模糊速度

模糊速度（精选6篇）

模糊速度 篇1

1 引 言

电机控制系统分为发动机和电动机2个方面,就电动机的控制目标来说,主要有速度控制和位置控制2大类。电机的速度控制系统也称为电机调速系统,他广泛应用于机械、冶金、化工、造纸、纺织、矿山和交通等工业部门。直流电机由于具有良好的调速特性,宽广的调速范围,长期以来在要求调速的地方,特别是对调速性能指标要求较高的场合得到了广泛的应用。特别是近年来随着电力电子技术的发展,直流电机调速系统是一个复杂的多变量、非线性控制系统,控制参数多,各个参数之间相互影响,抗干扰能力较弱,不适合需要高控制性能的场合。因此,为了增强直流电机调速系统的抗干扰能力和鲁棒性,提高调速系统的响应速度和稳态精度[1],本文提出了基于模糊控制的直流电机PWM调速系统。以往的直流电机多由单片机附加许多种接口设备构成,不仅复杂而且速度也受到限制,难以实现从位置环到速度、电流环的全数字控制,也不方便扩展。而应用数字信号处理器(DSP)实现的电机伺服系统却可以只用1片DSP就可以替代单片机和各种接口,由于DSP芯片的快速运算能力,可以实现更复杂、更智能化的算法[2];可以通过高速网络接口进行系统升级和扩展;可以实现位置、速度和电流环的全数字化控制。

2 直流电机工作原理

任何电机的工作原理都是建立在电磁力和电磁感应这个基础上的,直流电机也是如此[3]。直流电机的工作原理如图1所示。

电机具有1对磁极,电枢绕组只是1个线圈,线圈两端分别在2个换向片上,换向片上压着电刷A和B。当电枢在磁场中转动时,线圈中要产生感应电动势E,这个电动势的方向(由右手定则确定)与电流或外加电压的方向总是相反,所以称为反电势,他与发动机中的电动势的作用时不同的。直流电机电枢绕组中的电流与磁通Φ相互作用,产生电磁力和电磁转矩[4]。直流电机的电磁转矩常用下式表示:

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式中,T为电磁转矩(N·m);Φ为对磁极的磁通(Wb);Ia为电枢电流(A);Kt为与电机有关的常数,Kt=9.55 Ke。

3 系统的硬件设计

该模糊控制系统以DSP(TMS320LF 2407)作为控制核心和运算核心。TI公司的TMS320LF2407是专门面向运动控制应用的数字信号处理器,其上包含电机控制应用所需要的各个主要功能模块。他不仅有16位定点处理器内核,更重要的是他将许多电机控制常用的接口集成到1个DSP控制器上。

系统硬件基本上包括1个以TMS320LF2407为处理核心的DSP板,1个配套的功率驱动板和直流电动机。实现编码器的解码、速度的测量、模糊控制算法和相应的人机界面。本系统的硬件框图如图2所示:

该系统的电机驱动器是自行设计,所设计的驱动电路采用脉宽调制技术,用到的电力电子器件是电压控制型器件N沟道MOS管以及信号控制开关三极管。电路原理图见图3。

4 系统控制设计

模糊控制是指模糊理论在控制技术上的应用,可以解决复杂系统的控制问题,控制逻辑更加接近人类思维,直接采用人类语言型控制规则,使得控制机理和控制策略易于理解和接受,设计简单,便于维护和推广。

4.1 光电编码器测速

测速元件是速度闭环系统的关键元件。该系统中采用增量式光电编码器测量直流电机的实时速度,进而通过模糊算法得到实时电机驱动的PWM控制量,实现直流电机速度的闭环控制。系统选用ZKX-6-50BM7型增量式光电编码器是一种高精度角位移传感器。

4.1.1 编码器的解码

系统直流电机编码器共有A,B两相输出,输入/输出波型如图4所示:

鉴于A,B相的波型特点:A相和B相的相位总是相差90°,如果可以在A相的下降沿,判断出B相的电平状态,即可判断出电机的正反转:当A相的下降沿来时,B相为高电平时,则为正转;反之为反转。为了防止DSP处理不过来,而导致编码器丢步,降低了系统的精度。这里把A相接到DSP的外中断输入引脚,当A相的下降沿来时,测触发程序中断,进行相应的脉冲计算和转向检测。连接电路图5如下:

4.1.2 M/T法测速

同时测量检测时间和在此检测时间内脉冲发生器发送的脉冲数来确定被测转速。他是用规定时间间隔Tg以后的第一个测速脉冲去终止时钟脉冲计数器,并由此计数器值m来确定检测时间T。

检测的时间为:

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设电机在T (s)时间内转过的角度位移为X(rad),则其实际转速值为:

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如果电机每转动一圈脉冲发生器输出P个脉冲,在T时间内,计数值为m1,则角位移X为X=2πm1/P。同时,考虑在检测时间T=Tg+ΔT内,由计数频率为关的参考时钟脉冲来定时,且计数值为m2,则检测时间T可表示为T=m2/fc。于是被测的速度为:

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通过分析可知(M法和T法不介绍):M法测量转速在极端情况下会产生±1个转速脉冲的误差,而T法在极端情况下,时间的测量会产生±1个高频脉冲周期,由于转速脉冲的频率远小于高频脉冲的频率,因此如果用转速脉冲信号的上升沿/下降沿来同步计数器的起止,在预定的测速时间内,转速脉冲信号的计数值将为整数(无误差),只有高频时钟脉冲会产生±1的误差,因其很小,影响可以忽略,所以系统采用M/T法可适用于测量高、低速的场合,且具有较高的测速精度,但检测时间不宜过长。

4.2 速度控制设计

作为一种人工智能手段,模糊控制将输入量按一定的模糊控制规则自动进行推理运算,模仿专家经验,从而获取问题的求解,在处理不确定性和不精确性问题时具有良好的鲁棒性。该模糊控制器设计为二维模糊闭环控制器,以速度反馈和给定转速的误差e及误差的变化率ec作为模糊控制器的输入变量,经模糊控制器进行模糊化后变成模糊量E和EC,经过模糊控制推理和模糊决策后,得到决策后的控制输出模糊量,再经去模糊化处理,利用DSP计算得到精确的输出量u,转换成相应的PWM去控制被控对象。模糊控制系统框图如图6所示。

4.3 速度控制算法

自带调整因子的模糊控制器,他根据误差的大小,对误差和误差变化率进行不同的加权处理。对于二维模糊控制系统,当误差较大时,控制系统的主要任务是消除误差,这时对在控制规则中误差的加权应取大些。相反,当误差较小时,此时系统己接近稳态,控制系统的主要任务是使系统尽快稳定,为此必须减小超调,这就要求在控制规则中误差变化率起的作用大些,即对误差变化率加权取大一些。在本系统中,对误差及误差变化和控制量的模糊控制集及其论域定义为:{±6,±5,±4,±3,±2,±1,0},根据转速误差模糊量E的当前值,采用不同的α值自调整如下:

U=INT[0.89E+(1-0.89)EC] E=±6

U=INT[0.74E+(1-0.74)EC] E=±5

U=INT[0.55E+(1-0.55)EC] E=±4

U=INT[0.43E+(1-0.43)EC] E=±3

U=INT[0.36E+(1-0.36)EC] E=±2

U=INT[0.22E+(1-0.22)EC] E=±1

U=INT[0.12E+(1-0.12)EC] E=0

采用带调整因子的模糊控制器不需要建立模糊查询表,而是利用DSP强大的计算能力直接按实时计算输出控制量,从而节省大量存储空问,同时也可以方便地实现对控制策略的调整。

#include "global.c"

#define Ke 1 //偏差Error模糊化系数

#define Kde 2 //偏差变化率DError模糊化系数

#define Ku 20 //输出U增量去模糊化系数

*****自适应模糊算法*****

int fuzzy(int Error,int DError)

{ int a;int U;

if(Error>Ke*6) Error = 6; //输入变量模糊化

else if(Error>Ke*5) Error = 5;

else if(Error>Ke*4) Error = 4;

else if(Error>Ke*3) Error = 3;

else if(Error>Ke*2) Error = 2;

else if(Error>Ke ) Error = 1;

else if(Error>=0 ) Error = 0;

else

{…

}

//根据E来确定不同的a自调整值,系数放大100倍

{case 6: case -6:a = 89;break;

case 5: case -5:a = 74;break;

case 4: case -4:a = 55;break;

case 3: case -3:a = 43;break;

case 2: case -2:a = 36;break;

case 1: case -1:a = 22;break;

case 0: a = 12; break;

efault: break; }

U = a*Error+(100-a)*DError; //算出模糊输出控制量增量

U = U*Ku/100; //去模糊化

return U;

}

4.4 试验结果

直流电动机控制系统采用CCS3.1软件集成开发环境,软件主要实现直流电动机速度的检测,转速的计算,电流与转速的调节,PWM信号的生成以及故障信号的处理等功能。直流电动机控制系统软件主要包括速度检测,转速调节,电流调节,PWM波生成等几部分组成。并通过中国电子公司硬件仿真器、DEC2407控制板和自制的驱动器进行了速度控制试验如图7所示。通过编码器来检测直流电机运行速度,运用PC机的远程终端来显示直流电机的速度控制情况,如图8所示。

5 结 语

本文利用DSP实现直流电机速度的模糊控制,使直流电机的速度控制优越性能得到了广泛应用,使用DSP实现直流电机控制则不仅比传统的模拟电路成本低,而且结构简单、方便扩展。

通过实验说明模糊控制的速度控制器比PID控制更好,提高系统响应速度和稳态性能,并且模糊控制技术能优化系统结构,使系统具有较强的鲁棒性和抗干扰能力[5],适应于各种不同的场合。

摘要：介绍一种基于模糊控制的直流电机速度控制系统。该模糊控制器设计为二维模糊控制器,以速度反馈和给定转速的误差及误差的变化率作为模糊控制器的输入变量,采用带调整因子的模糊控制器不需要建立模糊查询表。运用DSP强大的计算能力直接按实时计算输出控制量,实现编码器的解码、速度的测量。试验表明系统具有较强的鲁棒性和抗干扰能力,适应于各种不同的场合。

关键词：DSP模糊控制,直流电机,数字信号处理,二维模糊控制器

参考文献

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[2]张东亮,常宏敏,田新亮,等.无刷直流伺服电机的DSP全数字控制系统研究[J].山东大学学报,2002(5):485-488.

[3]邓星钟.机电传动控制[M].3版.武汉:华中科技大学出版社,2001.

[4]张崇巍,李汉强,陈伯时.运动控制系统[M].武汉:武汉理工大学出版社,2002.

[5]李勇,罗隆福,许加柱,等.基于模糊控制的直流电机PWM调速系统[J].大电机技术,2006(1):66-68.

模糊速度 篇2

本文运用模糊控制理论, 它不必知道被控对象的精确数学模型, 仅根据实际输入和输出结果利用模糊系统的模糊信息处理能力[2], 对瓦楞纸板横切机速度进行跟随控制, 改善了系统的速度跟随特性。

1 横切机生产工艺

横切机, 俗称“飞剪”机, 其功能是对生产线上产出的无限长纸板进行定长剪切, 如图1所示, 其纸板进给速度每分钟几十到几百米 (该速度由生产线调速系统控制) 。系统工作时, 待切瓦楞纸板在横切机上下刀辊之间的间隙穿过, 切刀电机根据所设定的剪切长度、瓦楞纸板的进给速度指定刀辊的运动规律等, 对进给瓦楞纸板实施定长切割, 即对快速进给的纸板进行“飞剪”。刀辊的运动规律与所设定的剪切长度有密切的关系。系统要求当切刀到达剪切位置时, 切刀速度和给纸速度保持一致, 同时要求给纸长度为所设定长度。在剪切过程中, 如果切刀速度大于纸板走速, 则会造成纸板撕裂;当切刀速度小于纸板速度, 又会造成纸板起皱;因此剪切必须满足切刀对纸板的位置和速度的同步跟踪, 在每一次剪切的过程中重复完成“加速→速度跟踪与定长剪切→减速→停止”的控制过程。

横切机控制系统若想满足生产线“高质、高速、高档、高效、宽幅”的要求, 必须解决纸板速度的检测与跟踪、剪切长度的精确控制、剪切时切刀位置与速度的同步等问题。这些问题互相牵制, 控制难度较大。本文针对横切机的速度跟踪问题进行研究。

2 模糊控制系统

2.1 模糊控制系统结构

为了减少横切机剪切时纸板速度的跟踪误差, 得到较好的控制效果, 本文采用二维模糊控制器对横切机速度进行控制, 结构框图如图2所示。系统工作时, 系统给定值与系统速度反馈值经过比较器比较, 得出实际输出的误差值e和误差变化率Δe;然后比较器的输出值经过模糊控制器, 通过模糊化, 模糊推理, 解模糊化过程, 得出控制量, 通过伺服驱动对横切机速度进行实时模糊控制。

2.2 模糊控制器设计

模糊控制是以模糊集理论、模糊语言变量和模糊逻辑推理基础, 模拟人的思维方法, 对难以建立数学模型的对象实施的一种控制方法。模糊控制器是模糊控制的核心, 一个典型的模糊控制器结构如图3所示[3]。

1) 模糊化:

在各输入输出语言变量的量化域内取7个模糊子集NB, NM, NS, ZO, PS, PM和PB分别对应负大、负中、负小、零、正小、正中和正大, 则各语言变量相应的词集为{NB, NM, NS, ZO, PS, PM, PB}。将误差e、误差变化率Δe和输出变量u的大小量化为13个等级, 分别表示为{-6, -5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6}。

2) 隶属度函数:

通过对输入和输出变量进行分析, 误差e和误差变化率Δe语言变量的各模糊子集采用标准三角形隶属度函数, 如图4所示。

3) 模糊规则:

模糊控制规则实质上是对操作员的经验加以总结而得到的模糊条件语句。用“if…then…”的形式对模糊控制制定模糊规则表, 如表1所示。

4) 模糊推理与解模糊化:

模糊决策采用Mamdani推理方法, 其关系矩阵R= (e×Δe) T1×c;模糊控制器的输出c= (e×Δe) T1×R。模糊规则中合成运算取“极大—极小”运算, 蕴含关系取“极小”运算, 连接词and采用极小运算, also采用极大运算。解模糊化是将模糊控制器输出的模糊量转化为清晰量, 模糊控制器采用具有更平滑的输出推理控制的重心法。按此设计的模糊控制器输入输出曲面如图5所示。

3 实验仿真

本文利用Matlab中的Simulink工具箱进行仿真。在设计模糊控制器时, 利用Matlab提供的模糊工具箱, 可以很方便地进行模糊控制规则的设计, 其中包括模糊输入量和输出量的确定、输入输出范围的设定、隶属函数、模糊推理方法、解模糊方法的选择, 以及模糊规则的添加、修改[4]。同时还可以查看设计出的模糊规则曲面, 从而对规则进行修改。

按照以上设计, 系统的仿真结构如图6所示。为避免输出发散, 在转速环与位置环均有限幅环节, 设定好仿真时间、步长等各项参数后, 即可开始仿真。

当系统没有外界干扰时, PID控制系统和模糊控制系统的阶跃响应仿真结果如图7a和图8a所示;当系统加入外界干扰时, PID控制系统和模糊控制系统的阶跃响应仿真结果如图7b和图8b所示。由图7a和图8a对比可知系统无干扰时, PID控制比模糊控制响应速度快, 控制精度高, 模糊控制没有产生过超调和稳态误差;系统有干扰时, 由图7b和图8b对比可知PID控制出现较大的速度跟踪误差, 而且干扰越大误差越大, 模糊控制对调节对象的参数变化不敏感, 表现出好的速度跟随特性和抗干扰性, 满足横切机速度跟随控制要求。

4 结束语

本文提出的基于模糊理论设计的用于瓦楞纸板速度跟随控制的模糊控制器, 没有传统PID控制器产生的过超调, 克服了应用传统控制算法时, 因伺服驱动系统的非线性造成的较大跟踪偏差, 有较好速度跟随特性和抗干扰性, 为进一步提高横切机速度控制精度奠定了理论基础。

摘要：瓦楞纸板横切机控制系统中, 横切机速度跟随控制是其关键技术。为了改善国内瓦楞纸板横切机速度跟随性能, 减小系统的速度跟踪误差, 在分析横切机生产工艺及要求的基础上, 设计了瓦楞纸板横切机速度跟随模糊控制器, 并利用Matlab对其进行了仿真研究。结果表明, 该模糊控制器没有常规PID控制器产生的过超调, 有较好的速度跟随特性和抗干扰性。

关键词：瓦楞纸板,模糊控制,飞剪,速度跟随

参考文献

[1]张学中.国内外瓦楞纸箱的发展和未来趋势[J].湖北造纸, 2006, 44 (4) :42-44.

[2]廉小亲.模糊控制技术[M].北京:中国电力出版社, 2003.

[3]刘金琨.智能控制[M].北京:电子工业出版社, 2005.

模糊速度 篇3

矢量控制技术由于实现了感应电机的转矩电流分量和磁通分量之间的解耦控制,使得感应电机可获得与它励直流电机相媲美的调速性能。与此同时,无速度传感器传动控制技术由于具有成本低、安装简便、可靠性高等一系列优点,已经成为通用变频器的标配功能之一,因而无速度传感器矢量控制技术理所当然地成为现代交流调速领域中备受关注的技术之一。

然而,感应电机矢量控制系统的品质严重依赖于电机参数的正确程度。理论上已证明了在无速度传感器控制中,在转子磁通幅值恒定的情况下,不但会使电机在不合适的稳态工作点下运行,还会使电机的动态性能下降,甚至引起电磁转矩振荡[2]。为了提高感应电机矢量控制系统性能,参考主流变频器的设计思想,本文从工程实用角度出发,提出了基于模糊PID控制的异步电动机间接矢量控制系统的设计方案。该方案中,设计了3个模糊PID控制器,分别对矢量控制系统中速度、转矩和磁链环进行调节,转速推算环节采用了模型参考自适应控制(MRAC)。Matlab仿真实验验证了该设计方案的可行性。

1 无速度传感器矢量控制系统原理

矢量控制系统的基本思路[1]是以产生相同的旋转磁动势为准则,将异步电动机在静止三相坐标系上的定子交流电流通过坐标变换等效成同步旋转坐标系上的直流电流,并分别加以控制,从而实现磁通和转矩分量的解耦控制,以达到直流电机的控制效果。在工业生产中,通常要求矢量控制系统能工作在零速度(包括零速度启动)。本文选用间接矢量控制系统。

1.1 坐标轴变换

为了推出电机转子磁场定向时基本方程以及利用MATLAB SIMULINK6.0 中的坐标变换模块(abc to -dq0 Transformation, dq0-to-abc Transformation),本文简要介绍一下所选取的坐标变换。因为坐标变换矩阵不同,转矩表达式系数会有所不同。以电压量变换为例,三相静止坐标系a-b-c到两相静止坐标系ds-qs及两相静止坐标系ds-qs到两相同步旋转坐标系de-qe的变换矩阵分别如式(1)、式(2)所示。

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1.2 矢量控制系统基本方程

由异步电动机在两相同步旋转坐标系上的数学模型[1]可知:当按转子磁链定向时,应有undefined和Ψdr=Ψr,即可推导出:

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由于转子磁链被定向在de轴,且ωe=ωr+ωst,因此转子磁链的空间位置角:

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式中:Ls、Lr、Lm、Rs、Rr分别为定、转子的电感、互感和电阻;ωe、ωsl、ωr(=ωm×np)分别为同步转速、转差率、转子角速度(机械转速)、转子角频率(电角速度);np、J、s、θe分别为极对数、转动惯量、拉普拉斯算子、转子磁链空间位置角;Tr、Te、TL分别为转子时间常数、电磁转矩、负载转矩;ids、iqs分别为同步旋转坐标系上定子电流的de、qe轴分量;Ψds、Ψqr、Ψr分别为转子磁链在de、qe轴上的分量及定向在de轴上的合成磁链。

为了实现间接矢量控制策略,必须考虑使用式(3)、(4)、(5)、(6)、(7)。图1给出了一个基于间接矢量控制的四象限位置伺服系统。转速调节器(ASR)、转矩调节器(ATR)、磁链调节器(Aphir)使用模糊PID控制器,逆变器采用电流滞环控制的PWM方式。如果矢量控制中转速信号采用模型参考自适应控制(MRAC)推算值时,就形成一个完整的无速度传感器间接矢量控制系统。

1.3 转速辨识方法

由异步电动机在静止两相坐标上的电压方程可以得到转子磁链观测器的2种不同模型[1]:

电压模型:

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电流模型:

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式中:Lsσ为考虑漏感时定子等效电感,undefined为漏感系数;p为微分算子;Ψsdr、Ψsqr分别为转子磁链在ds、qs轴上的分量。

由式(8)和式(9)可知,电压模型不含角速度ωr项,而电流模型包含ωr项,故可利用电压模型的输出作为转子磁链的期望值,电流模型的输出作为转子磁链的推算值,从而设计出如图2所示的转速自适应辨识系统。

在图2所示的转速自适应辨识系统中,自适应机构的设计需要考虑辨识系统的全局渐进稳定性,以保证状态收敛。根据(Popov)的超稳定性理论[3] 可导出转速估计关系式:

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式中:Kp、Ki分别为比例、积分系数。

1.4 模糊PID控制器设计[4]

模糊PID控制器结构是一类被广泛应用的PID控制器,该控制器一改传统PID控制器固定参数的控制策略,提出了可以根据跟踪误差信号等动态变化PID控制器参数的方法,达到改善控制效果、扩大应用范围的目的。

模糊PID整定PID控制器的表达式为

undefined

式中:γp(k)、γi(k)、γd(k)为校正速度。

由整定公式可以看出,下一步的控制器参数可以由当前的控制器参数与模糊推理得出的控制器参数增量的加权和构成。这时可以计算控制量:

undefined

注意这里的求和式子并不是PID控制器积分项的全部,正常应该乘以采样周期T,这里为简单起见,将其含于变量Ki(k)中,式(11)同样对Kd(k)进行了相应的处理。由于计算undefined较困难,所以应该引入状态变量undefined。这样可以推导出状态方程:

undefined

这时,式(12)中控制量可以改写为

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。表1给出了针对Kp、Ki、Kd三个参数分别整定的模糊控制表,从而得到模糊PID控制器的典型结构,如图3所示。

2 系统仿真

利用SIMULINK搭建的模糊PID无速度传感器矢量控制系统的仿真模型如图4所示。该系统包括SimPowerSystems工具箱中的三相异步电动机模型、电流电压测量模块、三相静止到两相静止及两相旋转到三相静止坐标变换模块、转速估计模块、转子磁链估计模块、Fuzzy PID控制器和电流滞环比较模块。

选用的异步电动机参数:额定功率PN=4 kW,额定电压UN=380 V,额定频率fN=50 Hz,额定转速nN=1 450 r/min,定子电阻Rs=0.435 Ω,定子电感Ls=0.071 H,转子电阻Rr=0.816 Ω,转子电感Lr=0.071 H,定转子互感Lm=0.069 H,电机极对数np=2,转动惯量J=0.19 kg·m2。在转速给定n*=500 r/min、磁链给定P*hir=1.5 Wb的前提下,0.5 s时突加负载TL=30 N·m,为了考虑转子电阻变化对控制性能的影响,1 s时转子电阻发生了30%阶跃,即增大为1.060 8 Ω。图5给出了转速、定子电流、转矩的仿真波形。由转速波形曲线来看,估算转速和实际转速基本重合,而且能较好地跟随给定转速;当转子电阻发生较大变化时,矢量控制系统仍能保持良好的控制性能,说明了模糊PID自适应控制系统具有较强的鲁棒性。

3 结论

本文从设计通用变频器的角度出发,设计了一个基于模糊PID控制的无速度传感器间接矢量控制系统。与传统的通过辨识电机参数以提高矢量控制系统性能不同的是,本文采用了模糊PID自适应控制技术,通过控制器的快速响应使系统获得最佳的动态PID参数,克服被控对象参数变化和扰动的影响,从而达到提高系统性能的目的。该技术既具有常规模糊控制快速性优点,又有经典PID控制稳态无静差和参数整定简便的特性。适当选取量化因子和校正速度即可获得优于传统PID控制的性能。与此同时,该系统一定程度上克服了传统无速度传感器矢量控制系统转子电阻和转速同时辨识带来的误差较大的缺陷,扩大了无速度传感器矢量控制系统的应用范围。

参考文献

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[3]冯垛生,曾岳南.无速度传感器矢量控制原理与实践[M].北京:机械工业出版社,2006.

[4]薛定宇.控制系统计算机辅助设计——MATLAB语言与应用[M].北京:清华大学出版社,2006.

模糊速度 篇4

我国是农业大国,谷物类生产机械化对谷物类种植至关重要,而谷物类最重要的机械化收割工具是联合收割机。联合收割机可以一次性完成收割和脱粒作业,大大提高了收获效率,节省了人力物力,减轻了农民的负担,因此联合收割机的改进和优化设计具有重要的意义。但是,联合收割机受到作业谷物密度和地形的影响,其速度达不到精准控制的目的,并且速度控制存在一定的滞后性。当作业为丘陵地形时,地形起伏较大,河流众多,对联合收获机的适应性提出了更高的要求。而在跨地区作业时,还要求联合收获机具有较高的行驶速度,可靠性要求也较高。为此, 对联合收割机的速度控制进行了优化设计,以期达到对速度的稳定、高效和精准控制。

1联合收割机行走机构优化设计

驱动轮和变速器是控制收割机前进速度的关键, 对于变速箱和驱动轮的设计是实现速度模糊PID控制的基础。驱动轮轴是驱动轮和变速器的连接轴,变速器通过连接轴给驱动轮提供动力。驱动轮轴一端在变速箱里,利用键和变速箱进行连接,从变速箱出来之后,驱动轮利用普通的平键和轴进行连接; 由于工作过程中需要传递扭矩,因此轴是转动的,需要在连杆外加上轴套。轴的重力支持设计在下方,其结构如图1所示。

驱动轮一端连接在轴上,驱动轮的工作面在履带里,轴也需要包围在履带里,所以在设计连杆时不能让尺寸太大,否则会和履带发生干涉现象,影响收割机的速度控制。因此,在结构上需要更加紧凑,对方案1的结构进行改进后,得到了方案2的装配结构示意图,如图2所示。

由图2可以看出: 相对于方案1的装配,驱动轮轴的结构更加紧凑,不用担心连杆支座会不会和履带发生干涉,所以可以使用改进后方案。为了实现收割机速度的控制,需要对驱动轮的数据进行实时采集,并利用反馈调节的方法实现速度的优化配置,其总体设计方案如图3所示。

收割机的速度调节可以利用PID调节器: 首先使用模糊算法对参数进行整定,然后利用PID对速度进行反馈,由单片机执行器执行速度大小控制; 最后,采用反馈调节的方法对调节误差进行调整,通过不断的迭代计算,使控制误差降低到最少,从而达到缩短控制时间、提高控制精度的目的。

2联合收割机前进速度模糊控制器设计

联合收割机前进速度采用模糊PID调节器进行控制,在控制时首先需要一个输入期望值,这个值可以利用灰色预测模型来进行预测。然后,利用模糊控制推理的方法得到控制量,其基本流程如图4所示。

图4中,假设采样周期为Δt,预测步数为p,r(t+p·Δt)为(t+p·Δt)时刻的设定值,u(t)为模糊控制器的输出控制函数,y(t)为模糊控制的输出值,为(t+p·Δt)时刻的预测值。灰色模型一般用GM表示,根据GM模型的建模步骤对收割机前进速度进行预测。首先,需要确定原始的速度参数{x(0)(i)}(i=1,2,···,n)、数列长度n、预测的步数为p、发展系数a及灰色输入u。假设数据采样长度为4,每次控制得到的收割机速度值为n(0)GT(t),于是原始数据的序列可以写成

假设系统的采样时间为0.5s,收割谷物达到脱粒器的时间为1.5s,调速执行机构的响应时间约为1s。假设预测步数为p=5,对数据进行累加可得

背景值z( 1)( k) 可以写成

于是得到矩阵B和数据向量XN

求得矩阵B的转秩矩阵BT为

定义4个计算参数为

则求得

进而可以求得

所以发展系数a为

灰色输入u为

求出以上参数后,就可以求得收割机在p·Δt时间后前进速度的预测值,其表达式可以写成

将速度预测值作为模糊控制的输入,建立前进速度控制的模糊控制器PID数学模型。为了精细描述变量,将基本论域划分为13个等级,得到偏差预测值的模糊子集论域为{-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6}。每个等级对应的偏差变化范围如表1所示。

表1中,对应的模糊控制语言集可以表示为{ 负大,负中,负小,零,正小,正中,正大} 7个词汇,将其用英文缩写可以表示为{ NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB} ,其

隶属函数的控制曲线如图5所示。

图5中,对应的语言变量若为正,表示随着喂入量的增加,前进速度超过了额定前进速度,需要对速度进行调节,降低前进速度;当对应语言变量为负时,表示随着喂入量的减小,前进速度低于额定前进速度,需要提高前进速度。

3联合收割机前进速度控制测试

为了测试联合收割机灰色模糊PID控制的有效性和可靠性,将设计的控制系统应用在切纵流联合收割机上,并使用模糊控制、模糊PID控制、灰色预测模糊PID控制3种算法对小麦收割机的行进速度进行了测试试验。收割机作业现场如图6所示。

通过对小麦收割机速度的采集,使用Mat Lab软件对系统的响应进行绘图,采用单位阶跃输入信号对前进速度控制系统进行灰色预测模糊控制仿真试验。 首先将收割机设置为自动收割状态,割茬在10 ~ 20cm之间,收割距离控制在100m以内,以改变喂入量作为系统的干扰信号,对速度进行调节,通过计算得到了如图7所示的速度随时间变化曲线。

由图7可以看出: 采用模糊PID调节器,当改变喂入量时,前进速度在15s左右时开始响应,响应总共用时在14s左右。

图8表示灰色预测模糊PID调节器收割机速度控制计算的结果。由图8可以看出: 采用灰色预测模糊PID调节器时,当改变喂入量,前进速度在10s左右时便开始响应,相比单纯的模糊PID调节开始响应时间早,响应总共用时在10s左右,相比单纯使用模糊PID调节算法时响应时间要短。为了进一步验证结果的可靠性,对收割机进行了8次测试,最终得到了如表2所示的结果。

s

由表2可以看出: 经过8次测试,灰色预测模糊PID控制的速度控制开始响应时间最短,响应速度最快,性能最优,从而验证了本文设计的收割机速度控制器的优越性。

4结论

1) 对驱动轮轴的装配方案进行了改进,改进后的结构更加紧凑,利于收割机前进速度的控制。利用单片机作为速度执行器,提出了基于灰色预测的模糊PID控制方案,并在纵流联合收割机上进行了测试。

模糊速度 篇5

在港口散货码头,散货抓斗卸船机、水平螺旋输送机、斗轮堆取料机、输送机和散货装船机联合动作实现物料从卸船、堆取和装船全自动过程。然而在这个过程中,装卸设备自身及相互之间的速度自适应需要去重点考虑。为了提高系统的稳定性,可采用自适应控制技术实现装卸设备自身及相互之间的速度的自适应控制。装卸机械设备的某个机构时常处于非满负荷状态下运行。为了提高机械自身的装卸效率,充分发挥电动机的潜力,要求装卸机械具有“重载低速、轻载高速”的性能。为了进一步提高其控制性能,可采用自适应控制技术实现速度的自适应控制,以使装卸机械在不同的工况下获得更理想的特性。

所谓“自适应”,一般是指系统按照环境的变化,调整其自身,使得其行为在新的或者已经改变了的环境下,达到最好或者至少是容许的特性和功能,这种对环境变化具有适应能力的控制系统称为自适应控制系统。其基本思想是通过不断地监测被控对象,根据其变化来调整控制参数,从而使系统运行于最优或次优状态。

2 系统概况

散货码头物流设备机群系统包括卸船机、水平螺旋输送机、斗轮堆取料机、皮带输送机和装船机。装卸船自身装卸速度自适应主要是根据自身装卸散货的重量,来相应的调节装卸速度,同时整个系统其他装卸设备的速度变化对于装卸船装卸速度影响。现场总线将采集的数据传输至卸船机控制系统,根据相应的工况,结合一定的算法来调整卸船机的装卸速度V1,然后通过变频器,控制电动机的转速和方向。在卸船机的控制系统中,水平螺旋输送机V2作为采样数据。系统在工作过程中,散货码头装卸装备自身及相互之间速度相适应,保持系统在在不同的工况下获得更理想的特性。同时还要考虑到某一设备遇到故障停机的状况,对于系统其他设备运行状态的影响。若整个系统其他装卸设备出现故障,信号传输至装卸船控制系统,产生报警信息,卸船机停止运转。卸船机控制系统原理图见图1。

斗轮堆取料机和装船机的装卸速度也是根据自身传感器检测信号和外部其他物流设备的装卸速度来调节,其控制系统原理图见图2。

3 自适应模糊控制算法

基于模糊逻辑推理的PID的控制器是以控制专家整定的PID控制器参数的经验和知识为基础,通过对系统过渡过程模式的在线识别,对PID参数进行自整定,其控制原理图如3所示。它是在PID算法基础上增加了e和ec的计算,并将在工艺分析和操作经验的基础上总结专家知识,以产生语句式IF(条件)THEN(结果)的形式组成知识库,经Fuzzy合成推理形成Fuzzy查询矩阵。

PID参数的Fuzzy自动调整思想是依据被控对象的响应在采样时刻的误差e和误差变化率ec两个因素来确定参数调整量的极性和大小。其算法过程是利用对应的规则集将控制指标模糊化,然后将它与知识库中的模糊规则进行匹配,如有规则匹配的结果部分,就可得到相应的参数调整量。如果散货码头物流设备机群系统的工作状态与传感器检测到的信号产生了偏差,则中央控制器可根据这种偏差的状态变量e和ec,通过实时调整机构在知识库中搜索相应的Fuzzy推理矩阵,并进行参数调整,直到物流设备装卸速度到速度自适应的状态为止。

4 自适应模糊PID算法在装卸速度自适应上的应用

散货码头物流设备机群系统包括卸船机、水平螺旋输送机、斗轮堆取料机、皮带输送机和装船机五部分组成。散货码头物流设备在工作过程中,由于物料的特性、每次抓斗的重量的不同等不确定的因素的干扰,常常出现装卸速度不相适应,系统的稳定性较差,这在实际生产中是会降低散货码头的工作效率。上述介绍的自适应模糊PID控制算法可以很好解决这一问题。

由参数自整定Fuzzy-PID控制器的原理图3可知,其中的参数校正部分实质为一个Fuzzy控制器,其输入的变量为e和ec,输出变量为Kp、Ki、Kd。在散货码头物流设备机群系统中应用Fuzzy规则集推理进行PID参数自整定的Fuzzy算法设计的步骤分三步:第一步,将检测偏差量e,ec和Kp、Ki、Kd变量Fuzzy化,确定各方的Fuzzy子集的隶属度;第二步,用Kp、Ki、Kd的Fuzzy校正模型来表达参数的校正过程;第三步,应用Fuzzy合理推理计算出Kp、Ki、Kd得Fuzzy校正矩阵表。

根据散货码头物流设备机群系统中关于装卸速度自适应的指标,在允许的范围内,系统响应误差e,误差变化率ec分别具有一定的变化范围。将系统误差e和误差变化ec的变化范围定义为模糊子集上的论域,即

其模糊子集为:

子集中的元素分别表示负大、负中、负小、零、正小、正中、正大。其中e,ec和Kp、Ki、Kd的隶属度函数均采用三角形隶属于函数形式。然后经过Fuzzy合理推理算法得到Fuzzy自调整算式如下所示:

式中:Kpc、Kdc分别为PID控制器的初始整定值;α(k)为参数自整定因子。公式中α(k)的产生:根据当前的误差e和误差变化率ec,结合前面的分析以及具体受控过程的特点和实际经验推理产生另一个模糊变量H,H是反映α(k)在动态过程中应具有的变化趋势的模糊决策。H经模糊化处理得到h(k),利用下面的解析表达式在线调整α(k)。

n是一个正的常数,用来调整α(k)的变化速度。α(0)=1。

基于上面的Fuzzy控制规则得到一张模糊控制规则查询表,h(k)的在线调整即为简单的查表,模糊规则查询表如表1。

模糊规则查询表得到后,模糊PID控制器将传感器检测到的信号与设定值进行比较,经处理后得到e,ec,利用模糊算法进行查表确定PID的三个参数Kp、Ki、Kd,然后调整参数后PID控制器对偏差信号运算处理输出相应的变频信号,对散货码头物流设备机群装卸速度进行实时调整,使得设备自身及之间装卸速度相适应,从而实现整个系统的稳定,提高散货码头的工作效率。

5 实验数据记录及结果分析

桥式卸船机每小时卸货能力的速度的影响包括每次起重量的大小、抓斗特性以及物料特性。实验过程中通过测一小时内连续卸船作业量,共进行8次。抓斗卸船机的起重量越大,卸货速度越快。桥式卸船机每小时卸货量见表2。

水平螺旋输送机是利用螺旋传动将物料沿机壳连续推移而进行输送的。其装卸速度可由每小时内连续输送量为评定标准,通过现场测量,共进行8次。水平螺旋输送机每小时输送量见表3。

斗轮堆取料机的主参数是满足现场堆取料作业时所必须的斗轮堆取料机自身参数的集合。斗轮堆取料机的主参数也是设备最基本的参数,如堆取料能力、斗轮直径、回转速度等等。取料能力是指斗轮堆取料机单位时间内所能挖取物料的多少,单位用t/h表示。实验过程通过测量一小时内斗轮堆取料机取料作业量,共8次。

装船机每小时装船能力的速度的影响包括每次起重量的大小、抓斗特性以及物料特性。实验过程中通过测一小时内连续装船作业量,共进行四次,然后取四次的平均值作为反映卸船机装卸速度的考核值。

皮带输送机是利用皮带传动将物料沿皮带连续推移而进行输送的。其装卸速度可由每小时内连续输送量为评定标准,通过现场测量,共进行8次。皮带输送机每小时输送量见表6。

根据图4、图5看出,随着时间的变化,调节卸船机的装卸速度,水平螺旋输送机的装卸速度随之改变;同时卸船机自身的装卸速度随着每次抓斗的重量调节,自身的速度自适应。根据图6、图7看出,随着时间的变化,斗轮堆取料机,皮带输送机及装船机之间的装卸速度自适应,调节斗轮机或装船机的装卸速度,相应的其他物流装备装卸速度随之改变,以适应整个系统的协调与运作的稳定性。同时整个散货码头物流装备机群系统之间存在的自适应,如果某一设备出现故障导致停机,也会相应出现装卸速度调整。模糊判断系统各物流设备装卸速度变化情况,进而调节PID控制器的三个参数Kp、Ki、Kd值。

6 小结

实验证明,自适应模糊PID控制算法在散货码头物流设备机群系统装卸速度自适应中的应用完全可行的,对于整个系统性能的改善优势比较明显,大大提高了散货码头的工作效率。尤其是随着其他科技的进步和港口起重机械智能化自动化程度越来越高,散货码头物流设备机群系统将会更加复杂化,要求精确的数学模型的传统的PID控制算法越来越难以适应这种发展趋势,而且自适应模糊PID控制算法不依赖于精确的数学模型,在实时性、鲁棒性和精度上都有可观的改善,因此在未来散货码头物流设备机群系统的应用中优势比较明显。

摘要：针对目前散货码头装卸设备机群系统中采用传统PID控制的不足,系统误差不稳定以及动态特性不理想,文中提出了一种基于模糊PID控制的算法,将模糊控制与传统的PID控制技术结合起来,应用于散货码头装卸设备机群速度自适应研究中,有效解决了装卸设备自身及相互之间的速度自适应问题。

关键词：模糊PID,自适应,散货码头,装卸速度

参考文献

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[6]章正斌等编著.模糊控制工程[M].重庆:重庆大学出版社,1995.

模糊速度 篇6

PID控制器因其结构简单、鲁棒性强、控制效果较好等优点, 成为目前工业控制中应用最为广泛的控制器之一[1]。但PID控制器参数的整定一般需要经验丰富的工程技术人员来完成, 既耗时又费力, 加之实际系统千差万别, 又有滞后、非线性等因素, 使PID控制器参数的整定有一定难度, 致使许多PID控制器的参数没能整定到最佳, 为此人们提出了自整定PID控制器, 将过程动态性能的确定和PID参数的计算方法结合起来就可以实现PID控制器的自整定[2]。

国内外关于PID自整定控制方法的报道有很多[3,4,5]。最早提出的PID参数工程整定方法是在1942年由Ziegler和Nichols提出的Z-N法[6], 但其为了测量临界增益和周期而需要使系统接近临界状态运行, 可能产生增幅振荡, 从而易使系统进入不稳定状态而受到损坏。1984年瑞典著名学者K.J.Astrom提出了继电自整定理论[7], 用继电器代替比例控制输出, 通过观测被控过程的极限环振荡, 得出过程的基本特征量, 然后利用Z-N公式计算出PID控制器参数。由于该方法是受控振荡, 且实现起来简单方便, 已被广泛应用于工业PID控制器参数自整定中, 并且得到不断改进和发展[8,9]。

在伺服电机领域中, 永磁同步电机以其体积小, 转矩惯性比高, 转矩响应快, 性能优异等优点, 在中小容量交流调速系统中得到了广泛应用[10,11]。但是交流电机本质上是一个非线性的对象, 其电机参数在实际控制中会发生变化, 而且可能存在比较严重的外部干扰。经典控制理论不能克服负载、模型参数的大范围变化以及非线性的影响, 因此必须研究先进的控制策略以弥补经典控制的缺陷与不足。

针对永磁同步电机这一强耦合、时变的非线性速度控制系统, 目前有许多非线性控制算法得到研究和应用, 例如自抗扰控制[12]、滑模变结构控制[13]、自适应控制[14]、模糊控制[15]、神经网络控制[16]等。其中, 模糊控制器是一种建立在模糊数学基础上的控制器, 它不需要掌握受控系统的精确数学模型, 只需根据人工的经验或统计形成其控制规则, 避免了对象的不确定性、噪声及非线性、时变性等因素的影响, 有很强的鲁棒性, 因而在永磁同步电机控制中得到了较为广泛的应用[15,16,17,18]。

将模糊控制器与PID控制器结合起来[18,19,20], 扬长避短, 既具有模糊控制灵活而适应性强的优点, 又具有PID控制精度高的优点。文献[18]介绍了参数模糊自整定PI控制策略, 按照被控对象的性能要求, 通过模糊控制规则, 自动整定PI参数, 吸收了模糊控制和PI控制的优点, 相当于变系数的PI控制器。文献[19]提出了模糊PID自适应控制与继电自整定相结合构成PID双模智能控制器的方法, 即用继电自整定的方法整定出PID控制器的初始参数, 然后切换到模糊PID自适应控制, 完成模糊PID智能控制, 应用在温控系统中。文献[20]提出了根据不同时刻的偏差和偏差变化率, 利用模糊控制规则, 对PID参数进行在线自整定的方法, 指出将模糊控制技术与传统PID控制技术相结合, 按照响应过程中各个时间段的不同要求, 通过模糊控制在线地调整PID的各个控制参数, 对改善伺服系统在跟踪目标时的动态响应性能和稳态性能, 以适应不同工作任务的要求, 是有重要工程应用意义的。

本文受到上述文献的启发, 并考虑到永磁同步电机的特性, 将模糊PI控制与继电自整定相结合, 采用了分段继电自整定法, 设计出基于模糊决策器和继电自整定的模糊PI永磁同步电机速度控制器。首先在给定速度和负载转矩论域上建立若干模糊子集, 对永磁同步电机速度控制系统实现离线分段继电自整定, 并根据Z-N公式和修正计算得到相应的PI控制器参数, 由此确定模糊规则表。再根据系统的不同工作状况, 通过模糊规则表, 对PI控制器参数实现在线调整, 提高系统对工作状况变化的适应能力。

文献[3]指出, 运用Z-N法参数整定公式得到的PI参数在实际控制中往往会引起系统响应的超调量过大, 振荡较为剧烈等不符合工艺要求的结果。针对Z-N法的这些不足, Hang C.C.等人在文献[21]中提出了改进的Z-N公式, 改进的Z-N公式中引入了设定值权值和积分时间修正系数。本文针对永磁同步电机这一特定对象, 根据系统控制效果确定出一组较优的修正系数, 分别对Z-N公式得到的比例系数和积分时间进行了修正。通过Matlab仿真分析表明, 修正后的参数对系统控制效果良好, 且这组修正系数在较大范围内有效, 即对大部分永磁同步电机都是适用的。

2 分段继电自整定方法和控制器的设计

基于继电自整定的模糊PI永磁同步电机速度控制系统的结构框图如图1所示, 其中电流环采用常规PI调节器, 速度环的调节采用本文所设计的控制器, 主要由继电自整定、PI控制器、模糊决策器3部分组成。速度控制分为整定和控制两个模态。整定模态切换到继电自整定, 对电机速度控制系统进行分段整定, 得到相应的PI控制器参数;控制模态切换到模糊PI控制器, 控制电机的速度。

永磁同步电机的分段继电自整定, 就是在该电机的给定速度和负载转矩论域上建立若干模糊子集, 对每个模糊子集对应区域的中心值, 分别进行继电自整定和Z-N公式及修正计算, 得到相应的PI控制器参数, 并由此确定模糊规则表。

采用典型的等腰三角形隶属函数对永磁同步电机速度控制系统的给定速度和负载转矩进行模糊化处理。在给定速度和负载转矩区间上分别建立3个模糊子集{S, M, B}, 对应给定速度和负载转矩的低值区、中值区、高值区。任意给定速度x对于各个给定速度模糊子集的隶属度为

undefined

式中:wi为三角形底边宽度的一半;ci为三角形底边中心点横坐标;ki为比例系数。

同理可得到任意负载转矩y对于各个负载转矩模糊子集的隶属度μli (y) 。

根据给定速度模糊子集对应区域的中心值和负载转矩模糊子集对应区域的中心值, 分别对永磁同步电机速度控制系统进行继电自整定。由于在回路中存在继电非线性环节, 系统高频段过程输入输出的相角将相差-180°, 因此会产生极限环振荡。此时系统特征方程为

1+N (A) G (s) |s=jω=0 (2)

由描述函数理论可知, 带有滞环的继电非线性环节的描述函数为

undefined

式中:A为系统输出正弦波幅值;d为继电滞环幅值;ε为继电滞环宽度的一半。

从而得到系统的临界增益Kc和临界振荡周期Tc为

kc=4d/ (πA) (4)

Tc=2π/ωc (5)

对不同组合的给定速度和负载转矩分别进行继电自整定, 得到9组临界增益Kc和临界振荡周期Tc。由于运用Z-N公式得到的PI控制参数在实际控制中往往会引起系统响应的超调量过大, 振荡较为剧烈等不符合工艺要求的结果[3], 因此需要对所得PI参数进行修正。根据Z-N公式和修正计算:

KP=0.45αKc (6)

TI=0.85βTc (7)

其中修正系数α, β根据系统的控制效果确定。由式 (6) 和式 (7) 可得到相应的PI控制器参数, 如表1所示, 即为被控系统的模糊规则表。

根据模糊规则表设计模糊决策器。采用加权平均法得到任意给定条件下的PI控制器参数为

undefined

式中:Z=[KP, KI]为模糊决策器的输出;Zi=[KP, TI]i为规则表中第i组控制参数;μZi为相应控制参数的隶属度。

3 仿真分析

本文以一永磁同步电机为控制对象, 设计基于继电自整定的模糊PI速度控制器。该永磁同步电机的参数分别为:定子电阻Rs=0.958 5 Ω, 电感Ld=Lq=5.25×10-3H, 转子永磁磁链Ψf=0.182 7 Wb, 转动惯量J=6.329×10-4 kg·m2, 额定转速为1 000 rad/s, 额定转矩为8 N·m。

在电机的给定速度区域上建立3个模糊子集{S, M, B}, 其中心值分别为200 rad/s, 500 rad/s, 800 rad/s。同样, 在电机的负载转矩区域上建立3个模糊子集{S, M, B}, 其中心值分别为2 N·m, 5 N·m, 8 N·m。对不同给定速度和负载转矩下的永磁同步电机速度控制系统分别进行继电自整定, 继电器参数分别为ε=1.5, d=20, 通过Z-N公式和修正计算, 得到被控系统的模糊规则表。本文根据系统的控制效果调整修正系数为α=0.4, β=14.7。

首先验证引入修正系数的必要性和合理性。在Matlab中分别对系统未进行系数修正和进行了系数修正两种情况进行仿真。当给定速度为300 rad/s, 负载转矩为4 N·m时, 系统的速度输出曲线对比图如图2a所示, 可以明显看出, 采用未进行系数修正的模糊PI控制器, 系统输出存在震荡和较大的超调, 输出峰值为545 rad/s, 超调为81.67%;采用进行了系数修正的模糊PI控制器后, 系统输出能够在0.01 s达到速度给定值300 rad/s, 且无超调。这说明对Z-N公式得到的PI控制参数进行修正是非常必要的, 且修正系数α=0.4, β=14.7也比较合理。

为了进一步验证修正系数α=0.4, β=14.7的合理性以及对其它型号永磁同步电机的适用性, 任意选取一个参数差异较大的永磁同步电机模型来做类似的仿真分析。该永磁同步电机的参数分别为:定子电阻Rs=0.05 Ω, 电感Ld=Lq=7.95×10-4H, 转子永磁磁链Ψf=0.192 Wb, 转动惯量J=0.1 kg·m2, 额定转速为1 256 rad/s, 额定转矩为87.75 N·m。当给定速度为300 rad/s, 负载转矩为30 N·m时, 系统的速度输出曲线对比图如图2b所示, 可以明显看出, 采用未进行系数修正的模糊PI控制器, 系统输出峰值为458 rad/s, 存在着52.67%的超调;采用进行了系数修正的模糊PI控制器后, 系统输出能够在0.01 s达到速度给定值300 rad/s, 且无超调。这说明修正系数α=0.4, β=14.7是合理的, 而且在较大范围内有效, 即能使大部分永磁同步电机速度控制系统得到较好的控制效果。

为了验证本文提出的控制方法对永磁同步电机系统在不同工作状况下具有良好的适应性, 以图2a对应的永磁同步电机为控制对象, 采用控制参数由单个工作状态整定得到的常规PI控制器与本文的模糊PI控制器进行仿真对比分析。

在相同条件下, 当永磁同步电机的负载转矩为5 N·m, 给定速度为200 rad/s, 并在0.1 s时阶跃到800 rad/s, 系统速度输出曲线对比图如图3所示。常规PI控制器Ⅰ的控制参数由给定速度为200 rad/s, 负载转矩为5 N·m时整定得到, 当给定速度从200 rad/s阶跃到800 rad/s时, 其速度响应存在着较大的超调, 波峰值为847 rad/s;常规PI控制器Ⅱ的控制参数由给定速度为800 rad/s, 负载转矩为5 N·m时整定得到, 当电机速度从0 rad/s上升到200 rad/s时, 其上升时间较长, 达到0.06 s;而本文的模糊PI控制器的上升时间仅0.02 s, 当给定速度从200 rad/s阶跃到800 rad/s时, 其速度响应曲线波峰值为829 rad/s。可以看出采用模糊PI控制器的系统, 在电机启动时, 上升时间比PI控制器Ⅱ更短, 在给定速度阶跃时, 超调量比PI控制器Ⅰ更小一些。

在相同条件下, 当永磁同步电机给定速度为500 rad/s, 负载转矩为2 N·m, 并在0.1 s时阶跃到8 N·m, 系统速度输出曲线对比图如图4所示。常规PI控制器Ⅲ的控制参数由给定速度为500 rad/s, 负载转矩为2 N·m时整定得到, 当负载转矩从2 N·m阶跃到8 N·m时, 其速度响应曲线从500 rad/s瞬间跌落至465 rad.s;常规PI控制器Ⅳ的控制参数由给定速度为500 rad/s, 负载转矩为8 N·m时整定得到, 当电机速度从0 rad/s上升到500 rad/s时, 其速度响应存在着较大的超调, 波峰值为515 rad/s;而本文的模糊PI控制器的速度响应曲线波峰值为513 rad/s, 当负载转矩从2 N·m阶跃到8 N·m时, 其速度响应曲线从500 rad/s过渡到473 rad/s。可以看出采用模糊PI控制器的系统在电机启动时超调量比PI控制器Ⅳ更小, 在转矩突变时速度波动比PI控制器Ⅲ更小一些。

仿真分析表明, 本文采用的模糊PI控制器对永磁同步电机速度控制系统在工作状况变化时具有较好的控制效果和良好的适应能力, 这是控制参数由单个工作状态整定得到的常规PI控制器难以实现的。

4 结论