模糊自适应PID算法（精选7篇）
模糊自适应PID算法 篇1
0前言
随着科学技术的发展, 冶金已经从狭义的从矿石提取金属, 发展为广义的冶金与材料制备过程工程, 冶金工业工艺过程也非常复杂, 良好的温度控制是顺利完成冶金过程的保证。实际中冶金工业温度变化快, 不能及时达到所需的工业生产温度而使成品率降低。为了解决上述问题, 以时间和温度为控制参量, 提出一套冶金工业中模糊自适应PID控制算法来对产品升温、保温、降温进行控制, 来提高产品质量并节约成本。
1 项目概括
模糊自适应PID控制算法是一种最优控制的算法, 在冶金工业中, 冶金产品的质量、产量难以提高的原因即没有一种可靠的、高效的生产方案, 而本文提出的模糊自适应PID控制算法, 使得冶金工业生产的状态效率可以时刻处在一个超高水准。本文所论述的控制算法, 可以使得冶金系统根据一定被测量量, 而对整个系统自动化调节、优化。而运用传统的PID控制算法, 将导致由于设计程序太过详细而导致PID控制难以实现。
在冶金工业中, 其工艺要求精准、快速、恒温, 并且特定的工艺制作需要操作人员长期积累的经验知识[1]。温度是时间的函数, 对产品提高温度、恒定温度、降低温度所应该具备的控制模式也各不相同。本文提出的模糊自适应PID控制算法很好的解决了操作者经验、温度、时间多参量的算法控制以及高温度、恒定温度、降低温度这几种模式中的在线变换问题。
2 冶金工业中的模糊自适应PID控制算法
2.1 冶金温度控制要求及传统PID的缺陷
为了验证算法的有效性, 进行一次实验。将冶金温度按照工艺需求设置进行多次变化, 温度变化区间为室温 (25摄氏度) 至1000摄氏度, 时间长度为6小时。传统PID算法温控后的温度曲线如图1所示。图中各个时刻所对应的温度点的采集, 所用的是冶金工业用记录仪, 记录仪是一种半机械装置, 记录的温度数据可靠。由此可见, 基于传统PID对冶金温度变化体系偏差的比例运算、积分运算和微分运算中, 积分 (I) 虽然可将体系静态误差去除, 提高控制系统无差度, 但它可能对系统带来不稳定、摇摆等风险, 并且, 系统产生的大量累计误差无法消除。
2.2 PID多参数输入混合运算
该模糊自适应PID控制算法基于ST公司产的STM32F103RBT6芯片, 根据实际操作情况, 验证了本文算法的可靠性。
系统首先读入预先设计好的工艺要求的标准温度变化, 系统通过温度传感器和自身时钟分别获取当前的温度和时间数据, 并与提前读入的目标温度数据比对, 由此将传感器的温度数据和目标温度一起进行比例 (P) 、积分 (I) 、微分运算 (D) 。并利用人工智能的方法将操作人员的调整经验作为知识存入计算机中, 根据现场实际情况, 计算机能自动调整PID参数, 即是将古典的PID控制与先进的专家系统相结合, 实现最佳控制策略[2]。
2.3 PID参数的模糊自适应调整
冶金工业中对于温度控制, 在各个阶段的方式、要求并不相同, 古典的方式是依靠冶金操作人员的经验控制, 因为冶金工业的从业者经验不能够简单描述, 在对系统控制过程中温度、时间等参量和评测标准不能用定量表示, 因此利用模糊理论是解决这一问题的有效途径。自适应模糊PID温度控制器以温度误差e和温度误差变化e关于t的一阶导数作为输入, 可以满足不同时刻的温度e和温度误差变化e关于t的一阶导数对PID参数自适应的要求, 利用模糊控制规则在线对PID参数进行修改, 便构成了自适应模糊PID控制器。PID参数模糊自适应是找出PID三个参数与温度e和温度误差变化e关于t的一阶导数之间的模糊关系, 在运行中通过不断检测e和温度误差变化e关于t的一阶导数, 根据模糊控制原理来对3个参数进行在线修改, 以满足不同e和温度误差变化e关于t的一阶导数对控制参数的要求, 而时冶金温度控制有良好的动、静态性能。
3 结论
应用模糊自适应PID控制算法后, 实现了良好的冶金温度控制, 如图2冶金温度采集数据图所示, 如图可见, 系统所控制的温度在测试的6小时内, 围绕目标温度稳定变化。冶金的温度控制过程要求准确、迅速、恒温, 而冶金所用的各种炉都是具有纯滞后的大惯性系统, 升降温对于古典PID控制具有严重滞后性, 该算法对温控系统有了很大的改善。
以上PID模糊自适应算法是基于古典PID算法的改进, 在冶金工业中, 运用线代控制理论在线辨识对象特征参数, 实时改变其控制策略, 使控制系统品质指标保持在最佳范围内, 可以减轻冶金温度随着负荷变化及干扰因素影响。如此, 提高了系统的精准性、可靠性等, 此种对冶金温度的精确控制可广泛应用于冶金的高质量加工工艺。
参考文献
[1]李洪桂.冶金原理[M].2005.
[2]王燕平.自动控制原理[M].2015.
模糊自适应PID算法 篇2
关键词：光伏发电,MPPT,自适应模糊控制,PID,双模控制
0 引 言
太阳能作为一种洁净的可再生能源得到了持续的发展和利用,光伏发电作为利用太阳能的主要方式之一受到了越来越多的关注。光伏电池的输出特性受外界环境的影响大,电池表面温度和日照强度的变化都可以导致输出特性发生较大的变化,使得光伏电池的转换效率较低。目前单晶硅电池的转换效率一般为12%～18%;多晶硅的转换效率也只有12%～17%,因此一种高效的最大功率跟踪MPPT控制算法对于提高光伏系统的效率,乃至整个光伏发电产业具有重要的意义。传统的MPPT控制算法,如扰动观察法(俗称爬山法)和电导增量法都具有算法简单,容易实现的优点,但也存在最大功率点来回震荡,导致功率损失,对外界环境适应性较差,系统的鲁棒性低等缺点[1,2]。
针对传统MPPT控制算法存在的问题,同时借鉴文献[3,4,5]中各控制算法的优缺点,提出了自适应模糊PID双模控制策略,详细介绍了算法原理,建立了系统模型。实验结果表明,该双模控制算法能显著减少常规模糊控制在最大功率点附近的震荡,提高系统稳定性,同时引入的自适应控制,增强了模糊PID控制算法的环境自适应能力,具有良好的鲁棒性和控制精度,实现了控制系统快速性与精确性的统一。
1 光伏发电系统MPPT控制
太阳能光伏发电系统是利用光伏电池半导体材料的光伏效应,将太阳光辐射能直接转换为电能的一种发电系统。光伏电池的输出功率存在最大功率点Pm=ImVm,而光伏电池的最大输出功率是随外界环境变化而改变的,为提高光伏电池的转换效率需采用最大功率点跟踪。最大功率点跟踪的过程实质上是一个自寻优过程。爬山法和电导增量法是目前实现MPPT控制的常用方法,前者结构简单,扰动参数少,有比较好的跟踪效率,但跟踪时波动较大,导致功率损失;后者能快速跟踪光强变化引起的最大功率点变化,有较好的跟踪效果,但硬件实现难度较大。模糊逻辑控制不需要调制输出电压,从而避免了部分功率损失,但其控制规则无法根据外部环境的变化而进行修正,自整定参数使系统稳定在最大功率点。针对这些控制方法的优缺点,在此结合模糊控制和经典PID控制,提出了精确性与快速性兼备的自适应模糊PID控制算法。
2 自适应模糊PID控制的原理
为了弥补常规模糊控制规则粗糙不够完善的缺点,提出具有系统参数在线自校正的自适应模糊控制技术,依靠实时数据信息实现模糊控制规则在控制过程中的自动调整和完善,达到良好的精度要求,同时为了减小输出功率在最大功率点附近仍有振荡,减少系统的波动和能量损失,引入传统PID控制方法。利用自适应模糊控制的自校正特性,并结合传统的PID控制的快速性与稳定性,构造自适应模糊PID控制器[2],实现控制器参数的自动整定,有效消除光伏电池输出功率在最大功率点的振荡,减少能量损失,提高能量转换效率。
自适应模糊PID双模控制的工作原理如图1,先根据采集到的太阳能电压、电流值及功率值来判断其运行在哪个工作区,然后根据不同的工作区采取不同的工作指令进行跟踪控制。在大偏差范围内采用模糊自适应控制进行快速响应调整,在小偏差范围内的精度调整采用常规PID控制,通过开关函数k(ep)来决定2种控制方式之间的切换。k1,k2是设定的自适应模糊控制器和PID控制器的转换开关,其值的选取要根据不同的环境条件和现场经验决定。当满足k1<ΔP/ΔD<k2时,采用PID控制,此外采用模糊控制[5]。
3 算法设计
在光伏系统中,最大功率点的跟踪速度和跟踪精度是控制系统的关键因素,这些因素与系统调节的步长有直接关系。当系统的工作点远离最大功率点时,必须加快跟踪速度,即加大调节的步长;当系统的工作点在最大功率点附近时,为了维护系统的跟踪精度和稳定性,必须适当减小调节步长,避免系统来回振荡。
3.1 自适应模糊控制器的设计
根据光伏系统的特点,选择三角形作为初始模糊控制器隶属度函数的形状,并且曲线距离原点越近(误差越小),曲线越陡(分辨率越高);曲线距离原点越远,曲线越缓。根据光伏电池的特性可以得出,离最大功率点较远处,采用较大步长以加快跟踪速度,离最大功率点附近,采用较小步长,以减少搜索损失[6]。当温度、日照强度等因素发生变化,导致光伏系统的功率发生较大变化时,系统需要迅速做出反应。自适应模糊控制器的2个输入分别是误差e和误差变化Δe,输出为MPPT电路中开关器件占空比的改变量ΔD。
自适应模糊控制器是在模糊控制的基础上增加3个功能块,分别为性能计算(辨识装置)、决策机构、控制规则修正机构,如图2所示。
辨识装置每次采样的实际响应可通过监测e(kT)和Δe(kT)得出,将实际响应和希望响应相比较,大概表明需要校正的输出量。具体实现时,要从性能度量判定表查出。表1中的数据给出了希望响应集合,零元素值表示该状态不需要校正,非零元素值不仅考虑了偏离设定值的距离,而且还考虑了趋向设定值和离开设定值的速度控制量校正。通过上述性能测量得到了光伏系统达到最大功率点所需的输出响应校正量。为了实现自适应控制, 需将输出响应的校正量转换为控制量的校正量。根据控制对象的特性,建立一个增量模型,即根据控制系统输出对输入的Jacobian矩阵J,求出对象的增量模型M=TJ,M为对象状态的函数。输入校正量Δu(kT)=M-1Δy(kT)。修正机构利用得到的控制输入校正量来修改控制规则,以改善控制性能。假定在第d次采样中,由于外界环境的变换使系统的工作点偏离MPP,则此时误差、误差变化率及控制量输入分别为e(kT-dT),Δe(kT-dT),u(kT-dT)。根据控制校正量的计算结果,控制输入应取v(kT-dT)=u(kT-dT)+Δu(kT)。为了得到修正策略,针对相应论域的这些量构造对应的模糊子集,用新的蕴涵
3.2 自适应模糊PID双模控制
自适应模糊控制算法较常规模糊控制具有良好的精度与自调整能力,但是最大功率点附近震荡的问题依然没有得到很好的解决,造成较大的能量损失,影响整个系统的稳定性和转换效率。为了解决此问题,在模糊控制的基础上,引入稳定性和快速性良好的PID 控制,由开关函数k(ep)来决定进行2种控制方式之间的切换。综合智能算法及经典算法的优点,达到了良好的控制效果。
4 实验结果
实验装置由光伏电池模块、Boost 电路、自适应模糊PID 控制器构成。光伏模块参数:峰值功率pmp为9 W,开路电压VOC为21 V,短路电流ISC为0.6 A;峰值电压Vmp为16.8 V;峰值电流Imp为0.54 A;NOCT(normal cell operating temperature)太阳能电池的工作温度Tnoct为50 ℃。控制系统的核心是自适应模糊PID 控制器,它由TI公司的TMS320LF2812DSP控制器实现。光伏模块的输出电压和输出电流信号经检测后送到控制器,控制器对电压、电流信号进行处理,最后得到Boost电路主开关占空比的调节量,从而控制开关的变化,这个过程反复进行,直到系统工作在MPP[8]。
由图4实验结果的分析可得,改进的双模控制算法能有效改善单纯自适应模糊算法在最大功率点的震荡,提高转换效率,从而增大光伏发电系统的功率输出。
5 结 语
综合MPPT控制中自适应模糊控制和传统PID控制的优缺点,提出模糊自适应PID双模控制算法。通过实验结果分析可得,该控制算法能有效改善系统在最大功率点附近的震荡现象,减少功率损失,提高光伏电池转换效率,在光照强度突变的情况下,系统也能快速找到新的最大功率点,保持系统稳定,提高光伏系统MPPT控制的鲁棒性和精确性,同时增强了跟踪系统的稳定性。
参考文献
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[6]张超,何湘宁.非对称模糊PID控制在光伏发电MPPT中的应用[J].电工技术学报,2005,20(10):74-75.
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[9]ZENG Guo-hui,LIU Qi-zhong.An intelligent fuzzy methodfor MPPT of photovoltaic arrays[C]//Second InternationalSymposium on Computational Intelligence and Design.Changsha:[s.n.],2009.
模糊自适应PID算法 篇3
关键词：加热炉,温度,smith,模糊,PID
1. 引言
加热炉在工业生产中有着重要的地位,其控制过程是一个复杂的温度控制过程,系统具有时变、大扰动、纯滞后等特性,难以建立其精确的数学模型。因此,常规的PID控制很难取得良好的控制效果。为了解决该问题,文中提出一种将传统Smith预估控制与模糊自整定PID控制相结合的复合控制算法,利用Smith预估控制对控制对象纯滞后的补偿[1,2]和模糊自整定PID控制对模型参数要求的不精确性和在线调整的适应性[3],构成了Smith模糊自适应PID控制算法,并应用于加热炉的温度控制,取得了良好的控制效果。
2. 控制算法研究
2.1 控制原理
Smith—模糊自整定PID控制系统执行过程是先找出PID控制器三个参数KP、KI、KD与系统偏差e及偏差变化ec的不同组合,在运行中不断检测e和ec,经过模糊推理对PID控制器的三个参数进行在线修正,以满足不同的e和ec对控制器参数的不同要求[3,4],最后由Smith补偿器进行滞后补偿,从而使整个控制系统具有良好的性能指标。其控制原理框图[3]如图1所示。
其中r(t)为给定输入,y(t)为系统输出,e(t)为偏差,KP、KI、KD分别表示比例增益,积分增益,微分增益。Gp(s)e-ts表示被控对象的传递函数,其中Gp(s)为被控对象不包含纯滞后部分的传递函数,e-ts为被控对象纯滞后部分的传递函数。D(s)为模糊自整定PID调节器,D(s)为整个模糊自整定PID调节器。
2.2. Smith模糊PID控制器设计
针对加热炉温度控制系统特点,采用二维模糊控制器。以系统温度偏差e和偏差变化率ec作为输入语言变量,输出量是PID三参数KP、KI、KD[5]。输入变量的语言值为NL(负大)、NM(负中)、NS(负小)ZO(零)PS(正小)PM(正中)PL(正大)7种。模糊控制的论域为[-6,+6],模糊决策采用Mamdani型推理算法,解模糊采用重心平均法(Centroid),模糊输入语言变量和输出量的隶属函数均为trimf型[4~6],如图2所示。
根据专家规则,设计出在不同e和ec的状态下用于修改KP、KI、KD的调整规则表,见表1~3。模糊规则语言表述为:Rule1:IF(e is NL)and(ec is NL)then Kp is PL,and Ki is NL,and Kd is PS(1)……
3. 系统仿真
3.1 仿真模型构建
采用阶跃响应的飞升曲线法,可求得还原炉数学模型为
根据图1所示的控制系统结构图在MATLAB的Simulink工具下搭建系统的仿真模型并封装为块的形式[5]。系统的仿真图如图2所示。
3.2 仿真结果
设Smith补偿器的传递函数为G1(s),分别采用PID控制,Smith预估PID控制和Smith—模糊自整定PID控制在模型不匹配的情况下在MATLAB中进行仿真。
补偿器与还原炉模型不匹配时,即
仿真响应曲线如图3所示。
由仿真图可见,当模型不匹配时,常规的PID控制发生了较大的震荡,Smith预估PID控制虽然调节时间较短,但系统朝调大,系统有少许的震荡,而Smith—模糊自整定PID控制,克服了纯滞后性质引起的震荡,系统具有很强的适应性和鲁棒性,其动态性能指标如表4所示。
4.结论
仿真结果表明,针对加热炉这种大纯滞后,大干扰,时变的温度控制对象,提出的Smith—模糊自整定PID控制算法,克服了加热炉模型精确性的限制,消除大纯滞后引起的震荡问题,系统具有较强的适应性和抗干扰性。
参考文献
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[5]雷霞.基于Fuzzy-PID算法加热炉温度控制的仿真研究[J],.吉林工程技术师范学院学报.2008.24(2):74-77
模糊自适应PID算法 篇4
工业机器 人已经成 为先进制 造业的支 撑技术 , 在焊接、切 割、搬运 、喷涂等 工业领域 得到了广 泛的应用 , 成为衡量一 个国家制 造业水平 的重要标 志[1]。机器人 的出现是为 了适应制 造业规模 化生产、解 决单调重 复的体力劳 动和提高 生产质量 ,因此从一 诞生就掀 起了全球 研发和应用 的热潮 [2], 并逐渐成 为柔性制 造系统、 自动化工厂 和计算机 集成制造 系统中不 可缺少的 自动化单 元[3]。
机器人控 制的常用 算法有PID控制、自 适应控制 、鲁棒控制 、迭代学习 控制、滑模 变结构控 制、反演控 制设计方案 、神经网 络控制和 模糊控制 等 [4]。随着计 算机技术和 智能控制 理论的发 展 , 先进的智 能PID控制策略相 继被提出 ,为复杂动 态不确定 机器人系 统的控制 提供了新的 途径[5]。例如 ,任国华等 学者提出 了一种“多 项式PD控制 + 机器人全 局位置重 力补偿” 的控制策 略 , 并通过Lyapunov直接法证 明了闭环 系统的全 局稳定性 ;另外由于增 益的调整 可能导致 电机的力 矩饱和 ,从而影响 控制性能 ,甚至导致 系统不稳 定 ,基于此 ,又给出了 简单的增益 调整规则 [6]。胡克满 等人提出 了一种基 于BP神经网络的 自适应PID控制策略 实现了六 自由度喷 涂机器人的 位置控制 , 通过BP神经网络 的学习和 在线辨识 ,自适应地 调整PID的控制参 数 ,从而获得 较好的控 制性能和应 对参数变 化的鲁棒 性[7]。昝鹏等 人针对由 空气压橡胶 驱动器驱 动的三自 由度微型 机器人 , 提出了基 于BP神经网络PID控制策略 , 用系统输 出的预测 值来代替实 测值 , 实时计算 权系数的 修正量来 改变控制 参数以提高 控制效果 ,该方法弥 补了传统PID控制方法 的不足[8]。
本文针对 传统PID控制算法 在串联机 器人的轨 迹跟踪控制中存在的 问题 , 提出了一 种基于改 进PID控制算法的串联机 器人轨迹跟踪控制 策略 , 采用自适 应学习策略对PID控制算法进行优化,以减小原算法的控制误差。
1 PID 控 制算法
PID控制是较 早流行起 来的控制 方法之一 , 由于其在鲁 棒性上具 有较好的 性能 ,被大量作 用于过程 的控制中 ,并且使用 也比较简 便 ,可靠性较 高。
模拟PID调节器框 图如图1所示。
常规控制 器作为一 种线形控 制器 ,其数学模 型为 :
其传递函 数为 :
其中 :Kp为一个特 定的比例 系数 ,Ti为一个代 表积分时间 的常数 ,Td为一个代 表微分时 间的常数 ,e为调节器的 输入偏差 数值 ,uo是控制量 的基准。
积分环节 的功能是 消除静差 , 但容易造 成超调和 振荡。比例 环节的功 能是能快 速找出误 差 ,却无法去 除稳态误差 ,并且因为 过大的作 用容易引 发不稳定 。微分环节 的功能是 优化系统 的动态特 性 ,通过减小 超调等来 降低振荡 ,并能够加 强其稳定 性。
2 基 于改进 RBF 神 经网络的 PID 控 制算法
2 . 1 基 于 减 聚 类 优 化 的 RBF 神 经 网 络
RBF神经网络 的结构如 图2所示。
设RBF神经网络 输入节点 个数为n, 隐含层节 点个数为m,输出节点 个数为p,则第j个隐含层 节点的输 出为 :
其中 ,x为输入向 量 ,cj为中心矢 量 ,σj为基宽带 参数 ,并且有 :
网络输出 层第k个节点的 输出如式(5)所示 :
其中 ,wkj为qj→yk的权值 ,θk为阈值。
选取以下 函数作为 网络训练 的目标函 数 :
其中 ,dk为理想输 出 ,yk为实际输 出。
针对传统RBF神经网络 隐含层单 元数目难 确定的问题 ,本文首先 采用减聚 类的方法 对隐含层 中心数目 进行优化。 设一个立 体的n维空间p个数据点 (x1, x2, … ,xp) , 根据下式 设定数据 点xi处的密度 指标 :
然后对上 式求出的 密度指标Di进行最大 值的选取 ,选取结果 为聚类中 心 , 记为xc1, 接着对上 述密度指 标进行更新 操作 ,如下式所 示。
对更新后 的密度指 标 , 重复最大 值选取操 作 , 设定聚类中 心 ,直到满足 下式要求 时 ,结束循环 。
接着 ,采用Logistic映射对RBF神经网络 进行优化 。Logistic映射的变 量转换 , 如下式所 示。
将其代入Logistic映射中 ,得到 :
最后 , 采用减聚 类的方法 和改进的Logistic映射对RBF神经网络 进行优化 , 具体步骤 如下 :
( 1 ) 采用减聚 类的方法 得到RBF神经网络 的聚类数目 ,记为k,将输入样 本记为Xi;
( 2 ) 对聚类中 心进行随 机选取 , 并对其到 输入样本 的距离进行 计算。
其中 ,i表示聚类 中心 , 并且有i=1,2, … ,k;j表示输入样 本 ,并且有j=1,2,… ,N。
( 3 ) 对式 ( 12 ) 得到的到 输入样本 的距离di进行求平均 操作 ,如下式所 示。
( 4 ) 采用Logistic对中心值 进行精度 的提升 , 如下式所示 。
其中 ,Yn的取值范 围为(-1,1)。
( 5 ) 在迭代n次后 , 得到最终 的聚类中 心 , 如下式所示 。
其中 ,zn= z0exp ( - λ·n ) 为迭代中 的变化参 数。
( 6 ) 循环n次迭代 , 比较聚类 中心的大 小 , 选取其中的 最小值 ,作为RBF神经网络 聚类中心 。
2 . 2 基 于 改 进 RBF 神 经 网 络 的 PID 控 制 算 法
针对串联 机器人系 统的控制 需求 , 本文采用 上文提出的 改进RBF神经网络 对传统PID控制算法 进行改进 ,以达到更 精确的串 联机器人 轨迹跟踪 控制。控 制策略如图3所示。
图3中的r(t)为给定信 号 ,y(t)为机器人 支路的输 出信号 ,则基于改 进RBF神经网络 的PID控制误差 为 :
PID控制算法 的各项参 数分别为 :
将式 (17)~(19) 代入增量 式PID控制算法 中 , 则控制算法 为 :
神经网络 的训练指 标为 :
代入到增量PID控制器的参数kp、ki、kd的表达式为:
式中 ,η为学习 速率 ,y ( k )/u为串联机 器人各条 支路的输出 对支路控 制的灵敏 度信息 ,其表达式 为 :
3 算 法性能仿真
为了验证 本文提出 的改进算 法的有效 性 , 对其进行仿真实验,并与传统算法进行对比。串联机器人额定功率为400 W,额定转速为3 000 r/min,额定转矩为1.3 N·m,最大转矩 为0.67 N·m, 某两次位 移控制的 结果如表1所示 ,多次实验 的对比结 果如图4~图6所示。
从仿真结 果中可以 看出 , 本文提出 的改进PID控制算法因 为通过改 进RBF神经网络 的自适应 学习和调整 , 其对串联 机器人的 位移控制 与预期位 移近似 , 其控制的平 均误差可 以达到3%以内 , 并且其平 均响应时 间为1 s,远远小于 传统PID算法。
综上所述 , 本文提出 的改进算 法比传统PID控制算法对 串联机器 人轨迹跟 踪控制的 效果要好 ,大大降低 了其误差 ,提高了PID控制器的 鲁棒性。
4 结 论
串联机器 人系统是 很复杂的 非线性系 统 , 其轨迹跟踪 控制是在 串联机器 人控制问 题中的一 个重要方 面。本文提 出了基于 改进PID控制算法 的串联机 器人轨迹 跟踪控制策 略 , 从仿真结 果中可以 看出 , 本文提出 的改进算法 的误差远 远小于传 统PID控制算法 的控制误 差 ,证明该控制 策略切实 有效。
摘要：提出了一种基于改进PID控制算法的串联机器人轨迹跟踪控制策略,首先采用减聚类的方法和改进的Logistic映射对RBF神经网络进行聚类中心的优化,然后将改进RBF神经网络中的自适应学习机制和自调整能力应用于传统PID控制算法中,对PID控制算法进行最优PID控制参数的选取。仿真实验表明,提出的串联机器人轨迹跟踪控制策略相比较传统PID控制算法,其误差更小,精度更高。
一种模糊自适应PID控制方法 篇5
关键词：模糊控制,自适应控制,PID算法
1、引言
PID调节是Proportional（比例）、Integral（积分）、Differential（微分）三者的缩写，是连续系统中应用最为广泛的调节方式。PID调节的实质是根据输入的偏差值，按比例、积分和微分的函数关系进行计算，其计算结果用以输出控制，以实现简单和复杂的调节功能。这里先介绍经典PID调节算法。
或者△u (n) =Pval+Ival+Dval
其中：
K p：比例系数，现场习惯用比例带1 0 0/K p;
Ki：积分系数，Ki=Kp*T/Ti
K d：微分系数，K d=K p*T d/T
Pval：比例作用，Pval=Kp*[e (n) ―e (n-1) ]
Ival：积分作用，Ival=Ki*e (n)
Dval：微分作用，Dval=Kd*[e (n) ―2*e (n-1) +e (n-2) ]
Ti、Td和T分别是积分时间、微分时间和控制周期。
式中u (n-1) 为n-1时刻的实际控制量，△u (n) 为n时刻的控制量的增量，e (n) 、e (n-1) 和e (n-2) 分别是n、n-1和n-2时刻控制量与实际值的偏差，Ti、Td和T分别是积分时间、微分时间和控制周期，其中偏差规定如下：偏差=设定值-测量值。
PID的主要参数Kp、Ti、Td和T通常可以利用Z-N法进行整定。
对于采用经典PID控制的温度控制过程，在干扰大、滞后时间长和偏差大等情况下容易发生过冲和振荡现象，难以取得良好的控制效果，并且比例、积分和微分作用相互影响，不容易调整。
2、模糊自适应PID控制算法
为了摆脱经典PID算法中各种因素之间的相互影响，可以把比例、积分和微分作用分别用比例因子P、积分因子I和微分因子D表示，相互之间没有关联，互不影响。运算公式如下：
其中：
P、I和D分别是比例因子、积分因子和微分因子，K i i是积分作用强度因子。
积分作用强度因子Kii
其中：A为偏差限值。
即当温度偏差绝对值|e|从接近A到A/2方向，积分作用从0.2～100%逐步增强。
当偏差|e|>A时，积分不完全起作用。
与经典PID算法相比，比例因子P、积分因子I和微分因子D的作用与比例系数Kp、积分时间Ti和微分时间Td的作用相似，P值越大，比例作用越强，P值越小，比例作用越弱；I越小，积分作用越强，I值越大积分作用越弱；D值越大，微分作用越强，D值越小，微分作用越弱。但有明显不同：
⑴比例因子P、积分因子I和微分因子D的作用完全独立，并且与控制周期无关。
⑵积分因子I和微分因子D与积分时间Ti和微分时间Td的数值差别很大，不能根据经验进行设置；
⑶积分作用强度因子Kii与偏差有关，具有模糊自适应能力，能够根据偏差的大小自动调节积分作用的强弱。
根据偏差的大小和性质建立模糊控制规则。当偏差大或较大时，增强控制作用，以尽快消除偏差；当偏差较小时，减少控制作用，以减少因测量误差引起的波动。
设△T1=量程*1.0%
设△T2=量程*0.25%
当偏差|e|在△T1～A之间和|e|>A时，按照公式计算。
当偏差|e|在△T1～△T2之间时，增加P、I作用，减弱D作用，PID参数做以下修正：
以新的P’、I’和D’代替P、I和D参与公式计算。
系数c1、c2、c3与偏差∣e∣在△T1～△T2之间的次数有关，范围为0.05～0.50。
当偏差|e|在0～△T2之间时，减弱各调节作用，P I D参数做以下修正：
当偏差|e|在0～△T1之间发生振荡时，根据振荡特性自动在±0.25范围内修改P、I、D参数。
其控制流程如图1所示。首先根据经验缺点比例因子P、积分因子I和微分因子D的初值，设置偏差限值△T1、△T2和A，假设设定值为r，测量值为y，初始化e (n-1) =0, e (n-2) =0，然后计算偏差e (n) =rn-yn，根据偏差e (n) 大小，利用公式自动计算Kii和调整P、I和D的值，计算PID输出。如果采样周期到，进入下一个循环重新计算。
3、试验结果
按照经典PID控制方法和模糊自适应PID控制方法分别进行PID参数自整定和全过程控制，改变设定值、控制周期、比例、积分和微分等有关控制参数，对过冲量、稳定性（波动量）和抗干扰能力等进行对比分析。通过实验室模拟和现场使用，证明本文提出的模糊自适应PID控制方法有以下优点：
(1）、比例因子P、积分因子I和微分因子D相互独立，调整时不需要考虑相互影响；
(2）、调节输出比较稳定，对控制系统的扰动较小，可以增加执行机构的使用寿命；
(3）、抗干扰能力较强，在发生干扰后，能够较快恢复平衡，一般不发生振荡现象；
(4）、偏差限值A设置得越小，系统的过冲量越小，但过渡过程时间增加。
参考文献
模糊自适应PID算法 篇6
随着计算机技术的发展,人们利用人工智能的方法将操作人员的调整经验作为知识存入计算机中,根据现场实际情况,计算机能自动调节PID参数,这就是智能PID控制器。模糊控制系统是智能控制的一个十分活跃的应用领域,它不要求掌握被控对象精确的数学模型,且控制方法灵活、适应性强。本文针对铁矿石冶金性能测定过程中还原气体流量控制的工艺特点,引入模糊控制,将模糊控制和常规PID控制相结合构成模糊自适应PID流量控制器,充分利用模糊控制和PID控制两者的优点。结果表明,模糊控制的引入,很好地实现了PID参数的自适应,能够满足铁矿石冶金性能测定过程对还原气体流量的高精度和高稳定性的要求,系统具有良好的动态和静态特性。
1 还原气体工艺与流量控制原理
1.1 还原气体工艺
铁矿石冶金性能测控系统是模拟铁矿石在高炉中反应的不同过程并在此条件下获取相关参数,还原气体流量及成分的控制是铁矿石冶金性能测控系统的重点和难点[1]。配制还原气体的工艺流程如图1所示。在冶金性能实验中,空气压缩机将空气送入加热炉中与焦炭反应产生还原气体,然后由调节阀1控制气体流量;调节阀2控制N2的流量,两路气体在气体处理系统中混合净化,最后为冶金性能的各种测定过程提供高效稳定的还原气体。
还原气体流量控制系统的控制原理是:首先由气体分析仪检测混合气体中N2和CO的比例,热式质量流量计检测调节阀出口的气体流量,检测信号送入控制器中与设定值进行比较,经过相关的控制运算后输出控制信号给调节阀1和调节阀2,通过调节阀门的开度来控制两路气体的流量,从而达到对还原气体成分和流量进行控制的目的。
1.2 流量控制原理
通常,对管道内的流体进行流量控制有两种方法:改变管道通流面积的大小,或者直接改变管道内的压差。系统中我们采用的是第一种方法,在管道中加装调节阀,通过控制调节阀的开度来控制气体流量。
输出流量的大小与调节阀的开度成正比,调节阀的开度与微控制器施加在调节阀上的电压或电流相对应,因此可以得到电压或电流与流量之间的关系。控制流量首先需要计算出施加在调节阀上的对应的电压或电流值,从微控制器输出的电信号经过D/A转换作用在调节阀上,控制电动调节阀的开启度,从而达到控制流量的目的。控制系统结构框图如图2所示。
在还原气体配制过程中,空气压缩机在一定的气压范围内间歇式工作,这就造成了气体管路中压力、温度等参数变化比较大。常规的PID控制是以一组固定不变的PID参数去适应系统参数变化、干扰等众多影响因素,难以获得令人满意的控制效果,所以控制器引入模糊控制算法构成模糊自适应PID控制器,采用模糊推理来在线调整PID参数,让PID参数随工况变化而实时自动调整。
2 模糊自适应PID控制器的设计
模糊自适应PID控制系统主要由参数可调整PID和模糊推理系统两部分组成。自适应PID控制器就是在常规PID算法的基础上,以误差e和误差变化ec作为输入,利用模糊规则进行模糊推理,查询模糊矩阵表进行参数调整,来满足不同时刻的e和ec对PID参数自整定的要求。利用模糊控制规则在线对PID参数进行修改,便构成了自适应模糊PID控制器。其结构如图3所示。
这种技术的设计思想是先找出Kp,KI,KD3个参数与误差e和误差变化ec之间的模糊关系[2],在运行中通过不断检测e和ec,根据模糊控制规则对3个参数进行在线修正,以满足在不同e和ec时对控制参数的不同要求,从而使被控对象具有良好的动、静态性能。在本气体流量控制
系统中,结合实际情况,采用这种控制方案。
2.1 输入输出变量模糊化及隶属度函数的确立
模糊推理是针对模糊量进行的,而模糊控制器的输入量e和ec都是精确量,因此,首先要对输入输出量进行模糊化处理。在本文所设计的模糊自适应PID控制器中,输入和输出变量的语言值均分为7个状态:负大(NB)、负中(NM)、负小(NS)、零(ZO)、正小(PS)、正中(PM)、正大(PB),为提高系统的控制灵敏度,隶属度函数采用三角函数。形式如图4所示。
在铁矿石冶金性能测控系统中,还原气体流量的控制范围是0～20L/min,流量偏差的基本论域取为[-6, 6],流量偏差变化率的基本论域取为[-3, 3],ΔKp的基本论域为[-0.6,0.6],ΔKI的基本论域为[-0.03,0.03],ΔKD的基本论域为[-0.6,0.6],以上各变量的模糊集论域均定义为{-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6},输入输出变量相应的模糊子集均为{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}。
2.2 模糊控制规则表的确定及模糊推理
模糊控制设计的核心是总结工程设计人员的技术知识和实际操作经验,建立合适的模糊规则表[3]。它是按人的直觉推理的一种语言表示形式,第i条模糊规则Ri可表示为
Rij:if e is Ai and ec is Bi then P is Cij(i=1,2,…,7;j=1,2,…,7)
其中,Ai,Bi和Cij是定义在误差、误差变化和控制量论域上的模糊集。
R的隶属函数可以表示为
式中:x,y和z分别为误差、误差变化和控制量论域上的变量;μ为隶属度。
比例系数KP的作用是加快系统的响应速度,提高系统的调节精度,偏差一旦产生,控制器立即产生控制作用,以减少偏差。KP越大,系统的响应速度越快,系统的调节精度越高,但易产生超调,甚至会导致系统不稳定。KP取值过小,则会降低调节精度,使响应速度缓慢,从而延长调节时间,使系统静态、动态性能变坏。因此,当偏差︱e︱较大时,为提高响应速度,KP取大值;当偏差︱e︱处于中等大小时,防止超调过大产生振荡,KP应取得小些;在调节后期偏差很小时,为使系统具有较好的稳定性能,应适当增大KP的取值。同时考虑ec的因素,︱ec︱的大小反映偏差变化的速率,随着ec增大,则KP的取值减小。KP的模糊控制规则如表1所示。
积分作用系数KI的作用是消除系统的稳态误差,提高系统的控制精度。KI越大,系统的静态误差消除越快,但KI过大,在响应过程的初期会产生积分饱和现象,从而造成响应过程的较大超调。若KI过小,将使系统静态误差难以消除,影响系统的调节精度。在常规PID控制中,为防止出现积分饱和,常将积分环节分离出来,当偏差减小至一定范围时,才加入积分环节。因此,当偏差︱e︱较大时,为避免系统响应出现较大的超调,通常取KI=0,去掉积分作用;当︱e︱较小接近设定值时,为使系统具有较好的稳定性,KP和KI均应取得大些,以消除系统的稳态误差,提高控制精度。同时考虑ec的因素,︱ec︱的大小反映偏差变化的速率,随着ec增大,KI取值增大。KI的模糊控制规则如表2所示。
微分作用系数KD的作用是改善系统的动态性能,在响应过程中抑制偏差向任何方向变化,对偏差变化进行提前预报。但KD过大,会使响应过程提前制动,从而延长调节时间,而且会降低系统的抗干扰性能。因此,在控制过程初期,为避免由于开始时偏差︱e︱的瞬时变大可能出现的微分过饱和而使控制作用超出许可的范围,KD应取较小值;在偏差︱e︱较小时,KD的取值对系统响应的影响较大,取值要大小适中,以保证系统响应速度。同时为避免系统在设定值附近出现振荡,影响系统的抗干扰性能,KD的取值要考虑︱ec︱的因素。一般是当︱ec︱值较小时,KD取值大一些;当︱ec︱值较大时,KD取值小一些,通常KD为中等大小。KD的模糊控制规则如表3所示。
被控对象输入偏差e和偏差变化ec的精确量,在模糊化取得相应的语言值后,查询PID参数模糊自适应规则表,完成模糊推理,分别得出3个修正参数ΔKP,ΔKI,ΔKD的模糊量。
2.3 模糊判决
模糊系统的最终输出必须是一个清晰的值以便直接对实际系统进行控制,因此需要一个解模糊的最后步骤,解模糊过程也是一个影响系统控制性能的重要环节。本系统采用工业控制中广泛使用的模糊判决方法——加权平均法。该法针对论域中的每个元素Ci(i=1,2,…,7),以它作为判决输出模糊集合的隶属度μc(i)的加权系数,即取其乘积Ciμc(i),再计算该乘积和对于隶属度和的平均值K0,即
平均值K0便是应用加权平均法求得的判决结果。然后将所得结果代入下式进行计算,便是自整定后PID参数(KP,KI,KD)的精确调整值。
KP=KP0+{ei,eci}P (4)
KI=KI0+{ei,eci}I (5)
KD=KD0+{ei,eci}D (6)
式中:KP0,KI0,KD0为PID参数的初始值。
系统的控制由PID控制器完成,PID控制器的输出为
3 还原气体流量控制系统仿真研究
由文献[4]可知,调节阀的动态特性为
G(s)=Kv/(Tvs+1) (8)
式中:Kv为调节阀的静态特性常数又称流量特性常数;Tv为调节阀的时间常数。
根据还原气体流量控制系统特性Kv取14.83,Tv取4s。由于机械惯性,电压信号经智能控制器控制阀门开度有一定的时间滞后,经测试后,滞后时间系数τ取2 s,得到流量的数学模型为
G(s)=14.83e-2s/(4s+1) (9)
在设计模糊自适应控制PID控制器时,先用参数调整方法如Ziegler-Nichols方法,在线设计常规PID控制器,这样能确保PID闭环控制系统稳定。然后根据模糊控制规则在线调整模糊自适应PID控制器的参数。常规PID控制器的KP=1.6,KI=0.018,KD=0.5;模糊自适应PID中,初始的PID参数为KP=1.6,KI=0.018,KD=0.5。
在本气体流量控制系统中,为了在进行实际测试之前对所设计的模糊自适应PID控制算法进行检验,先进行仿真以观察其效果。根据前面所设定的条件和仿真模型,运用Matlab的Fuzzy工具箱和Simulink模块对本文采用的控制方案进行仿真研究[5],分别对模糊自适应PID控制与常规PID控制方法的仿真曲线加以比较,并在系统稳定后,对系统施加阶跃干扰信号,仿真结果曲线如图5所示。
观察仿真结果,可以看出,模糊自适应PID控制是在传统的PID控制基础上增加了对KP,KI,KD参数的在线修正,具有良好的自适应能力和非线性逼进能力。与采用常规的PID控制相比,采用模糊自适应PID控制后,系统超调明显变小,响应速度快。加入扰动后,模糊自适应PID控制能有效地抑制随机干扰,能及时地对PID参数进行在线调整。与常规PID相比,有更快的响应速度和更小的稳态误差,仿真结果证明了模糊自适应PID控制方案的可行性和有效性。
4 系统实际运行结果与结论
目前,基于模糊自适应PID实现的高精度还原气体流量控制系统已经在铁矿石冶金性能测控系统中成功应用。图6为上位机采用本文中设计的模糊控制算法得到的测焦炉流量曲线,设定值是15 L/min,经过6 s左右达到稳定,基本无超调。
采用模糊自适应PID控制,调节时间缩短,响应速度加快,其抗干扰能力明显优于常规的PID控制。模糊自适应PID控制器在线参数自整定能力强,对于控制非线性时变对象获得了良好的动态性能,并具有较好的鲁棒性和自适应性,为工业时滞系统的控制提供了一种有效手段。
参考文献
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[2]刘金坤.先进PID控制Matlab仿真[M].北京:电子工业出版社,2004.
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模糊自适应PID算法 篇7
目前一些有代表意义的交流调速方法有恒压频比控制、转差频率控制、矢量控制、直接转矩控制、自适应控制与智能控制等[1]。这些控制方法各有优点,适用于不同的控制场合,而本文所用的控制方法是直接转矩控制,具有光滑的曲线特性,适用于要求比较高的重载场合。
在直接转矩控制系统中,不需要复杂的坐标变化,通过磁链、转矩滞环比较器输出结果来对逆变器开关进行控制[2]。由于比例积分微分控制(Proportion Integration Differentiation,PID)控制器结构简单,容易操作,且具有良好的动静态特性,广泛应用于速度调节器中,随着电力电子技术的发展,PID控制器的不足之处也逐渐暴露出来,它需要依据精确的数学模型来对控制对象进行线性控制,所以对控制对象产生了限制。而本文提出的模糊自适应控制器具有模糊控制和PID控制共同的优点,克服系统的非线性、强耦合、多变量等不利因素影响。
1 异步电机直接转矩控制理论
直接转矩控制系统就是根据定子磁链幅值偏差Δψ和电磁转矩偏差ΔTe,通过滞环比较器后根据这2个差值查询逆变器电压矢量开关表得到需要加在异步电动机上的恰当的电压开关矢量,根据当前定子磁链的矢量ψs所在的位置来选取不同的电压矢量,最后通过脉冲宽度调制(Pulse Width Modulation,PWM)逆变器来实现对异步电动机的控制。减小定子磁链的偏差和电磁转矩的偏差,实现对电磁转矩与定子磁链的不同时刻的控制[3]。整个控制系统如图1所示,其中ψ*,分别为初始给定的定子磁链值和电磁转矩值,Te为电磁转矩的矢量。
2 直接转矩控制的基本原理
2.1 异步电动机模型
交流异步电机的数学模型相当复杂,它是一个高阶、非线性、强耦合的多变量系统,坐标变换的目的就是要简化数学模型。
电动机在理想条件下,经推导可得异步电动机在静止坐标系下的数学模型。对于分析直接转矩控制系统,采用空间矢量的数学分析方法,以定子磁链定向,建立在静止α-β正交定子坐标系上,图2是异步电动机的等效电路。
图2中ω为电角速度(机械角速度与极对数的积);Us为定子电压空间矢量;Is,Ir为定子、转子电流空间矢量;Ψs,Ψr为定子、转子磁链空间矢量;Rs,Ls,为单相定子电阻、电感;Rr,Lr为单相转子电阻、电感;R为折算到定子侧的单相转子电阻。由图2可以得出如下定子电压方程和转子电压方程:
而定子磁链与转子磁链:
式中:Lm为定子和转子之间的互感。
消去电压方程和磁链方程中的Is和Ir,可以得到以定子磁链Ψs和Ψr为变量的状态方程:
其中电机漏感系数,ωr为转子的电角速度。
电机的电磁转矩Te可以表示为定子磁链和转子磁链的形式:
式中:θ为定子磁链与转子磁链之间的夹角,即磁通角。
在实际运行中,保持定子磁链的幅值为额定值,以便充分利用电机,而转子磁链幅值由负载决定。当维持定子磁链和转子磁链的幅值都恒定不变时,只要改变它们两者之间的夹角就可以改变转矩,这实际上就是直接转矩控制之所以简单的根本所在。
2.2 电压空间矢量与磁链的关系
直接转矩控制根据磁链矢量的方案有六边形磁链方案和近似圆形磁链方案。本文对近似圆形磁链进行了研究,所谓的近似圆形磁链就是尽可能产生圆形旋转磁场,其主要由定子电压空间矢量决定,主要和零矢量的介入有关,同时需要保证电机的电磁暂态现象不出现。在直接转矩控制中,所设定的磁链参考值ψsref运行轨迹为圆形G,如图3所示。
从图3可以看出,只有将Ψs的幅值控制在滞环的带宽内,其中滞环宽度为2|ΔΨs|,上限|ψsref|+|Δψs|,下限为|Ψsref|-|ΔΨs|,磁链轨迹可以变为圆形旋转轨迹,故复平面被分成了6个不同的空间,这些区间的范围是以定子电压矢量为中线,各向前后扩展了30°,区间跨度60°,区号为k=Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ,Ⅴ,Ⅵ。若定子磁链矢量位于第k个区间,那么可以选择Usk,Us(k-1),Us(k+1)使幅值增大,选择Us(k+2),Us(k-2),Us(k+3)使幅值减小。
3 模糊自适应PID速度调节器设计
3.1 模糊自适应PID控制器的结构
模糊自适应PID控制器的结构设计是指将模糊控制与PID控制器相结合,需要对偏差变化率ec和偏差Δec进行模糊推理从而得到PID控制的3个参数KP,KI人和KD的模糊关系,并对其进行优化组合,使其能够时时调整PID参数,使异步电机获得良好的动态和静态特性[4]。模糊自适应PID控制器的结构如图4所示。
模糊控制器的输入为Δec和ec,输出参数为PID控制器的3个参数KP,KI,KD。输入变量Δec和ec的模糊子集{负大、负中、负小、零、正小、正中、正大},记为{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB},并将其量化到区域(-3,3)内。同时,输出变量KP,KI,KD的模糊子集{负大、负中、负小、零、正小、正中、正大},记为{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB},分别将其量化到(-0.3,0.3)(-0.06,0.06)(0,3)的区域内。通过KP,KI,KD3个参数对控制性能的影响特征的分析,总结出整定的模糊控制规则表,如表1所示。
3.2 模糊推理
模糊推理法其实就是一种语言,即将实际变量转换成语言变量。例如一个从X到Y的模糊关系表示为,那么模糊条件语句:If A and B then C。如果A*是输入,B*是输出,那么公式为:
Mamdani将模糊关系Ra→b的定义为
所以B*的隶属度函数为
3.3 解模糊化
这时候输出的结果为模糊量,不具有控制能力,需要选择出一个最佳的数据来对其进行控制,而这个过程就是解模糊化的过程[6,7,8]。对输出的结果进行加权平均处理可以使模糊的控制结果逐渐清晰。模糊集用uc表示,则:
对式(14)进行离散化,则:
3.4 在线自动校正流程
对模糊PID自适应控制系统误差和变化率进行计算后[9,10],参照每个模糊控制模型的子集隶属度赋值表,根据模糊矩阵表对PID参数进行在线修正,计算公式如下:
式中:为初始给定值;ΔKP,ΔKI,ΔKD,为经过模糊的修正值。
然后将新得到的PID参数输入到控制器里重新装载,来对系统的起动进行快速准确的控制。
4 仿真分析
借助Matlab/Simulink仿真平台搭建仿真系统如图5所示。该模型主要由以下部分构成:异步电动机与其测量模块、晶闸管导通模块、功率因数角检测模块、模糊控制模块。在仿真中所采用的电机参数为:定子电阻R=1.405Ω,转子电阻Rr=1.395Ω,互感Lm=0.172 2 H,定子电感为0.005 839 H,转子电感为0.005 839 H,电机惯量J=0.013 1 kg.m2,电机极对数P=2,额定功率PN=4 kW,额定电压UN=400 V,额定频率50 Hz,额定转速1 420 rpm[6]。
图5中n,n*,nl分别为测量转速、给定转速和转速偏差值。其中测量模块主要测量电机的电流,转矩和转速的波形变化,下面给出PID控制系统仿真与模糊自适应PID控制系统仿真比较,而且还给出了系统突加负载和低速时的仿真结果。
图6至图9为在0.5 s突加负载、0.3 s给定转速的仿真结果图,由图6可以看出转矩的变化可以很好地跟踪给定值,但存在较大的波动。从图7可以看出改进的系统速度跟随效果比一般系统效果更好,调节时间更短,在突加负载情况下,转速变化量较小。从图8可以看出稳定运行过程中电流近似正弦波,谐波分量少,在转速突变和负载突变情况下,定子电流脉动较大,改进的系统比一般系统电流脉动要小。从图9可以看出,电机起动时,转矩脉动较大,改进的系统比一般系统转矩变化量更大,但转矩变化时间更短,电机稳定运行时转矩变为零,波动小。
5 结语
随着电力电子技术的发展,先进的控制方法得以应用。对模糊自适应PID控制算法的分析和仿真。可以弥补传统的直接转矩控制存在的一些问题,可以快速地根据负载突变进行相应的控制,使其可以运用于负载突变的场合,同时还可以用于频繁启动和制动的不同场合,具有较高的实用价值。
参考文献
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