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2024-10-16
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基于模型预测与模糊PID的SRM控制系统研究
摘要:随着社会发展和技术的进步,直流电动机作为一种重要的控制元件,已经广泛应用于各个领域的自动化控制系统当中。其中同步电动机在工业应用中占有非常重要地位。本文针对同步电动机控制领域中的SRM控制系统进行研究,提出了一种基于模型预测和模糊PID控制的SRM控制系统,实现了对机收束的控制性能。在此基础上,通过系统仿真验证了本文提出的SRM控制系统的控制性能和有效性。
关键词:同步电动机,SRM控制系统,模型预测,模糊PID控制,控制性能
Abstract:Withthedevelopmentofsocietyandtheadvanceoftechnology,theDCmotor,asanimportantcontrolelement,hasbeenwidelyusedinautomationcontrolsystemsinvariousfields.Amongthem,synchronousmotorsplayaveryimportantroleinindustrialapplications.Inthispaper,wefocusontheSRMcontrolsysteminthefieldofsynchronousmotorcontrol,andproposeamodelpredictiveandfuzzyPIDcontrol-basedSRMcontrolsystem,whichrealizesthecontrolperformanceofmachineconvergence.Basedonthis,thecontrolperformanceandeffectivenessoftheSRMcontrolsystemproposedinthispaperwereverifiedbysystemsimulation.
Keywords:synchronousmotor,SRMcontrolsystem,modelpredictivecontrol,fuzzyPIDcontrol,controlperformance.
1.引言
同步电动机具有能耗小、工作效率高的优点,因此运用于工业中的频率非常高。在同步电动机控制领域中,SRM控制系统是基于同步电动机开发的控制系统,可以有效地提高电气机器的性能表现。SRM控制系统采用了先进的控制技术,能够实现对多种同步电动机模型的精准控制。在SRM控制系统研究的基础上,为了提高其控制性能和有效性,需要采用一些更高级的控制算法和方法,以实现更为精准、可靠、稳定的控制效果。
2.模型预测和模糊PID控制
模型预测控制和模糊PID控制是目前应用比较广泛的控制算法,都可以有效地提高电机的控制性能和鲁棒性。
模型预测控制:模型预测控制指的是将未来的预测模型作为控制系统来设计控制器。该算法可以采用多种预测模型进行仿真分析,并得到相应的控制器。基于模型预测控制的控制器能够预测未来的响应情况,并对电机进行合理的控制,进而提高控制系统的响应速度和稳定性。
模糊PID控制:模糊PID控制是将PID控制器和模糊逻辑相结合的一种新型控制方法。通过模糊化输入、设置模糊控制输出规则和反模糊化输出,实现了全局优化控制。在工业应用中,模糊PID控制算法可以相对简单地应用于控制系统中,使系统响应更加精准快速,达到优化的控制效果。
3.基于模型预测和模糊PID的SRM控制系统
在同步电动机控制领域中,SRM控制系统是针对同步电动机模型开发的控制系统,可以实现对电机的精准控制。本文基于模型预测和模糊PID控制算法,设计了一种更高级的SRM控制系统,以实现更为精准、稳定和高效的控制效果。主要包括以下几个方面:
(1)模型预测控制器:采用ARX模型建立控制系统模型,利用模型预测算法进行控制器设计,以实现对同步电动机的异步电流控制。
(2)模糊PID控制器:通过对控制系统中的PID反馈实现模糊化输入,进而通过逻辑控制算法获得控制发现,最后通过反模糊化输出得到输出信号进行控制。
(3)控制系统整体:基于模型预测和模糊PID控制算法,设计出更加完善、高效的整个SRM控制系统,实现对同步电动机的精准控制和优化响应。
4.系统仿真及分析
在本文中,设计了基于模型预测和模糊PID控制算法的SRM控制系统,并对其进行了仿真分析。通过这些仿真结果可以得到以下几点结论:
(1)本文提出的基于模型预测和模糊PID控制算法的SRM控制系统能够有效地提高电机的控制性能和响应速度。
(2)该算法还能够实现对同步电动机的精准控制,并降低控制系统消耗能量。
(3)在实现城市工业化的过程中,基于模型预测和模糊PID控制算法的SRM控制系统将具有广泛的应用前景和市场需求。
5.结论
本文采用模型预测和模糊PID控制算法,设
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