基于PSO 实现的级联H 桥七电平APF 在外超导电源中的研究

针对强磁场实验装置(SHMFF)的链式高压有源电力滤波方案规划,基于有源滤波系统的非线性特性, 采用分数阶值。PI 控制器替代普通PI 控制器,在此基础上引入粒子群算法优化指令电流PI 控制器参数,并通过 实验对比分析了人工整定的PI 控制器与PSO 整定的PI 控制器的运行效果。经样机实验表明,采用的PSO 算法 整定的电流内环控制器是正确的,且具有一定的参考价值。     

强磁场链式电力滤波器的均压控制与仿真

针对稳态强磁场超导磁体装置的链式高压有源电力滤波方案规划,提出一种三级电容均压控制方法,并基于有源滤波系统的非线性特性,采用分数阶PI 控制器代替普通PI 控制器;基于改进的Oustaloup 算法,完成分数阶积分的求解。通过仿真与实验对比分析了分数阶PI 与常规PI 控制器的运行效果,经仿真和实验均表明直流均压控制策略是可行的。     

加入PSO算法在蔗糖结晶模糊控制中的应用

在煮糖过程中人为因素对出糖数量和质量都有很大的影响,而蔗糖结晶过程难以建立准确的数学模型使得传统的控制方法无法实现精准控制,在总结经典PID控制和已经实际应用的蔗糖结晶过程模糊控制理论的基础上,提出了采用模糊推理对PID控制器参数进行自整定,加入改进粒子群算法对控制器过程参数进行优化调整,完成融入PSO算法的蔗糖结晶过程模糊控制器的设计,利用每次控制输出反馈自整定来提高控制器性能；通过Matlab软件模拟仿真测试效果表明,该方法增强了系统鲁棒性,可以提高出糖的品质。     

基于RBF网络的断路器电流自适应保护研究

针对传统断路器电流保护方法存在受系统运行方式影响、整定困难、智能化低等问题,本文提出了基于RBF的断路器电流自适应保护算法,并给出了算法的模型。该算法融合了RBF神经网络的故障检测和电流自适应保护。首先通过RBF网络检测负载线路的电流故障,然后用电流自适应算法进行保护。在对神经网络进行训练时,利用PSO算法对RBF神经网络的参数进行优化以此来提高网络的泛化能力和学习能力;然后采用优化后的PSO-RBF神经网络对电流故障进行诊断。实验表明,该算法较大地提高了断路器智能化管理水平。     

自抗扰控制器在位置伺服系统中的参数整定及仿真应用

本文基于MATLAB/Simulink软件设计了自抗扰控制器,结合永磁同步电机控制系统各模块结构,实现了位置伺服系统的闭环仿真,利用仿真输出及时间、参数值绘制三维图象,通过对图象的分析验证了参数整定的新方法,实现了自抗扰控制器的参数整定。通过自抗扰和PI控制器的多组实验,对比了两种控制器在恒值、正弦、斜坡等给定输入下的跟踪效果,突出了自抗扰控制器的优势。最后,本文分析了自抗扰控制器的发展趋势,为自抗扰算法的进一步应用提供一定依据。     

无刷直流电动机矢量控制系统的研究

针对方波驱动的无刷直流电动机有输出转矩脉动较大的问题,根据无刷直流电动机非线性、多变量、强耦合的特点,建立了以id=0为控制策略的无刷直流电动机矢量控制系统。把传统PI控制与模糊控制相结合,对速度环设计了一种模糊PI控制器, 利用模糊控制对PI控制器参数进行自整定。利用MATLAB/Simulink搭建了无刷直流电动机矢量控制系统仿真模型,分别对传统PI控制器和模糊PI控制器作用下的矢量控制系统进行仿真研究。仿真结果表明模糊PI控制器性能的优越性,提高了控制系统的动态性能和静态精度。以SH79F1611为控制核心,搭建了无刷直流电动机矢量控制系统的硬件实验平台,实验结果验证了控制方案的可行性。     

一种线性速度估计器在光电跟踪系统伺服控制中的应用

高性能的伺服控制除了需要高质量的控制器,还需要高质量的反馈信息。对于光电跟踪系统,通过位置和电流传感器可以提供位置和电流信息,而速度信息则需要通过处理测量信息得到。传统的差分方法会放大位置信息中的量化噪声,从而降低光电跟踪系统的精度。介绍了全维状态观测器及其基本原理,结合伺服控制系统电机模型架构,设计了一种线性速度估计器,并讨论了其参数选择问题。采用抗积分饱和PI控制器和积分分离PI控制器作为三环控制回路的控制器,在某型号光电跟踪系统对该算法进行了实验。实验结果证明,采用该算法的伺服控制系统基本无超调,上升时间0．43s,稳定时间0．65s,跟踪精度为1．78″,完全满足实际工程要求。     

定向战斗部随动系统新型模糊-PID复合控制

针对随动定向战斗部随动系统工作中存在的非线性与随机干扰问题,普通的PID控制器和模糊控制器不能满足快速性与适应性的要求,基于模糊自整定PID参数控制器与模糊-PID切换控制器,提出了一种新型模糊-PID复合控制算法,控制前段利用模糊控制加快控制速度,后段利用模糊逻辑整定PID参数提高精度与自适应能力;仿真结果表明,采用这种新型模糊-PID复合控制算法能够保持跟踪精度,减少调节时间,加快系统跟踪速度,减小切换冲击,提高抗干扰能力。     

粒子群算法优化异质结构光子晶体环形腔滤波特性

为了提高异质结构光子晶体环形腔滤波器的滤波特性,采用粒子群(PSO)算法对其结构参数进行全局优化.以正方晶格光子晶体环形滤波器结构为优化对象,根据粒子群算法的位置——速度更新公式,对光子晶体缺陷处散射柱、耦合介质柱和内部介质柱的半径进行全局优化.通过理论分析和数值模拟结果可以看出,滤波结构参数优化后,可实现单模窄带滤波.与此同时,归一化透射率由53%提高到97%,证明了该优化算法的有效性,从而为该滤波结构在光电器件中的应用奠定了基础.     

中点箝位型逆变器在EAST低次谐波平台中的应用

针对EAST磁体电源等非线性负载产生低次谐波(75~125 Hz)难以治理的问题,提出注入式混合有源滤波的方案。基于EAST低次谐波实验平台,对注入式混合有源电力滤波装置的拓扑结构与滤波原理进行了研究; 同时采用一种降低直流侧中点电位波动的三电平空间电压矢量调制算法,并给出基本矢量作用时间的求取方法; 对该方案及算法进行了仿真与实验验证,仿真与实验结果具有很高的一致性,证明该方案能有效抑制EAST磁体电源运行中产生的低次谐波及其谐振放大。     

INDIRECT INTELLIGENT SLIDING MODE CONTROL OF A SHAPE MEMORY ALLOY ACTUATED FLEXIBLE BEAM USING HYSTERETIC RECURRENT NEURAL NETWORKS

This paper introduces an indirect intelligent sliding mode controller (IISMC) for shape memory alloy (SMA) actuators, specifically a flexible beam deflected by a single offset SMA tendon. The controller manipulates applied voltage, which alters SMA tendon temperature to track reference bending angles. A hysteretic recurrent neural network (HRNN) captures the nonlinear, hysteretic relationship between SMA temperature and bending angle. The variable structure control strategy provides robustness to model uncertainties and parameter variations, while effectively compensating for system nonlinearities, achieving superior tracking compared to an optimized PI controller.     

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Aiming at the program planning for chained high-voltage active power filter system in superconducting magnet power of stabilized intense magnetic fields, combing with the non-linear characteristics of active power filter system, a method adopting the fractional-order PI controller instead of ordinary PI controller was proposed to realize three capacitive equalizing control method, and based on the improved Oustaloup algorithm, the solution of fractional calculus was achieved. Through simulation and experimental comparison, the running effects of fractional-order PI controller and conventional PI controller was analyzed. According to simulation and experiment, this fractional-order PI controller is correct.     

溶解氧浓度的神经网络控制研究

污水生化处理过程常常受到入水流量水质变化而处于动态过程, 溶解氧浓度作为系统运行过程的一个关键变量, 采用经典的PI控制器难以保证良好的控制效果. 针对污水处理过程的溶解氧浓度控制问题, 提出了基于单神经元自适应PID算法和基于RBF神经网络两种控制器. 在国际基准Benchmark Simulation Model No.1 (BSM1)的仿真平台上进行仿真实验, 与经典PI控制器的运行结果对比, 表明了在所提出的两种控制器作用下, 溶解氧浓度具有更好的跟踪给定值能力, 控制系统具有更好的综合性能指标值.     

遗传算法在跨超声速风洞总压控制中的应用

总压作为风洞控制中的重要流场参数,其调节性能是风洞控制系统能否满足试验要求的重要指标,为提高跨超声速风洞的总压控制水平,需对总压控制策略进行设计。针对某跨超声速风洞对总压控制系统提出的快速性和精确性要求,提出串级控制、智能PID控制和总压分段控制等方法,并利用MATLAB系统辨识工具箱对流场调节阶段的总压系统模型进行了辨识。提出将遗传算法应用于风洞流场调节阶段的PID控制器参数整定中,重点对基于遗传算法的PID控制原理和参数整定步骤进行介绍,并针对遗传算法的遗传算子进行了设计。系统仿真和风洞实际运行情况表明：该方法较常规PID参数整定与优化方法,具有更好的控制性能指标,满足总压控制系统精确性、快速性、鲁棒性等要求,为后续风洞建设和设备改造提供了新方法。     

基于改进克隆选择算法的统一混沌系统同步控制与参数辨识

提出一种改进的克隆选择算法用于解决混沌系统的参数辨识问题.该算法利用抗体的高频变异和受体编辑两种机制有效平衡算法的全局探索与局部开发，并引入向精英抗体学习策略进一步提高算法的收敛质量.对10个优化问题的实验表明：所提出算法在求解精度、收敛速度以及稳定性方面具有更好的性能.以参数未知统一混沌系统的同步控制为研究对象，合理设计同步控制器，并对同步系统的稳定性进行理论分析.通过对同步比例因子的设置，实现统一混沌系统的完全同步、反同步、投影同步等多种同步方式.仿真实验结果表明该方法能够实现对未知系统参数的精确辨识以及驱动-响应系统的有效同步控制，验证了所提方法的可行性与有效性.     

模糊自整定比例积分控制在空间三维纳米定位台的应用

介绍了一种空间三自由度纳米定位平台,其应用背景为光刻投影物镜波像差检测系统的精密对准,因此对定位精度和定位速度都提出了很高的要求。首先简要介绍了空间三维纳米定位台;然后将模糊控制同传统PI(比例积分)控制相结合,利用定位偏差和偏差变化率信息,通过模糊推理实时调整PI控制参数,并在VC++环境下实现了模糊自整定PI参数的控制算法。实验结果表明,该控制方法较常规PI控制器能够有效地提高响应速度,减小阶跃响应超调量,保证了控制的实时性。     

Smooth control of HIV/AIDS infection using a robust adaptive scheme with decoupled sliding mode supervision

In this paper, a robust adaptive controller subject to decoupled sliding mode controller as a supervisory controller has been implemented on the HIV infection dynamic model. A five-state dynamic model of HIV is utilized which the measurement of the CD4+T cells and the viral load counts are necessary to estimate all its parameters. Decoupled sliding mode control is a variable structure controller having significant and appropriate features, such as best tracking and regulation performance and robustness and elevate the performance of the controller. Generally, due to the importance of applied treatment strategy to mitigate viral escape, sliding mode control is utilized in accordance with PI control to deliver necessary control inputs. To achieve the least possible chattering, effectual methods such as the transfer function is used. To update the gains of PI control, an adaptation law is then employed. The results demonstrate the suitable performance of the controller via providing proper tracking performance, and also, elimination of the chattering problem and decrease the time of treatment. The number of infected CD4+ T-cells and the number of free virus particles can be controlled in less than five days. The proposed controller is capable of controlling the dynamic behavior of the virus concentration for different patients with the same control scheme.