跟踪性能、抗干扰性和鲁棒性,适于工业应用。
文摘为提高电池重组时的均衡效率,在传统Buck-Boost均衡拓扑电路的基础上,设计了一种锂电池组双层均衡拓扑电路。组内采用Buck-Boost电路均衡,组间利用双向反激变压器进行均衡。均衡控制策略采用自适应模糊PID算法,以电池荷电状态(state of charge, SOC)为均衡变量,利用模糊控制算法对PID参数进行调节,缩短了均衡时间,提高了均衡效率。在Matlab/Simulink中搭建了锂电池组双层均衡拓扑电路和自适应模糊PID控制算法模型。实验结果表明:在不同工作状态下,所提出的电池组均衡拓扑及其控制策略将均衡时间效率平均提高了58.36%,验证了该方案的有效性。
