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1.
应用PWM开关模型建立了适合于大信号分析的PWM Buck变换器连续模态下的非线性数学模型,推导出对应的非线性坐标变换和非线性反馈变换,将原非线性系统变换为一个线性系统。对通过精确线性化方法得到的系统非线性控制策略进行了仿真,具有较好的响应特性。 相似文献
2.
可控整流电源智能调节器的实验研究 总被引：1，自引：0，他引：1
许胜辉 《实验室研究与探索》2008,27(5):157-161
针对三相桥式全控整流电路、滤波电路及可控整流电源系统常见负载特性进行了分析和建模。采用智能控制方法设计满足可控要求的智能调节器,应用响应曲线斜率法在线辨识系统过渡过程的快慢,针对快响应过程和慢响应过程采用相应的模糊控制策略。最后用仿真实验验证该调节器的有效性。模糊控制规律应用于非线性、复杂时变的可控整流电源可取得良好的控制效果。由仿真结果可知,该模糊控制调节器能够适应负载结构和参数的变化,而对于电源的扰动该系统也有很好的抗扰能力。 相似文献
3.
乔维德 《娄底职业技术学院学报》2009,7(2):58-62
无刷直流电机（BLDCM）的动力学特性是一个高阶、非线性、强耦合的系统,针对传统PI控制的滞后性和动态响应性能较差等特点,本文提出一种基于动态递归模糊神经网络PI控制的无刷直流电机调速系统速度控制器的实施方案,利用蚁群算法优化递归模糊神经网络的隶属度函数参数和网络权值系数,从而提高系统的动态响应性能。仿真结果表明,该方法响应快,具有较强的抗干扰性和鲁棒性,动、静态特性均优于传统PI控制。 相似文献
4.
乔维德 《江苏广播电视大学学报》2009,20(3):72-74
无刷直流电机(BLDcM)的动力学特性是一个高阶、非线性、强耦合的系统,采用传统的PID控制方法进行控制,难以达到理想的控制效果.采用模糊控制理论与常规PID控制相结合组成模糊PlD控制器,应用模糊算法在线自动整定PID参数的方法,并将其应用于无刷直流电动机调速控制系统.仿真与试验结果表明,该模糊PID控制的效果明显优于常规PID控制和模糊控制,具有无超调、响应快、鲁棒性强等特点,从而验证所用控制方法的可行性. 相似文献
5.
彭直兴 《实验室研究与探索》2018,(3):59-61
采用典型的金属-介质-金属结构中刻蚀周期缝隙的光子晶体光纤(PCF)结构,设计了一种新型的定向耦合器,建立了PCF的H传输模型,得到了模型整体反射系数和透射系数的数学模型。基于计算机软件的偏振耦合特性分析表明,设计的PCF通过缝隙向缝隙渗透,能够实现缝隙周期性传播。周期缝隙的影响分析得出,缝隙小于金属层厚度时,能够实现更高的耦合效率,更短的耦合距离。由时间响应分析可以看出,模型具备了fs时间响应,时间动态特性有较高的非线性,能利用增益能量变换控制光子的弛豫率,实现PCF的耦合输出控制。 相似文献
6.
采用NPN三极管8050构建的驱动电路和单片机STC89C52实现了高亮度白光LED控制系统.系统分为主控制单元和驱动单元两个部分,采用主从式传输控制方式,驱动单元控制电路实时采集所需的数据,并及时上传至主控制器,而主控制器则根据上传的实时数据,对驱动单元下达设定数据以及控制命令;通过单片机发送PWM脉冲控制高亮度白光LED开关以及自动调光和故障自诊断报警.该系统具有传输距离远、响应速度快、操作简便、性价比高、工作稳定、可靠性高等优点. 相似文献
7.
《河南职业技术师范学院学报(职业教育版)》2017,(2)
以Liu系统的混沌现象为例,画出一个混沌吸引子相图,讨论Liu混沌系统自同步的问题.研究Liu混沌系统的自适应同步和响应系统参数识别,利用参数识别自适应控制技术,设计非线性控制器,找出参数自适应律、控制器系数的范围,同时提出了控制增益.借助Lyapunov稳定性理论及La Salle不变集原理,给出了响应系统参数识别的充分条件,并通过数值仿真验证了所给方法的真实有效性. 相似文献
8.
何汁艳 《岳阳职业技术学院学报》2010,25(5)
文中给出了加热炉系统的Fuzzy-PID控制器设计方案,Simulink仿真和实验结果表明:它综合了模糊控制的动态性能和PID控制的稳态性能,当被控对象参数时变和非线性因素较大时,控制效果优于PID控制,提高了工业现场加热炉系统的适应能力和鲁棒性.仿真寻优Fuzzy-PID满刻度时的系统响应并确定稳态精度. 相似文献
9.
乔维德 《温州职业技术学院学报》2010,10(1):41-43
将模糊控制和神经网络控制相结合设计出模糊神经网络控制器,应用于交流伺服系统的调速控制中,可以克服交流伺服电机中参数变化、非线性和耦合等不确定因素的影响。针对模糊神经网络控制器运算量大、收敛慢的特点,硬件采用DSP芯片作为其控制器运算单元,成功地完成了其控制器的DSP实现,提高了交流调速系统的控制性能。 相似文献
10.
《实验室研究与探索》2015,(11):54-59
为了准确控制木材干燥过程的温度和湿度,提高木材干燥质量,结合模糊控制、神经网络和遗传算法的优点,设计了一种遗传算法(GA)优化的T-S模糊神经网络温湿度控制器。该控制器利用模糊算法解除木材干燥窑内温度和湿度间的强耦合关系,采用神经网络的自学习和自适应能力实现整个非线性过程的模糊逻辑推理,并通过遗传算法对神经网络的参数进行优化与训练,提高系统的自学习和自适应能力。仿真实验结果表明,在木材干燥过程的温湿度控制上,GA优化的T-S型模糊神经网络控制器具有良好的控制效果,控制器响应速度快、超调小并且具有一定的鲁棒性。 相似文献