自适应速度控制（通用12篇）
自适应速度控制 篇1
1 引言
永磁直线同步电动机(PMLSM)是直接驱动的执行机构,从而消除了中间传动机构引起的消耗及产生的限制,能直接提供推力给执行机构。它具有推力大、损耗低、电气时间常数小,响应速度快等特点,能提供很高的动态响应速度和加速度、极高的刚度、高的定位精度、平滑的无差运动[1,2]。
然而,由于直线电机采用“零传动”技术,系统的参数摄动、负载扰动等不确定因素的影响将直接反映到直线电机的运动控制中,而没有任何中间环节的缓冲,因而增加了控制上的难度,即在传动链上机械方面的简化引起了电气控制上的困难。因此,必须采取有效的控制策略来削弱扰动对系统性能的影响。
近年来,国内外学者对PMLSM控制策略作了不少研究工作,Sugiura和Lin等人[3,4]研究了直线电机PID控制策略,并取得了较好的控制性能,但对负载扰动大及位置、速度跟踪精度要求高的场合,PID控制器不能提供令人满意的性能。而人工神经网络从结构上模拟人的大脑神经系统,具有并行机制、记忆和自学习能力,能很好地适应环境,自动学习修改过程参数。利用神经网络的这种能力,将其作为速度控制器,能达到对变化对象、随机扰动等因素的良好控制效果,使系统既具有快速的动态响应,又有较高的稳定程度[5,6]。本文针对永磁直线同步电机设计了一种自适应神经网络控制器,通过仿真验证了其良好的控制性能。
2 PMLSM数学模型
忽略磁路中铁心的磁饱和,不计铁心的涡流损耗与磁滞损耗。并假设电机的反电势是正弦的,当仅考虑基波分量,可以使用d-q轴模型。在旋转d-q坐标系下,建立如下永磁同步电动机的数学模型:
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式中:Ψd,Ψq分别为d,q轴的绕组磁链,Ψd=Ldid+Ψf,Ψq=Lqiq;ud,uq分别为d,q轴电压;id,iq分别为d,q轴的绕组电流;Ld,Lq分别为d,q轴电感;Rs为初级绕组电阻;Ψf为永磁体磁链;ω=πv/τ,v为动子线速度,τ为极距。
机械运动方程为
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式中:Fe为电磁推力;FL为负载;Bv为粘性摩擦系数;M为动子质量;p为极对数。
3 自适应神经网络速度控制器设计
自适应神经网络控制器由一个传统的位置控制器(加速度前馈PID位置控制器)、神经网络控制器(NNC)和神经网络辨识器(NNM)组成,结构如图1所示。
这里,NNC和NNM均由多层前馈BP神经网络组成。NNM通过在线训练学习系统动力学,不断逼近系统的非线性前向映射特性;NNC通过在线学习逐步逼近系统的逆动力学特性,并产生前馈控制信号,使系统的输出按要求的精度跟踪任意给定的输入波形。
在普通的双神经网络控制系统中,NNM必须事先离线学习,并且NNM的辨识精度直接影响到控制系统的性能。在控制初期或系统受到扰动时,由于NNM未能得到及时训练,从而可能导致系统的非稳定运行。为此,设计实时控制器由一个加速度前馈PID位置控制器和NNC组成,两个控制器的输出通过加权综合后作为系统的控制输入,构成变结构控制器:
u(k)=λun(k)+(1-λ)up(k) (5)
λ=e-ζ Em (6)
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式中:un(k)为NNC的输出;up(k)为加速度前馈PID位置控制器的输出; λ为鲁棒因子,反应系统模型的辨识精度;ζ为鲁棒因子的变鲁棒系数,ζ>0;ym为NNM的输出。
这样,由上面几式构成的控制器,随着NNM辨识精度的变化,鲁棒因子发生变化,从而控制器的结构也自适应的发生变化。鲁棒因子的取值范围是λ∈[0,1]。当λ接近1时表示NNM辨识精度很高,较准确地反映被控对象的特性,此时NNC在控制器中起主导作用,取得良好的跟踪性能。当NNM的精度较低时,加速度前馈PID位置控制器起主要作用,确保闭环控制系统的稳定性。
4 控制器的稳定性分析
对于PMLSM系统,当u≠0,y≠0时,undefined,即系统是可控的。假设对于k∈[0,+∞),系统的参考输入r(k)总是有界,即
|r(k)|
当PMLSM在上述自适应神经网络控制下,系统的工作过程包括2个阶段:暂态调节阶段和稳态跟踪阶段。在稳态跟踪阶段,NNM已经能很好地反映系统的正向特性,此时辨识误差Em=0,控制器的鲁棒因子λ≈1,系统的控制量基本由NNC决定,即u(k)≈un(k),此时整个系统就是一神经网络控制系统,从而当∀ε>0,∃N>0,一定有
undefined|y-yd|<ε (9)
在暂态调节过程,NNM尚未完全收敛,控制规律由式(5)决定。控制初期,加速度前馈PID位置控制器起主要作用,NNC输出对系统影响很小。由式(8)可知,系统输出误差e(k)是有界的,进而推得NNC的输入向量有界。可以知道,NNC的学习是一致收敛的,从而输出un(k)也有界,即
|un(k)|≤ε1 (10)
式中:ε1为正常数。
由式(5)得
|u(k)|=|λun(k)+(1-λ)up(k)|
≤λε1+|(1-λ)up(k)| (11)
根据式(11)可知,当输入有界时,加速度前馈PID位置控制器的输出总是有界。由此可以推知,鲁棒自适应神经网络控制器的输出是有界的。
综上分析,系统在稳态跟踪阶段渐近收敛,在暂态调节阶段输入输出有界,故PMLSM系统在控制过程中是渐近稳定的。
5 调速系统仿真
为验证自适应神经网络的控制性能,利用Matlab/Simulink进行仿真实验。仿真结果如图2所示。仿真用PMLSM电机参数为Rs=1.85Ω,Ld=Lq=30.5mH,Ψf =0.3Wb,τ=12mm,m=30kg,Bv=3N·s·m-1,FL=100N。仿真中,神经网络的初始权值为(-0.5, 0.5),学习因子初值为1.8。分3种情况进行仿真研究:1)理想情况
下的跟踪控制。用来测试神经网络的学习性能,从图2a可以看出,经过有限次的学习后,自适应神经网络控制可实现对系统的较好的跟踪控制;2)在参数时变系统的性能。并且在t>1,负载质量变为原来的2倍,仿真所得曲线如图2b所示,可以看出,整个系统平稳运行。3)大负载扰动情况下的性能。在t=1s和5s时给系统加上200N的外力干扰,结果如图2c所示。可以看出,系统输出响应在受干扰后能很快地返回理想值附近,表明了该控制方案具有很强的鲁棒性。
6 结论
为了解决永磁直线同步电机负载扰动和参数摄动等不确定性因素给控制带来的难题,本文在建立永磁直线同步电机数学模型的基础上,设计了自适应神经网络控制器。仿真结果表明,当突加负载扰动或参数突变时,自适应神经网络较好的动态性能和较强的鲁棒性,能够满足工业场合高精度、微进给的需求。
参考文献
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自适应速度控制 篇2
随机混合自适应控制在交通信号控制中的应用
针对中国中小城市道路交通的`特点及交通控制系统现状和未来发展的需要,将随机混合自适应控制应用于城市交通信号控制系统.改变传统的城市交通控制系统,减少车辆的等待时间,改善交叉口通行能力,为优化城市交通控制提供一种参考方法.
作 者：史瑾瑾 作者单位：西南科技大学环境与资源学院,绵阳,四川,60刊 名：科技经济市场英文刊名：KEJI JINGJI SHICHANG年，卷(期)：“”(2)分类号：U4关键词：随机自适应控制 交通信号 交通控制系统
自适应速度控制 篇3
【关键词】无人飞行器 自适应控制 设计 实验
无人飞行器是目前较为先进的无人侦查设备之一，具有较好的机动性，体重较轻，能够高速飞行，适合未来战场上的侦查工作。目前世界上的飞行器主要以无人旋翼飞行器为主，其根据螺旋桨的个数或螺旋桨轴的个数进行分类，可以实现高难度的空中动作，如翻滚、直停、侧飞、垂直升降等，在继承直升机等机型优点的基础上，加入了一些更加先进的技术。
一、自适应飞行控制律的设计
（一）模型逆
自适应控制系统最早是被应用在航天航空领域，提出这一理念是因为当飞行设备在外部环境下进行飞行的过程中会遇到各类外界因素的影响。这些因素都会影响飞行装置的稳定性，对飞行器的飞行高度和速度造成一定的影响。目前想要获得无人旋翼飞行器的精确公式还有一定困难，通常情况下均是采用经验对相关数据进行估计，或实验中所得出的平均参数，因此这类计算方法存在一定的误差性。其误差可以用：来进行表示。其代表飞行器系统的实际动态情况和预估动态情况之间的差异，这种误差可以通过控制器逆误差来进行补偿。
（二）模型逆误差动态特性
以三轴无人飞行器为例，其控制回路的设计模型一般上是用二阶稳定模型来进行表示，其指令向量的公式为：。而飞行器在飞行过程中所收到的角加速度影响向量的公式则为：，用来表示神经网络中计算数据所需要的输出量，以此来对模型的逆差进行补偿。
由上图中可以看出，在对控制无人飞行器姿态的系统进行设计时，其模型逆控制器输出值的伪控制量一般利用：来表示，其中来表示，是模型的跟踪误差。代表无人飞行器控制器的输出，可以用来抵消模型所产生的误差。当无人飞行器控制器的输出量能够完全抵消掉误差，则上述公式即转化为无固定控制量的方程，其动态误差呈现收敛性，并且矩阵A对其起到了决定性的影响作用。如果可以有效保证、的正确性，则就会使无人飞行器整体系统趋于稳定，其所产生的误差就会缩小，并且误差趋势也会有所收敛。
（三）模型逆误差神经网络补償
神经网络是自适应系统中比较重要的组成部分，其使得自适应系统具备了自学习和自适应属性，因此，这一组成部分可以有效帮助整个系统对模型带来的误差进行补偿。以但隐层神经网络为例，以具体构成图如下：
在这一系统中，其隐含的层节点激活函数一般是以S型函数进行表达的，其具体可列为：。而输出层节点则与隐含层节点存在不同的表达方式，其主要是以线性函数进行表单，具体可以列为：
。其中代表输入层的节点数，代表隐含层的节点数，而则代表输出层的节点数，代表输入层的偏置量，而则表示隐含层的偏置量，表示隐含层的阈值，而则表示输出层的阈值。其中和均不能是负数。
为了保证系统在实际操作阶段不出现较大波动的变化，稳定操作量的输出，可以对神经网络输出值进行有效地计算，其是以增加高增益鲁棒项为标准的，具体为：，其中，。
（四）神经网络权系数自主学习的算法
神经网络的在线学习能力也是整个系统自适应的一种表现，其主要是由于非线性函数使得该系统能够无限接近自主学习特性。所有的参考模型信号有界，而神经网络的权系数计算公式则可以表示为：
二、无人旋翼飞行器控制系统实验
在控制系统设计并安装完毕后，需要对整个系统进行实际操作测试，如果条件允许的情况下可以先制作出样机进行测试；而如果条件不允许的情况下则可以利用Simulink工具对其进行仿真模拟测试。主要测试的项目包括无人旋翼飞行器的水平垂直升降的稳定性和控制器对其的操作性能，还要验证飞行器在飞行过程中悬停、侧飞、翻滚、复位等动作的稳定性和控制性的可操作性。利用计算机程序对飞行器飞行轨迹进行计算，分析其飞行姿态和动作轨迹是否能够与控制器保持一致。
无人旋翼飞行器是目前较为先进的飞行技术，其打破了传统飞行器设计理念，结合目前最为先进的科学技术，对未来飞行设备的发展有着巨大的影响。
参考文献：
【1】夏青元，徐锦法.变转速共轴旋翼载荷建模及实验验证[J].实验力学，2012.
自适应速度控制 篇4
关键词：无速度传感器,矢量控制,自适应观测器
高性能的交流调速系统需进行速度反馈闭环控制, 然而速度传感器的安装不仅增加了系统成本, 而且破坏了交流电机结构紧凑、简单坚固的优点, 限制了其应用范围。无速度传感器系统在硬件上取消了速度传感器, 利用检测的电压电流等信息实时估算得到电机转速进行闭环控制, 因而转速的准确估算是无速度传感器控制系统的关键。当前已有多种应用于无速度传感器控制系统的转速估算方案[1], 而综合比较多种方案, 转速自适应全阶磁链观测器具有更为优良的性能[2,3], 本文以转速自适应全阶磁链观测器作为感应电机转速估算方案, 构建了感应电机全阶磁链观测器模型及无速度传感器矢量控制系统, 以TMS320F2810 DSP为控制核心进行了两种无速度控制方案的实验验证与比较。
1 感应电机转速估算原理
1.1 感应电机全阶磁链观测器模型
状态观测器通过重构系统状态方程和输出方程, 采用反馈控制的原理进行状态变量的逼近估计, 是实现状态估计或观测的一种有效方法, 当观测器的状态变量个数与实际系统状态方程中状态变量个数相等时, 该观测器称作全阶 (或全维) 状态观测器。
根据两相同步旋转坐标系下感应电机磁链方程和电压方程, 以电机定子磁链和转子磁链作为状态变量, 以定子电流作为输出变量得到感应电机状态方程为
输出方程为
其中
由式 (1) 和式 (2) 构造全阶磁链观测器为
输出量的观测值
其中
1.2 基于全阶磁链观测器的转速估算
采用全阶磁链观测器进行转速估算利用到模型参考自适应原理, 模型参考自适应基本原理是采用不含未知参数的方程作为参考模型, 含有未知参数的方程作为可调模型, 选取两模型输出或状态量误差构建一个合适的自适应机构来实时调节修正可调模型中未知参数, 通过这样一个闭合回路控制使得需辨识的未知参数收敛到真实值[3]。
图1为基于全阶磁链观测器的转速估算原理结构图, 把感应电机作为参考模型, 转速自适应全阶磁链观测器作为可调模型, 通过两模型电流偏差与观测的磁链信息构造自适应机构, 实时调节可调模型中转速值, 实现电机转速的闭环估算。
为保证系统稳定性和转速估算的渐进收敛性, 作为自适应机构的转速自适应率往往依据李亚普诺夫 (Lyapunov) 或波波夫 (Popov) 稳定性理论设计, 采用如下PI自适应率进行转速估算[4,5]:
2 无速度传感器控制系统设计
基于自适应全阶磁链观测器实现转速估算的感应电机无速度传感器矢量控制系统结构图如图2所示, 该控制结构与带有速度传感器的矢量控制相同, 也是采用以速度闭环作为外环和以电流闭环作为内环的双闭环系统, 为保证响应速度、稳态精度和系统稳定性, 两闭环系统都采用PI作为调节器, 速度外环反馈转速采用带转速自适应机制的自适应全阶磁链观测器估算得到, 且令KIM=0配置观测器对应传递函数极点与实际电机模型对应传递函数极点相同。
由于速度估算需使用电机定子电压, 采用电压传感器检测电压不但增加了系统硬件成本, 而且对电压的滤波处理会带来相位和幅值偏差, 在此直接采用指令电压作为电机实际电压用于转速估算, 当母线电压偏低或电机重载运行时SVPWM可能进入过调制区, 实际输出电压与指令电压不相同, 需根据输出PWM对应的开关状态对逆变器输出电压进行重构。
在无速度传感器矢量控制系统中, 用于矢量解耦的磁场定向角采用滑差频率法计算得到, 磁链观测器中以转子q轴磁链为0作为磁场定向的约束条件, 得到滑差角频率为
同步角频率为
磁场定向角为
3 无速度传感器控制系统实验
为验证上述转速估算方案及无速度控制系统设计的正确性与有效性, 以TMS320F2810DSP为控制核心进行物理实验, 实验中采用的感应电机额定功率3.7 k W, 额定转速1 445 r/min, 额定频率50 Hz, 额定电压380 V, 额定电流8.03 A, 定子电阻1.75Ω, 转子电阻0.98Ω, 定子电感173.7 m H, 转子电感173.7 m H, 定转子互感164.2 m H, DSP中CPUTimer0定时中断完成基于自适应全阶磁链观测器的转速和磁链估算、转速及电流闭环控制、SVPWM及补偿算法等, CPUTimer0定时中断软件流程如图3所示, 其定时中断周期为100μs, 速度环闭环控制调度周期为1 ms, 死区时间为3.2μs, 励磁电流给定为50%电机额定电流峰值, 为减小逆变器输出电压非线性偏差影响, 当给定转速大于750 r/min时, 载波频率设为5 k Hz, 给定转速小于750 r/min时, 载波频率设为2k Hz。
无速度传感器控制系统低速性能好坏是考察系统控制策略正确与否的一个关键指标, 为此进行了控制系统低速实验, 图4和图5分别为给定转速30 r/min时, 系统空载启动和满载启动实验波形, 可知空载及满载系统都能稳定运行, 而且具有较好的稳态转速精度, 空载及满载估算转子磁链幅值比理论值略大, 但磁链幅值能稳定在正常范围内, 从图5中可以看出, 电机带载启动阶段, 转矩电流通过闭环调节不断上升, 当电机稳定运行后, 转矩电流也稳定在额定转矩电流值附近, 该转矩电流响应过程也是正确的。图6为A相电流波形, 可知电流具有良好稳定性和正弦度。由实验结果可知该无速度传感器控制系统具有良好的低速性能, 转速估算方案及无速度传感器控制系统设计是正确有效的。
另一种常用的感应电机无传感器速度估算方案是磁链闭环估算[6], 速度开环计算为
这种计算方法稳定性好, 实现简单, 然而由于在速度估算中缺乏误差校正环节, 因而速度估算的精度对电机参数、电流电压检测精度等有较强的依赖性。本文针对两种方案的转速稳态误差进行了对比实验, 实验所采用的硬件平台相同, 控制策略均采用估算转速闭环的直接磁场定向控制。实验结果如表1所示。
表1中, 稳态误差定义为实际转速的稳态值减去估算转速的稳态值, 从实验结果中可以看出, 基于自适应观测器的无传感器矢量控制系统稳态误差在空载时和混合模型直接计算法相当, 在满载运行时具有更高的速度控制精度。
4 结论
本文对感应电机无速度传感器矢量控制系统进行了研究, 分析了利用转速自适应全阶磁链观测器进行转速辨识原理, 以估算转速作为闭环反馈量, 设计出感应电机转速、电流双闭环的无速度传感器矢量控制系统结构, 为验证转速估算方案和控制系统设计的正确性与有效性, 采用TMS320F2810 DSP为控制核心, 进行了控制系统物理实验, 给出了实验条件和软件设计流程并进行了实验对比, 结果表明, 基于自适应全阶磁链观测器的转速估算方案具有更高的稳速精度。
参考文献
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[5]邓歆.异步电机全阶磁链观测器的设计分析及其应用研究[D].武汉:华中科技大学, 2010.
自适应速度控制 篇5
对自通应超静定桁架结构的强度控制问题进行了研究,把模型从单一工况推广到了多工况,实现了理论的`完整性.定义了结构工作状态系数,分析了作动器的联入对结构强度的影响,利用超静定桁架的耦合特性和作动器的调节功能,把强度控制问题转化为数学规划问题,方法简单有效.
作 者：隋允康 邵建义 作者单位：隋允康(北京工业大学机电学院,北京,100022)
邵建义(大连理工大学工程力学系,大连,116023)
自适应速度控制 篇6
摘要：针对三自由度直升机模型的稳定运行控制问题，根据各个自由度运动特性，采用牛顿力学原理，建立了直升机系统的数学模型.采用自适应神经模糊算法对模型进行控制，通过编写MATLAB的M文件和应用ANFIS工具箱结合simulink对控制效果进行仿真，得到仿真曲线，对比模型原厂自带PID控制器的控制效果，神经模糊控制俯仰轴调整时间缩短，超调降低，结果验证了自适应模糊神经算法在三自由度直升机模型的稳定运行控制问题上是有效可行的.
关键词：三自由度直升机；自适应模糊神经；极点配置：MATLAB； ANFIS工具箱
DOI： 10.15938/j.jhust.2015.02.007
中图分类号：TP273
文献标志码：A
文章编号：1007-2683（2015）02-0035-06
0 引 言
三自由度直升机模型是典型的非线性、强耦合、多输入多输出的复杂控制系统，是可以验证各种控制算法有效性的理想试验平台.直升机飞行控制系统的非线性、强耦合的特点和广阔的应用前景使得许多研究人员投入了大量的精力来研究这一控制系统.通过进行直升机系统的建模、设计、仿真与实验，不断提高直升机飞行器的控制性能，文建立了3-DOF直升机的神经网络模型，采川APC方法解决直升机的飞行姿态控制问题，义将二次型最优控制、滑模控制和遗传算法融合在控制系统中，使直升机系统得以稳定，国内高校对直升机控制问题关注较早的赵笑笑多次撰文研究直升机多种研究算法控制器的设计，均获得了不错的效果.
模糊控制系统与神经网络控制时，无需获得被控对象精确的数学模型.模糊控制系统凭人的经验知识进行控制，而神经网络则是通过样本学习，调整改变网络的连接权重达到控制目的，因此，把神经网络的学习机制引入模糊系统，使模糊系统具有自学习、自适应能力，而神经网络也能够利用已有的经验知识，既发挥二者的优点，又可弥补各自的不足.
本文采用由固高公司生产的三自由度直升机模型为研究对象，将现代控制理论中的极点配置控制应用于模型中，通过对直升机模型的运动原理进行数学描述，选取适当的状态变量获得状态空间模型，从而设计了极点配置控制器并进行了仿真，然后将极点配置控制的仿真结果作为训练数据，利用自适应神经模糊推理系统ANFIS的控制数据得到神经模糊控制器，对其控制效果进行仿真分析.
1 系统模型分析
三自由度直升机控制系统的工作原理如图1所示，上位机输出电压控制量经过运动控制卡驱动螺旋桨旋转，电压值的改变引起螺旋桨转速和方向的变化.位置编码器按照设定的采样周期将直升机当前状态传送给运动控制卡后传送到上位机，再根据设计的算法求出相应的控制量输送给电机.
三自由度直升机模型如图2所示，基于三自由度直升机系统的特点，忽略各个轴之间的耦合，系统分为三个轴分别建模.
1.1俯仰轴
基于三自由度直升机实验系统动态特性，俯仰运动简化模型如图3所示，
假定直升机初始位置是悬在空中并保持平衡状态，根据力学原理可得到下列等式：其中：Je是俯仰轴的转动惯量，V1和V2是两个电机的电压，由它们产生升力F1和F2；Kc代表螺旋桨的电机升力常数；l1.是支点到电机的距离；l2是支点到平衡块的距离；Tg是由俯仰轴的重力G产生的有效重力矩，是俯仰轴的俯仰加速度.
1.2横侧轴
横侧运动简化示意图如图4所示，
其动力学方程如下：其中：Jp代表横侧轴转动惯量；P为横侧轴运动方向的角加速度.
1.3旋转轴
旋转轴的简化示意图如图5所示.直升机旋转轴动力学的方程如下：
其中：r为旋转轴的旋转速度，单位rad/s；Jt是旋转轴的转动惯量，
俯仰轴状态变量选取x1=[εε]T，输入量为螺旋桨电机的电压和；横侧轴状态变量选取x2=[p，P]T输入量为螺旋桨电机的电压差；由于旋转轴的运动可以通过横侧轴来控制，因此在本文中不做单独状态反馈控制器的设计，仍采用原系统自带的PID控制器控制.其中：Je为俯仰轴转动惯量；Jp为横侧轴转动惯量；l1为螺旋桨到俯仰轴的距离；lp为螺旋桨到横侧轴的距离；Kc为电机力常数，
文对三自由度直升机模型的PID控制方法及参数渊节研究详细，在此不再详述，其PID控制仿真曲线如图6所示.
2 极点配置控制器设计及仿真
2.1 极点配置控制器设计
现代控制理论，经常采用的是状态反馈，所谓的状态反馈，就是把系统状态变量与对应的反馈系数相乘，然后反馈到输入端与参考输入相加形成控制律，作为受控系统的控制输入，即状态反馈M=一纸[吲.只要系统足能控的，通过这种方法，极点配置的线性状态反控制可以满足被控对象对于控制器的要求.
对于上述俯仰轴与横侧轴的状态空间模型通过计算，得到Tc=[B AB]满秩，即俯仰轴、横侧轴系统可控，闪此直升机模型俯仰轴和横侧轴可以分别设计极点配置控制器，
调用MATLAB控制系统命令step（A，B，C，D），可得到系统的单位阶跃响应曲线如图7所示.
由图可看出，未加控制器的系统很显然是发散的，不稳定的，
极点配置控制器设计时，期望极点的选择严重影响控制系统的性能.通过多次仿真试验，为获得较好控制效果，俯仰轴阻尼比ζ1=0.783，横侧轴阻尼比ζ2=0.477，Matlab运行后可确定期望的闭环极点：
wn=log（1/deta*sqrt（1-kosi.^2））1（kosi*t），
s=-kosi*wn+j*wn*sqrt（1-kosi.^2）.
运行结果俯仰轴Sl=-1.7186+1.3653i，横侧轴S2=-3.7829+6.9703i.
通过计算得到俯仰轴和横侧轴的状态反馈矩阵分别为Kl=[0.9996 0.5906]； K2=[0.9887 0.0604].
2.2仿真
在Simulink环境下进行极点配置仿真，各模块连接框图，如图8所示.
给定俯仰角角度为30°，旋转速度给定值为10rad/s，根据计算得出的反馈矩阵K搭建模型，利用状态方程的解随着时间的变化来观察状态变量的变化，仿真结果如图9所示，
由图9可知，俯仰角经过短时间调整后稳定于30°，跟踪效果良好，直升机旋转速度由0到给定值产牛一定的横侧角，随着旋转速度的增加，横侧角逐渐减小，旋转速度超调时，横侧角减小到负值，旋转速度完成跟踪后，横侧角稳定到0°.
3 自适应神经模糊控制
3.1 自适应神经模糊控制器设计
将通过极点配置控制得到的数据作为训练数据，输入隶属度函数个数为5，类型为钟形，输出类型为线性，训练次数为40次.可通过编辑M文件进行控制，采用genfsl（）函数自动生成Takagi-Sugeno型模糊推理系统，利用函数anfis（）训练白适应神经模糊系统；也可使用ANFIS工具箱进行控制.将神经模糊网络进行训练后导出，就可作为控制器对直升机模型进行控制，
以控制俯仰轴角度为例分别用M文件控制和ANFIS工具箱控制.
3.1.1 M文件
numpts= 68
data=E：
trndata= data（1：2：numpts，：）；%训练数据对集
chkdata=data（2：2：numpts，：）；%检验数据对集
%%采用genfisl（）函数直接由训练数据生成TS型模糊推理系统
numMfs=5；mfType='gbellmf'；
fisMat=genfisl（trnData， numMfs， mfType）；
%%根据给定训练数据训练自适应神经模糊系统
epochs=40；%训练次数为40
trnOpt=[epochs NaN NaN NaN NaN]；
disOpt=[]；
[Fis， error， stepsize， chkFis， chkEr]=anfis（trn-data， fisMat， trnOpt， disOpt， chkdata）；
%%计算训练后神经模糊系统的输出与训练数据的均方根误差trnRMSF
trnOutl=evalfis（trndata（：，1），Fis）；
trnOut2=evalfis（trndata（：，1），chkFis）；
trnRMSEJ=norm（trnOutl-trndata（：，2））/sqrt（length（trnOutl））；
trnRMSE2=norm（trnOut2-trndata（：，2））/sqrt（length（trnOut2））；
%%计算神经模糊推理系统的输出
anfis_y1=evalfis（x，Fis）；
anfis_v2=evalfis（x，chkFis）；
程序运行后绘制曲线如图10所示.
可知，经过训练后的隶属度函数产生了变化，训练后ANFIS的输出可以进行很好的跟踪拟合.
3.1.2
ANFIS工具箱
在ANFIS工具箱中，导人训练数据，输入隶属度函数个数为3，类型为钟形，输出类型为线性，训练次数为50次，进行训练，如图11所示.
将训练好的神经模糊网络导出，对三自由度直升机模型的俯仰轴进行控制，如图12所示.
3.2仿真
给定俯仰轴角度30°，仿真结果如图13所示，可知自适应神经模糊控制可实现直升机模型俯仰轴的稳定控制.
通过比较图13与图6（a），明显看出，自适应神经模糊控制调节时间为5s左右，而PID控制俯仰轴调节时间为16s，神经模糊控制俯仰轴达到稳定状态的时间明显优于PID控制器，同时，神经模糊控制曲线上来看几乎不存在超调量，而从PID控制曲线来看，明显存在超调量.通过以上比较可以得出自适应神经模糊控制方法效果更优.比较俯仰轴的自适应神经模糊控制与极点配置控制仿真效果，可以看出两种控制方法的控制效果基本一致，但是，极点配置控制需要依赖数学模型，而自适应神经模糊控制是一种智能的控制方法，仅需要经验控制数据，因此，自适应神经模糊控制对于基于数据的经验控制易于实现，具有一定的实际意义.
3 结 论
自适应速度控制 篇7
在现代工业尤其是高速高精的机械系统中,永磁同步电机(PMSM)得到了广泛应用,其控制参数的好坏对交流伺服系统的动态性能有重要影响。传统的Z-N法等PID整定方法需要准确了解被控对象的模型和参数,容易陷入局部最优[1];许多现代的智能自整定方法需要不断根据伺服系统运行时每组PI控制参数的阶跃输入响应来搜索最优参数[2],整定时间长且电机易出故障。随着控制理论的不断发展,出现了一些采用遗传算法[3]、比例增益调节法[4]、自适应同步参数辨识法[5]、卡尔曼滤波和Elman神经网络结合法[6]等精确辨识PMSM的电阻、电感和惯量[7,8]等参数,进而整定系统比例积分(PI)控制参数的方法,但在线的高阶矩阵求逆[9]需要进行大量的实时计算,对系统硬件要求较高[10],且一般工业系统大多是固定参数的PI控制器,因而限制了这些复杂算法的应用。
系统辨识是一种获得伺服电机系统模型进而进行参数整定的有效途径,模型的获取一般通过开环辨识[1],但在实际中,集成化的工业对象一般不允许断开反馈做开环控制实验,且直接将开环模型应用于闭环系统也会因噪声扰动而产生偏差[11]。目前,国内外已有许多学者在闭环辨识方面进行了深入研究。文献[11]采用两阶段闭环辨识算法实现了闭环辨识,但需构造无噪声污染的中间信号。文献[12-13]在系统阶跃响应的开闭环转换上近似地求出了二阶加时滞系统传递函数。文献[14-15]分别采用最小二乘法和辅助变量法实现了对闭环系统的间接辨识,但都未针对具体的电机对象。文献[16]通过正交投影迭代法辨识了直线伺服系统位置环被控对象的高阶连续模型。文献[17]采用自适应卡尔曼滤波算法实现了对无刷直流电机的系统辨识,但对于伺服系统来说仍然是开环情况下的辨识。
相对于开环辨识,系统的闭环辨识由于会产生较大的估计误差,目前较少应用于伺服系统。本文在分析闭环辨识序列的基础上,将自适应卡尔曼滤波算法应用于PMSM的闭环系统辨识,抑制由不同工况引起的输出波动特性变化对系统辨识精度的影响,克服了直接通过伺服系统已知参数建模优化出的PI参数因驱动器和电机等内部结构不同而难以应用的问题。
1 伺服系统闭环模型分析
根据某轻工机械的高速高精状况,各主要轴系均采用PMSM替代传统的齿轮传动。为保证各轴的跟随精度和相邻轴的同步精度,对各轴的PI控制参数进行整定优化。
假设空间磁场呈正弦分布,忽略铁心饱和,不计磁滞和涡流损耗的影响,PMSM为隐极式结构,并忽略齿槽转矩和其他扰动力的影响,采用id=0的矢量控制策略,则PMSM的电压方程为
式中,Ud、Uq、id、iq分别为d、q轴定子的电压与电流分量;ω 为转子机械角速度;Ra、La分别为定子的电阻和等效电感。
PMSM转矩方程为
式中,Te、Tl分别为电磁转矩和负载转矩;B为黏滞摩擦因数;Pn为极对数;ψf为永磁体磁链;J为转动惯量。
根据伺服系统三环结构,电流环是内环,为保证系统稳定且带宽较大,其闭环控制系统可等效为一阶惯性环节,时间常数为Ti;速度环控制参数是伺服系统抑制波动、减少超调和振荡、提高精度的关键环节,PMSM伺服系统速度环控制结构如图1a所示。
对于图1虚线框中的模型,简化扰动部分的影响,将负载Tl及其他转矩扰动等效为系统内部的扰动。当负载一定或变化较小时,电机控制电压与转速近似为线性关系[18],从而将虚线框中的整体近似为二阶模型进行系统闭环辨识,等效的闭环系统结构见图1b。其中,r(t)、y(t)为闭环系统的输入和输出信号,u(t)为被控对象的输入,η(t)为系统的扰动,ξ(t)为不可测噪声干扰,e(t)为误差。由此可得
消去中间变量得
式(5)说明,不可测噪声干扰ξ(t)通过反馈环节与控制输入u(t)直接相关,导致许多算法用于闭环辨识时结果有偏[11]。进一步化简可得
从式(5)、式(6)可以看出,当闭环系统的输入r(t)=0时,系统的扰动和不可测噪声使闭环辨识所用的输入u(t)和输出y(t)产生不同幅值的噪声干扰,且对于误差e(t)而言不可忽略。一种可行的方法是增大闭环系统的输入r(t),并使误差e(t)以较大的速率改变,使系统的内部噪声干扰对于辨识所用的输入输出信号而言可以忽略,同时对信号进行滤波辨识。但系统的变化需要一定的时间,且受采样频率影响,对闭环系统的输入频率有一定的限制,缺少开环辨识时所需各频率成分,文献[9]也指出速度环被控对象因存在积分环节而不能直接辨识,故基于固定频率闭环辨识出的对象只是实际对象在中低频段的一种输入输出拟合。
2 闭环自适应系统辨识及整定
根据图1,被控对象的传递函数为
离散化变换形式为
式中,a1、a2、b1、b2为被控对象待辨识参数。
考虑噪声干扰的影响,伺服系统速度环被控对象的差分方程模型为
定义数据向量φ(k)= (-ω(k-1),-ω(k-2),u(k-1),u(k-2)),参数向量θ= (a1,a2,b1,b2)T,则式(9)可改写为
式(10)是一种近似的线性关系,可看作卡尔曼滤波算法的测量方程,根据卡尔曼滤波算法可得
其中,K(k)为滤波增益矩阵,P(k)为滤波协方差矩阵,R(k)为量测噪声干扰ξ(k)的理论方差。在系统辨识中,以被估参数向量θ作为状态变量,则可得卡尔曼状态更新方程为
卡尔曼状态值是状态θ(k)的最小方差估计,属于无偏估计,通过当前时刻的量测数据ω(k)与观测数据之差经增益加权不断优化得到。注意到ξ(k)的理论方差R(k)并不是固定不变的,随着电机型号的不同以及干扰和负载的变化,R(k)的幅值大小等特性随之改变,即R(k)应随着量测数据特性的变化而自适应地改变。根据新息自适应卡尔曼方程[19?20],R(k)的特性变化可以反映到系统辨识的新息误差序列e(k)和新息协方差Cv(k)中,变换形式可得
式中,m为新息的开始计算点;n为计算的长度。
m点前采用常规卡尔曼算法,为减少计算并方便工程应用,Cv(k)简写为
注意到Cv(k)即为滤波增益矩阵K(k)中元素的分母,滤波增益K(k)可改写成:
设定初值后,无需闭环系统速度输出波动干扰R(k)的先验知识,经过不断地递推运算,得到被控对象的模型参数θ,具体的计算循环过程依次为
采用实数编码的遗传算法对速度环PI控制参数通过仿真进行整定,这里选用偏差积分性能指标(ITAE)来计算系统的适应度函数,考虑到超调的影响,改进性能指标为
其中,λ为惩罚因子,tr为上升时间。遗传算法的选择算子根据适应度大小按比例法进行排列,交叉和变异算子分别以概率pc和pm通过产生随机数的方式在相邻两行之间进行运算,根据设定的阶跃响应搜索出最优的速度环PI参数。遗传算法的整定过程如图2所示,其中,为实验辨识后的离散传递函数所计算的输出角速度。
3 仿真与实验分析
本文在西门子伺服驱动实验平台上对闭环辨识及速度环PI参数整定的有效性进行验证,硬件平台包括上位机、西门子Simotion D455控制器、西门子双轴驱动器、科尔摩根CH044A系列永磁同步电机及某轻工机械实际工况下的负载等,如图3所示。其中,上位机与控制器之间通过Eth-ernet总线来通信,用于数据采集和检测,控制器与驱动器之间通过DRIVE-CLIQ总线通信,编码器的反馈信号经SMC模块转换后传输到驱动器。软件系统使用Simotion Scout实现信号的输入和采集,采集的数据经MATLAB/Simulink处理并优化整定出最优的速度环PI控制参数,再输入实验平台进行验证。
实验根据轻工机械的实际工况,目标转速约400r/min,参考系统辨识对输入数据的要求,将闭环辨识所用的输入信号激励设定为幅值为400r/min的正弦速度信号。 给定初值,P(0)=5000I4,R(0)=10,m =30,n=20,遗传算法的种群和代数分别设定为80和50,采样时间为2ms,采集速度环PI控制器的输出转矩u和实际速度输出ω(或转速n0)进行系统辨识。
3.1 空载条件下的闭环辨识整定
首先采用一组Simotion默认的速度环PI参数:比例参数P=0.009N·m·s/rad、积分参数I=10ms,经单位换算后得到速度环PI仿真参数分别为0.000 94、0.094,实验采集被控对象的输入输出数据。为验证闭环辨识的可行性,使用不同频率的输入信号激励系统,实验结果如表1所示。
由表1可知,当速度环无输入激励时,被控对象输入输出随机扰动的最大值分别为0.018N·m和20r/min;当速度环输入幅值为400的不同频率的正弦激励时,随着频率的不断增加,被控对象的输入信号幅值不断增大,输出幅值由于谐振和频率等因素影响先增大后减小,但都呈现出正弦变化规律,并叠加干扰。由图4a可知,实际系统速度环的有效频率在200Hz以内,超出部分的伯德图因剧烈振动而不稳定,考虑辨识序列的信噪比,若采用过小的输入频率,输出转矩的幅值与无输入时的扰动最大值0.018相差不大,信号和干扰区分不明显,如表1的部分速度实际幅值输出因谐振超调而大于400r/min的输入。图4b所示,20Hz频段、幅值为400的正弦波辨识结果比较接近实际系统在200Hz频段内的Bode图模型,在仿真Bode图上幅频部分在0以上,则反映表1中在50Hz内的速度幅值超调,而实验Bode图因采用随机信号测得而未表现出来。频率太小未能充分激励系统,太大则受采样频率限制,均恶化辨识结果,减小带宽。
为了体现自适应卡尔曼滤波(AKF)算法抑制噪声干扰的有效性,在相同的实验数据条件下与工程中广泛采用的因能避免数据饱和而用于参数在线实时估计的递推最小二乘法(RLS)相比较,其辨识结果和辨识误差如图5所示,可见在电机未运行而处于噪声扰动时,RLS算法的辨识结果受系统扰动影响较大,辨识参数不断波动,AKF算法因带有噪声滤波而不受系统扰动的影响,辨识参数皆为零,且辨识最大误差较最小二乘法减小了50%。AKF算法辨识得到的离散系统模型为
设定遗传算法速度环PI参数整定范围分别为(0,0.09]和(0,100],通过幅值为400的阶跃响应仿真搜索得到最优PI参数为:P =0.0105N·m·s/rad,I=21.526ms,整定前后仿真及实验结果如图6所示。
图6说明,电机在0.1s内未运行和稳定时的闭环速度输出扰动幅值均为±20r/min,AKF算法辨识的被控对象离散模型经仿真能够较好地拟合实际伺服系统速度环的动态输入输出特性,整定前速度环超调约为54r/min,整定后超调约为20r/min,与空载无激励情况下系统的扰动幅值相同。
3.2 实际负载下的闭环辨识整定
为进一步验证AKF辨识算法在实际工程应用中的可行性,实验采集了轻工机械在实际负载工况运行过程中被控对象的输入输出数据。由于实际工况的限制,实际过程中速度环PI控制器的输出转矩有限幅,且伺服系统的正弦运行频率一般不会很高,经反复实验采用0.25 Hz幅值为400的正弦波辨识,其速度环PI的最大输出转矩接近限幅。实验所用的速度环PI参数为Simo-tion提供的一组参考数据:P=10N·m·s/rad,I=30ms,速度环PI控制器的转矩输出限幅为±13.9026N·m,速度闭环系统的辨识结果如图7所示。
由图7 可知,与空载情形相似,RLS算法在伺服系统未运行而处于系统噪声扰动时辨识结果上下波动较大。此外,电机运行时RLS算法辨识结果有一定的波动,而AKF算法通过滤波过程使辨识的结果较平滑。电机在实际负载运行条件下AKF算法的辨识结果为
遗传算法速度环PI参数的范围分别设定为(0,100]和(0,200],通过仿真搜索得到最优PI参数为P =24.851N·m·s/rad,I=26.614ms,实际负载条件下整定前后的仿真及实验结果如图8所示。
通过图8可以看出,实际系统闭环辨识的离散模型经仿真能够较好地拟合速度环实际系统的动态输入输出特性,但由于辨识模型的微小误差,仿真曲线在最大转矩输出的速度上升阶段存在较小的超前时间累积。电机在0.1s内未运行时速度噪声扰动幅值为0.01r/min,速度环PI的电磁输出转矩在稳态时约为1.5N·m,整定前后速度稳态误差皆在±0.6r/min以内,整定前电机超调约3r/min,达到稳态时间约0.77s,整定后超调约为0.6r/min且响应较快,达到稳态时间约为0.72s,整定后的伺服系统速度环性能得到了较大提高。
4 结论
(1)本文提出了一种新型实用的PMSM伺服系统速度环PI控制参数自整定方法,该方法针对伺服系统速度环的闭环模型,无需闭环系统速度输出的噪声扰动特性先验知识和具体的伺服系统参数数值,通过闭环被控对象的辨识来仿真整定速度环PI参数,避免了在线整定过程中的反复调节和参数切换冲击等问题。
自适应速度控制 篇8
永磁同步电动机由于结构简单、损耗小、效率高、可靠性好等一系列优点, 被广泛应用于国防、工业、农业和日常生活等方面。然而常用的测量电机的机械转速传感器一方面限制了使用场所和降低了系统可靠性, 另一方面增加了成本的投入。永磁同步电机无速度传感器控制策略的使用, 减小了电机体积、降低了成本、提高了系统的可靠性, 使它在各领域中得到了广泛应用。
目前, 无速度传感器永磁同步电机控制系统成为国内外的热门研究课题。文献[1]利用基本电磁关系估算转子速度, 这种方法计算简单, 动态响应快, 但存在对电机参数的依赖性高和低速时误差较大等问题。文献[2]仅需电机电压和电流值即可估算转子速度, 但在暂态和低速时定子电压的测量精度严重影响估算精度。文献[3-4]提出了基于观测器的转子速度估算方法, 这类方法易受电机参数以及负载变化的影响, 且存在模型和计算复杂等问题。文献[5]通过给电机注入高频电流, 并检测电机电流的响应值来获取转子的速度信息, 该法适用于零速和低速时的估算, 但注入的高频信号对电机的正常运行有一定的影响。文献[6]研究了扩展卡尔曼滤波器估算方法, 尽管该法能获得较准确的转子速度, 但仍然存在模型复杂, 计算量大等不足。
1989年首次由Schauder C.提出基于模型参考自适应转速的辨识方法[7,8], 该方法的状态和速度的渐近收敛性由Lyapunov方程和Popov超稳定性理论保证, 同时具有算法简单和抗干扰性好等优点, 自从该法诞生以来, 越来越受到人们的广泛关注[8,9,10,11,12,13,14]。但这些研究由于未考虑定子电阻的变化对速度参数辨识精度的影响, 特别在环境温度发生较大变化时, 将会引起定子电阻的急剧变化, 造成了较大的辨识误差。为了解决这一问题, 本文提出了带定子电阻估算的交互式模型参考自适应系统 (MRAS) 的转子速度辨识方法。经仿真与实验研究, 证明了所提出新方法的可靠性和可行性。
2 PMSM数学模型及矢量控制系统结构
本文沿用理想电机模型的一系列假设, 经推导可得到PMSM在d-q坐标系中的数学模型如下:
定子绕组电压方程:
定子绕组磁链方程:
电磁转矩方程:
电机转子的机械运动方程:
式中:Rs为定子电枢相电阻;Ld, Lq为定子绕组的d, q轴电感;ud, uq为定子绕组的d, q轴电压;id, iq为定子绕组的d, q轴电流;Ψd, Ψq为定子d, q轴的磁链;Ψr为转子永磁体产生的磁链;pn为转子极对数;ω为转子电角速度;Te为电磁转矩;TL为负载转矩;J为转子转动惯量;B为阻尼系数。
矢量控制是对电机定子电流值或电压值采样后经过坐标变换以实现其相位和幅值的同时控制。在式 (3) 中, 若励磁磁链和直、交轴电感确定, 则控制id, iq就可控制永磁同步电机的转矩。对于表贴式PMSM有Ld=Lq, 同时为了简化控制策略令id=0, 此时的矢量控制系统框图如图1所示。
3 基于交互式MRAS的速度和定子电阻参数辨识
3.1 交互式MRAS理论
模型参考自适应系统 (MRAS) 辨识的主要思想是把含有待辨识参数的方程作为可调模型、不含待辨识参数的方程作为参考模型, 2个模型具有相同的物理输出量。利用2个模型输出量的差值, 根据合适的自适应律实时调整可调模型的待辨识参数, 以达到控制对象的输出跟踪模型的目的。如果把原来的可调模型当作参考模型、参考模型当作可调模型来实现另一个待辨识参数的辨识, 这就构成了交互式模型参考自适应系统。
3.2 基于反电动势模型的交互式MRAS参数辨识
在静止的α-β坐标系下, 定子绕组中基于电压回路和磁链分别有如下平衡方程式[10]:
式中:Ls为d, q坐标系中的定子电感;Ke为反电动势常数, Ke=Ψr;Ψα, Ψβ为α, β轴的磁链;ω=dθ/dt, θ为转子角度位置。
把式 (5) 、式 (6) 改写成如下方程:
式中: 为基于电压回路模型反电动势的估计值; 为基于磁链模型反电动势的估计值; 为估算的定子电阻; 为估算的转子角速度。
3.2.1 Popov超稳定性理论
根据Popov超稳定性理论可将原模型参考自适应系统变成由前馈及反馈2个方程组成的等价非线性时变反馈系统 (见图2) 。
当前馈线性部分的传递函数为正实 (或严格正实) , 且非线性反馈环节满足 时 (γ20是一有限正常数) , 闭环系统是全局超稳定的 (或渐近稳定的) 。
此时可求得待辨识参数的自适应算法为
式中: 为待辨识参数;Kp, Ki分别为比例、积分系数;τ为积分变量;ε为广义误差。
3.2.2 转速辨识
可以看出在式 (7) 中不包含待辨识转速 , 而式 (8) 中包含待辨识转速 。应用MRAS理论辨识方法, 以式 (7) 为参考模型、式 (8) 为可调模型, 根据Popov超稳定性理论, 可以求得转速 的自适应算法为
其模型方框图如图3所示。
3.2.3 定子电阻辨识
由于参考模型式 (7) 中仍包含定子电阻Rs, 定子电阻容易受电机运行时温度变化而产生变化, 这将造成实际转速与辨识转速之间的误差。若交互式地将式 (8) 作为参考模型、式 (7) 作为可调模型即可构成一个定子电阻Rs的在线辨识系统。该系统假设在短时间间隔内速度保持恒定, 速度给定保持不变, 则转速辨识可被短时间关断, 同时2个模型交换作用, 其误差驱动另一个自适应装置进行定子电阻辨识, 使 收敛于实际值并更新Rs值。根据Popov超稳定性理论, 可以求得转速 的自适应算法为
其模型方框图如图4所示。
由于式 (7) 和式 (8) 2个模型在转速辨识和定子电阻辨识时作用是相互切换的, 因而称之为交互式MRAS参数辨识。
4 仿真比较
将以上交互式模型参考自适应方法用于矢量控制中, 构成无速度传感器永磁同步电机的矢量控制系统。在Matlab 7.8.0.347/Simulink环境下构建仿真模型, 模型中电动机的参数为:定子电阻Rs=0.86Ω, 交轴电感Lq=0.011 3H, 直轴电感Ld=0.011 3H, 转子磁链Ψr=0.205Wb, 极对数np=4, 转动惯量J=0.005 245kg·m2。
假设电机给定的转速是1 500r/min, 电机空载启动, 5s时突加6N·m负载, 为了比较有定子电阻在线辨识和无定子电阻在线辨识对转子转速辨识的影响, 分别对这两种情况进行了1s的仿真。
图5显示了在0.5s时给电机加上6N·m的负载波形;图6和图7分别给出了电机在运行状态下的电磁转矩和定子三相电流的仿真波形;定子电阻Rs在电机运行时变化的辨识曲线如图8所示;图9则分别给出了未在线辨识定子电阻和在线辨识定子电阻情况下转子转速估计与给定转速比较的仿真波形图。从图9中可以看出, 采用交互式MRAS方法进行定子电阻辨识后的转速观测结果十分接近实际的转速值, 而且辨识后定子电阻的转速估计曲线比未辨识定子电阻的转速估计曲线的超调要小、更能收敛于实际给定的速度、对于负载发生变化的动态响应也要好些。
从图9可以看出, 由于定子电阻的变化及时在定子电压回路模型中得到了反映, 使得矢量控制系统的性能表现良好。
5 实验比较
以Microchip公司生产的dspic30f6010A为控制芯片搭建了永磁同步电动机矢量控制系统, 并编写交互式模型参考自适应的参数辨识软件模块。实验电机参数跟仿真所用的电动机参数一样, 由于实验过程中很难制造出电动机负载瞬间变化的条件, 这里给出电机空载时的实验波形, 如图10、图11所示。根据比较可以看出, 在线辨识了定子电阻的估计转速波动小、更能够准确地追踪速度指令, 并与之保持一致。
6 结论
本文基于MRAS理论, 应用交互式模型参考自适应提出了一种永磁同步电动机参数的在线辨识方法, 通过参考模型和可调模型的互换, 实现对定子电阻和转速的同时辨识, 从而改善了速度辨识效果。仿真和实验结果证明了该方案的有效性。
自适应速度控制 篇9
在控制工程实际中,控制目标和对象实际行为之间的误差是容易获取的,也是能够对其进行有效控制的。因而“基于误差来消除误差”的PID控制策略在工业实际中获得了广泛的应用。而讲究“内部机理的描述”的基于数学模型的现代控制理论得到的控制策略,却在实际中很难得到有效应用。
在电机控制中采用现代控制理论如滑模变结构[1]、基于观测器的控制方法[2]和智能控制策略等[3,4,5]可以得到提高电机性能的满意结果,但是设计运算量往往较大,需要高性能硬件支持,实际控制中成本高不易推广。
自抗扰控制技术是发扬PID思想精髓,改进经典PID控制缺陷基础上,开发运用特殊非线性效应发展而来的适应数字控制时代潮流的新型实用技术。其突出的特征在于把作用于被控对象的所有不确定因素作用都归结为“未知扰动”而用对象的输入输出数据对它进行估计并给予补偿。该控制器实现简单,参数适应范围广,对系统的内外扰动及被控对象的参数变化具有很强的抑制力,适应性和鲁棒性都很好[6]。因此,ADRC技术已在我国电力系统,紧密机械加工车床,化工过程,现代武器系统等领域得到推广应用,取得了显著的社会效益和经济效益。2004年在NASA开发的喷气发动机仿真系统中运用ADRC技术进行实验,得到了令人振奋的效果。[7,8,9,10,11]
实验结果表明,当电动机负载突变或参数发生变化时,采用本文中的方法电机的抗扰动性能优于传统PI速度控制器,不仅转速波动小而且系统调节时间短,还获得更好的运行特性和鲁棒性。
1 异步电动机模型
三相异步电机DTC控制中主要用到的方程有电压方程、转矩方程以及运动方程。电压方程:
运动方程:
其中,Te为电磁转矩;TL为负载转矩;np为极对数;J为转动惯量;usα,usα分别为定子α和β轴的电压;isα,isα分别为定子α和β轴的电流;Ψsα,Ψsα分别为定子α和β轴的磁链。
2 直接转矩控制原理
1985年,德国鲁尔大学M.Depenbrock教授研制了直接自控制系统(简称DSR)并发表了论文,采用转矩模型和电压型磁链模型,以及电压空间矢量控制的PWM逆变器,实现转速和定子磁链的砰——砰控制。
直接转矩控制(Direct Torque Control,DTC)系统利用空间矢量的分析方法,在定子坐标系下通过测量定子电压、电流以及转速,计算出电机的磁链和转矩,利用两个滞环比较器产生的PWM信号,采用定子磁场定向对逆变器的开关状态进行最佳控制,以获得高动态性能的转矩响应。
3 自抗扰控制器原理及设计
3.1 自抗扰控制器原理
自抗扰控制算法(ADRC)是中国科学院系统科学研究所韩京清研究员经过10多年努力发明的新一代非线性控制器,其基本思想和方法与传统控制器相比有很大突破。
自抗扰控制器自PID控制器演变过来,采取了PID误差反馈控制的核心理念。传统PID控制直接引取输出于参考输入做差作为控制信号,导致出现响应快速性与超调性的矛盾出现。自抗扰控制器主要由三部分组成:跟踪微分器(tracking differentiator),扩展状态观测器(extended state observer)和非线性状态误差反馈控制律(nonlinear state error feedback law)。跟踪微分器的作用是安排过渡过程,给出合理的控制信号,解决了响应速度与超调性之间的矛盾。扩展状态观测器用来解决模型未知部分和外部未知扰动综合对控制对象的影响。扩展状态观测器设计了一个扩展的状态量来跟踪模型未知部分和外部未知扰动的影响。然后给出控制量补偿这些扰动。将控制对象变为普通的积分串联型控制对象。非线性误差反馈控制律给出被控对象的控制策略。
3.2 自抗扰控制器的设计
3.2.1 异步电机的运动方程及设计准备
忽略电气传动系统传动机构中的黏性摩擦和传动轴的扭转弹性,系统的运动方程式为:
式中,Te——电磁转矩(N·m);TL——负载阻转矩(N·m);J——机组的转动惯量(kg·m);np——极对数。并将带入。
将TL的变化看做速度环的外部扰动,记为w(t)。
因为直接转矩控制中速度环的输出值为电磁转矩给定值,所以式(6)中Te应取为电磁转矩的指令值,则可表示为
显然,电机转速与电磁转矩成一阶线性关系,可采用二阶ADRC进行控制。包括3个部分:一阶非线性微分器(TD)、二阶扩张状态观测器(ESO)和一阶非线性状态误差反馈控制律(NLSEF)。设计的ADRC速度控制器的目的是以给定速度信号N*和实际转速信号N作为输入信号,以电磁转矩给定信号作为输出信号。故ADRC速度控制器模型如图2所示。
3.2.2 TD环节的设计
快速最优控制综合函数的离散形式:
TD环节跟踪微分器的设计:输入为给定转速N*,输出为调整后的光滑的跟踪信号v1。TD的作用是为参考输入安排一个合适的过渡过程,减小或避免超调,并得到光滑的跟踪信号及其微分信号。
其状态方程为:
3.2.3 ESO环节扩张状态观测器的设计:
其中,α表示滤波因子,δ表示线性区间的宽度。
在扩张状态观测器(13)中,输入为实际转速N,b值参考;z1为电机实际转速的跟踪值;z2为系统所受扰动w(t)的估计值。只要适当地选取β1,β2观测器就能很好地估计非线性系统的状态变量z1及其扩张状态z2。
3.2.4 NLSEF环节非线性状态误差组合及系统扰动补偿的设计:
对于一阶非线性系统来讲,TD的数学模型为一阶的,其状态变量为v1,ESO的数学模型为二阶的,其状态变量为z1,它所扩张出来的状态z2能实时估计系统所受扰动。若将TD和ESO对应的相同阶次状态相减,可以得到系统给定信号和输出信号不同阶次的误差信号,即e1=v1-z1。用误差信号的非线性组合取代PID控制的线性组合,非线性组合输出的控制量u0表达式为:
根据ADRC原理,利用ESO估计出的系统所受扰动估计值z2进行扰动补偿,如下所示:
综合(15),(16)式,得到所设计的非线性状态误差组合的表达式如下:
3.3 基于自抗扰速度控制器的异步电机直接转矩控制系统
将该自抗扰控制器取代传统DTC系统中PI控制器,则基于ADRC异步电机直接转矩控制结构如图3所示。
3.4 基于ADRC异步电机DTC仿真分析
根据基于ADRC异步电机直接转矩控制原理,本文利用Matlab中的Simulink搭建系统仿真模型,如图4所示;ADRC速度控制器仿真模型如图5所示。仿真并研究比较基于ADRC速度环控制与传统PI控制两种控制策略的不同。
选用的电机参数为:额定功率20HP(15KW),正弦交流信号的有效电压值400V,频率50Hz,额定转速1460RPM,转子惯量0.102(kg·m^2),极对数2,定子电阻0.2147ohm。
实验方案:对ADRC和PI速度控制器分别采用给定转速为1200r/min,100r/min于0.4s时将负载转矩由0N·m突变为60N·m,比较两种控制策略的异同。
由上述实验可得,异步电机在低速和高速运行时,基于PI控制下,电机转速动态响应略微快一些,但事有较大超调,当施加负载转矩时,转速突然降低,并且有的稳态误差保持,稳态精度较低,并且对与不同转速其适应性较差(比如在100r/min是它的精度还是很好的,而在1200r/min时就一直保持一个约为5r/min的稳态误差。);而基于ADRC调节器下,电机转速动态响应快且没有超调,当负载发生突变时,由于它的扩张状态观测器(ESO)能够准确地观测出系统扰动并进行了前馈补偿,使得转速得到了很快的调节,经过少于0.01s就达到稳定运行,且没有稳态误差,显示出它的系统调节能力很强、稳态精度高、抗干扰能力强的特点。
4 结语
本文在分析ADRC理论基础上,研究基于ADRC的DTC控制策略,并进行了仿真分析和实验研究,通过与PI控制器结果的比较,可以得出如下结论:异步电机在不同速度运行时,与PI控制器相比,应用ADRC控制器的系统没有超调,调节能力更强,稳态精度更高,系统鲁棒性也更好,因此在实际效果上更好,值得在各种电气传动系统中推广。
摘要：PID控制器因其控制简单、控制效果较好,在实际工程中得到了广泛的应用。但PID控制器也存在一些不足。自抗扰控制技术是适应数字控制的时代潮流、吸收现代控制理论成果、发扬并丰富PID思想精髓(“基于误差来消除误差”)、开发运用特殊的非线性效应来发展的新型实用技术。在异步电动机这种要求高速度高精度的场合下,自抗扰控制技术不需要对象模型结构和参数的精确信息的特点将使他拥有比PID更优越的性能。在分析自抗扰控制理论基础上,研究基于自抗扰控制异步电机直接转矩控制,将负载转矩和电机参数等变化均视为系统所受扰动,设计了基于ADRC速度控制器;最后通过仿真和实验验证了自抗扰控制器(ADRC)对外部扰动和电动机参数的变化具有较强的鲁棒性。
自适应速度控制 篇10
采用现代控制理论如最优控制[1]、基于观测器的控制方法[2]和滑模变结构[3]等可以有效提高电动机的性能,但是设计运算量往往较大,需要高性能微处理器支持,控制系统成本较高。另外智能控制策略如模糊控制[4]、神经网络控制[5]等虽然控制电动机时能得到较为满意的结果,但是计算复杂不易在实际工程中推广和应用。
自抗扰控制器是在改进经典PID控制器固有缺陷基础上形成的一种新型控制器,该控制器不仅算法简单,而且参数适应范围广,可以对系统的内外扰动进行估计并给予补偿,当被控对象参数发生变化或遇到不确定性扰动时仍能得到很好的控制效果,具有较强的适应性、鲁棒性[6]。因此,倒立摆控制、机器人控制和感应电机速度控制等方面得到成功应用[7,8,9]。
文献[10]采用将自抗扰控制器应用于无刷直流电动机的控制,设计了电流内环和转速外环双自抗扰控制器,实现了无刷直流电动机的速度控制。
实验对比了速度环自抗扰控制器和传统PI控制器的优缺点。实验结果表明,当电动机负载突变时,采用本文中的方法电机的抗扰性能优于传统双PI调节器速度控制系统,不仅转速波动小而且系统调节时间短,能够比电流、速度双自抗扰控制器速度控制系统[10]获得更好的机械特性。当电动机参数发生变化时,采用本文中方法,系统的性能基本不变,相比之下,优于传统双PI调节器速度控制系统。
2 无刷直流电动机模型
无刷直流电动机一般由永磁同步电动机本体、逻辑驱动电路及位置传感器3部分组成,假设三相星型接法无刷直流电动机三相相电阻、电感、互感分别相等同时忽略齿槽效应和电枢反应,无刷直流电动机等效电路如图1所示。
图1中,u是直流侧电压,L为绕组电感,M为绕组之间互感,L1=L-M,R是相电阻。ix和ex(x=a,b,c)分别对应abc三相的相电流和反电动势。
无刷直流电动机的相电压方程为
ux=Rix+L1dix/dt+ex (1)
电流子系统方程为
转速子系统方程为
式中:ω为无刷直流电动机角速度;Tl为负载转矩;D为粘滞阻尼系数;J为转动惯量;ei为电机的电磁转矩,
式(2)中,若令
c1=ux/L1-ex/L1b1=-R/L1
则
由式(4)可以看出,内环电流子系统可以近似简化为一阶积分线性对象环节,可以采用PI控制器将电流环校正成一个I型系统[11]。这样可以使电流环具有较快的响应速度。
本文中速度外环采用自抗扰控制器来提高系统的抗扰性能,自抗扰控制器的输出作为电流环的给定,实现系统的电流、转速双闭环控制。速度自抗扰控制器的设计在下一小节详细介绍。
3 自抗扰控制器原理及参数设计
3.1 自抗扰控制器原理
自抗扰控制器由跟踪微分器(TD)、扩张状态观测器(ESO)和非线性状态误差反馈控制律(NLSEF)3部分组成。
以二阶被控对象为例,图2为自抗扰控制器结构图,其中z为系统给定,z11是安排的过渡过程,z12是z11微分,z21,z22,z23是估计量,u为控制量,y为系统实际输出,w是所有扰动的综合。
微分跟踪器(TD)用来安排过渡过程,快速无超调地跟踪输入信号,并具有较好的微分特性。从而避免了设定值突变时,控制量的剧烈变化以及输出量的超调,很大程度上解决了系统响应快速性和超调性之间的矛盾。也正因为如此使自抗扰控制器在快速性要求较高的场合受到一定限制。
扩张状态观测器(ESO)是自抗扰控制器的核心部分,可以将来自系统内部或外部的各种因素都归结为对系统的扰动,通过扩张状态观测器估计出系统的各个状态变量同时估计出系统的内外扰动并给予相应补偿,从而实现系统的动态反馈线性化。
跟踪微分器输出与扩张状态观测器估计值取误差得到系统状态变量误差。误差量送入非线性状态误差反馈控制律(NLSEF)运算后与来自扩张状态观测器的补偿量求和,最终得到被控对象的控制量。
由于自抗扰控制器是根据系统的时间尺度来划分对象的,所以在控制器设计时,不用考虑系统的线性或非线性,时变或时不变,这样就使控制器设计简化。在式(3)中,若令
c2=-Dω/J-T1/J
b2=e/Jω
则
由式(5)可以看出,来自负载转矩以及其他扰动所引起的转速波动在c2中可以反映出来,通过观测并实时给予补偿后,无刷直流电动机转速环节也可以近似简化为一阶积分线性对象,采用自抗扰控制器实现转速控制。
一阶自抗扰控制器方程为
TD
ESO
NLESF
式(6)中非线性fst函数[6]用来安排过渡过程,其中r称为速度因子,r越大跟踪速度越快,h为步长。式(7)中
它实现了对控制工程界的经验知识“大误差小增益,小误差大增益”的数学拟合,提高了自抗扰控制器的动态性能和鲁棒性。
3.2 自抗扰控制器设计
自抗扰控制器的设计可以分为3步来完成。首先将跟踪微分器(TD)、扩张观测器(ESO)和非线性状态误差反馈控制律(NLSEF)看作彼此独立的3个部分,分别整定好TD和ESO的参数之后再整定NLSEF的参数,其次将3部分视为一个整体ADRC对参数进行整体整定,最后根据系统的性能指标要求在线调节控制器参数。
3.2.1 跟踪微分器(TD)设计
跟踪微分器(TD)参数整定相对较简单,对系统转速给定z,按照式(6)确定好步长h和速度因子r就可以直接设计得到单调上升无超调的过渡过程。但是在实时性要求较高的场合,由于非线性函数特别是fst函数比较繁琐,运算量很大甚至出现来不及处理的情况。为了避免这种情况发生,本文采用线性跟踪微分器来实现,其形式为
其中,z是设定的转速值,z11是对设定值安排的过渡过程,z12近似为z11的微分值,通过调节参数r来安排过渡过程。r越大过渡过程越短,反之r越小过渡过程就越长。r在这里取5,主要考虑的是让系统的超调尽可能小,如果快速性要求高,对超调的限制不强,可以将r再取大。
3.2.2 扩张状态观测器(ESO)设计
由于扩张状态观测器性能的好坏直接影响自抗扰控制器性能的好坏,因此扩张状态观测器参数的选取非常关键。系统中转速环节可以近似简化为一阶对象,则只需要设计出二阶扩张状态观测器就能估计出系统状态变量,同时对扰动给予补偿,式(7)中需要整定的参数只有α1 ,δ1 以及β1,β2。
其中,参数α1范围在0～1之间,α1越小非线性越强,ESO对系统模型不确定性及扰动适应能力也就越强,一般α1常取0.25,0.5或0.75,在这里先取α1=0.5;参数δ1是非线性函数的线性区间宽度,设置线性区间目的是为了避免误差特性曲线在靠近零点处斜率过大产生高频脉动。如果δ1过小易导致高频脉动,δ1过大非线性反馈将在一定程度上退化为线性反馈。这里取δ1=5。
α1,δ1确定后,ESO中待整定参数就只剩下β1和β2。由于系统动态性能受参数β1,β2影响很大,β1主要影响状态变量的估计,β2主要影响对扰动的估计,β1,β2越大估计越快。对于大惯性系统,时间常数越大,相应的β1,β2值也应该越大,另外系统扰动较大时β1,β2也较大,但如果过大就可能引起估计值振荡,因此应协调调整参数β1和β2,确保ESO能快速准确估计,并对扰动补偿的同时估计值不会出现振荡。本文中ESO参数的选取先在Matlab中仿真整定得到一组参数,然后代入实际系统经过多次实验取β1,β2分别为40和125。
3.2.3 非线性状态误差反馈律(NLSEF)设计
非线性状态误差反馈控制律(NLSEF)的作用是针对状态误差求取出理论控制量。式(8)中参数α2和δ2的选取方法与α1,δ1一样,文中取α2=0.75,δ2=5。参数β3相当于PI控制器中的比例增益P,增大β3可使系统动作灵敏,响应速度加快。如果β3过大时系统将会产生大的超调,实验多次整定后取β3=15。
另外,自抗扰控制器中参数b0与控制量u和状态观测器的补偿量都相关,不同的b0值意味着系统的扰动范围不同,b0取值大时可以有效地补偿扰动和模型的不确定因素,提高系统的抗扰能力,在系统中b0=1.4。
3.3 基于DSP的控制器实现方案
本文采用TI公司TMS320LF2407A DSP作为控制芯片,系统结构框图如图3所示。
系统中转子位置信号共有6种状态描述三相绕组不同的通电状态,直接将位置信号送入DSP中I/O端口;电机相电流经霍尔元件检测转换后送入DSP的A/D口;电机转速检测利用电机自身的光电编码器输出的A,B两路信号送入DSP正交编码脉冲QEP单元。
控制策略通过软件编程来实现。程序中配置定时器T1为周期中断用来完成无刷直流电动机的换相功能,定时器T3周期中断用来处理转速和电流控制调节功能。主程序初始化后进入等待状态,当T1周期中断来临时,程序进入换相服务子程序查询电机转子位置是否发生改变决定是否换相。如果转子位置改变就改变寄存器ACTR的值,达到换相目的,否则退出换相服务子程序。
当定时器T3周期中断到时,程序进入转速电流调节子程序。选取电流环调节周期0.1 ms,转速环6 ms。转速环采用上面设计的自抗扰控制器,电流环采用增量式PI算法,最终电流环程序运算结果转化为不同占空比的PWM波送入IPM逆变单元驱动无刷直流电动机。
由于TMS320LF2407A属于定点DSP,时钟频率最高40 MHz,采用C 语言控制算法虽然易于实现,但是执行效率不高。本文采用汇编语言编程实现所有控制功能。自抗扰控制器中的非线性函数采用汇编语言实现起来非常复杂,成百上千行汇编语句才能实现一个简单的非线性函数,如指数函数。本文中的非线性函数fal,在参数整定好之后可以建立一个转速误差ε和误差的指数|ε|α的数据链表,为了提高精度还在相邻点之间采取线性插值。当运算时只需要根据ε值查表找出对应的|ε|α即可,这样就很容易解决了非线性函数难于实现的问题,而且程序执行速度快,满足实时性要求。
4 实验结果
实验采用某电机厂生产的1FT5042型无刷直流电动机作为被控对象,电机参数为:3对极,直流侧额定电压97 V,额定相电流 1.4 A,额定输出转矩 0.6 N·m,最高转速2 000 r/min。
图4a、图4b为设定转速800 r/min时,分别采用双PI控制器和自抗扰控制器加PI控制器在负载转矩突减时实测的电动机转速响应曲线。
图5a、图5b对应负载转矩突增时转速响应曲线。
由图4、图5可以看出,与传统双PI控制器相比,当系统负载突变时,自抗扰控制器的速度控制系统不仅调节时间短,而且转速波动小,说明通过扩张观测器对扰动估计和补偿,自抗扰控制器使系统具有较强的鲁棒性。
对比文献[10]中电流与速度双环自抗扰控制器,在电流内环设计时将转速变化作为扰动并进行观测和补偿,对于电流环的时间常数,速度变化的扰动是一个缓变扰动,没有必要采用自抗扰控制器进行观测和补偿。而采用了自抗扰控制器后电流响应速度受到了限制,在负载突变时,电流也应尽快变化,以尽快提供适当的转矩,抑制速度波动,自抗扰控制器本身限制这种变化率,因此,文献[10]中在突加负载时转速急剧下降,机械特性较差。而本文中电流的PI调节保证了快速性,比双自抗扰控制器获得了更好的机械特性。
图6为设定转速1 200 r/min时采用经典PI控制器,电动机绕组中串入1.8 Ω电阻前后的实测转速响应曲线;图7为转速设定在1 000 r/min时采用自抗扰控制器串电阻前后的实测转速响应曲线。
从图6a可以看出PI控制器在参数整定好后,转速响应速度快,超调不大,稳态无差,控制效果较好。但在电动机参数变化后系统性能明显变差,稳态时转速出现小幅振荡,如图6b所示。可见传统双PI控制在系统参数发生变化的情况下,性能变差,鲁棒性差。
相比之下,采用自抗扰控制器速度控制器在参数整定完成后,由于参数整定过程不依赖系统的参数,因此,在电动机参数变化前后,系统性能影响基本不变,比传统双PI调节器具有更好的鲁棒性。
5 结论
本文应用自抗扰控制器实现了无刷直流电动机速度环的控制,电流环控制器仍然采用PI控制。由于转速环采用了自抗扰控制器,对内外扰动进行观测和补偿,使得系统在参数变化和负载扰动的情况下,仍然能够得到期望性能,具有较强的鲁棒性。自抗扰控制器的设计只需知道系统的时间尺度,而不依赖系统的精确模型。设计出的控制器具有较强的鲁棒性,但是自抗扰控制器需要整定的参数较多,对于参数整定没有理论公式做指导,只能依赖设计人员经验和进行仿真并实际试凑,使这种方法的应用受到限制,进一步采用仿真和自动搜索方法,如蚁群算法等,实现控制器参数的自动设计,将是进一步研究的方向。
摘要：无刷直流电动机作为一个多变量强耦合非线性系统,采用经典PID控制难以得到满意的控制效果。采用自抗扰控制器来提高无刷直流电动机控制系统的动态性能和鲁棒性,自抗扰控制器设计过程中不需要对象模型结构和参数的精确信息。实验比较了PI控制器和自抗扰控制器的控制效果,结果表明自抗扰控制器(ADRC)对外部扰动和电动机参数的变化具有较强的鲁棒性。
关键词：自抗扰控制器,无刷直流电动机,鲁棒性
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自适应速度控制 篇11
关键词：火电厂自适应预估控制DCS系统
0 引言
随着我国现代科学技术的不断进步，对火力发电组的要求越来越高。为了提高火电厂的生产效率，并顺应时代的发展需求，必须对其进行自动化控制，以确保火力发电组的高效生产。目前分散控制系统（DCS）在我国大多数火电厂中得到了广泛的应用，对火力发电的生产、监督、管理等方面发挥着巨大的作用。本文就自适应预估控制技术在火电厂DCS中的应用进行了研究分析，从而使DCS发挥出最大的价值，促进我国火电厂更好更快的发展。
1 自适应预估控制系统概述
在科学技术日新月异的今天，我国大多数火电厂的发电组仍然沿用了比较传统的控制方法，对火电厂的生产、监督与管理带来了诸多不便，使电厂存在较大的滞后性和惯性，降低了火电厂生产的效率。为了提高火电厂运作的稳定性和安全性，必须改进其控制方式，确保机器设备的正常使用。在这样的背景下，自适应控制系统应运而生，在考虑到火电厂生产滞后性和不稳定性的情况，可以在系统运行过程中进行不断的测试，根据系统各方面的参数指标，按照调控系统的参数变化提高系统运行的稳定性。随着近年来计算机技术、通信技术和CRT显示技术的不断发展，在自适应控制系统的基础上，自适应预估控制系统的出现，无疑对火电厂生产的稳定性和收敛性带来了机遇和挑战。
自适应预估控制系统是一种本质非线性系统，虽然火电厂引入了大量的先进技术，但是由于火力发电生产过程的复杂性，存在大量的特性时变、强耦合、非线性等干扰情况。目前由于建立在PID技术上的传统控制策略具有简单、易于掌握的特性而得到了广泛的应用，但是在实际的操作过程中却不能发挥出最大的功能价值。传统的控制策略容易受到不同因素的干扰，使系统难以稳定安全的运行，不能较好的解决火电厂生产滞后大、惯性大等问题。另外，在发电机组设备发生异常情况时，传统的控制策略并不能对其进行科学的调控与处理，无法满足负荷较大机组的运行。自适应预估控制在我国火电厂生产中取得了较大的成效，但是仍然存在自适应调整回路滞后问题。随着模糊控制、神经控制等智能控制方式的发展，提出了模型参考自适应预估控制方法（MRAPC），该方法在火电厂主汽温、燃烧等大滞后，以及参数时变的实际控制系统中实现了自适应预估控制算法，促进系统控制效果大大提高。
2 自适应预估控制在火电厂DCS中的应用
传统的控制策略无法在火电厂的DCS中发挥最佳的功能，自适应预估控制系统的出现较好的解决了DCS运行的问题。当前MRAPC的运行主要通过人工控制，通过网络对火电厂的DCS进行干涉，不仅能保证DCS系统通信的开放性，还可以提高网络通信质量。同时也可以将各类计算机语言下载到DCS控制器中，如C语言、Java语言等，充分利用DCS系统的软硬件资源，在提高系统稳定性的同时也加强了自动化控制水平。目前，自适应预估控制在火电厂的气温控制系统以及燃烧协调控制系统中得到了广泛的应用。
2.1 MRAPC在火电厂燃烧协调控制系统的应用
在火电厂主蒸汽压力控制系统中，采用MRAPC算法，能较好的解决系统迟钝等问题。在燃烧协调控制系统中，为了促进上发电机组负荷跟踪速度的加快，可以在非线性为补偿的基础上，采用能量平衡前馈信号。运用MRAPC算法，在正常情况下，系统在依靠反馈控制系统下，主汽压能维持在±0.2MPa左右。但是在实际生产中，由于发电组单机容量增大，汽轮机相对热容量减少，这就使得必须通过燃烧给煤率的变化来满足负荷的变化。在燃烧协调控制系统中应用自适应预估控制方案，实现了燃烧协调控制系统传统的自动控制，提高了发电机组的稳定性，为整个机组投入AGC远程调度控制奠定了基础。
2.2 MRAPC在火电厂气温控制系统的应用
火电厂气温控制系统主要包括主汽温控制系统和再热汽温控制系统。主汽温控制系统往往需要提高蒸汽温度来促进机组热效率的提升，但是因怕温度过高对汽机造成损坏，威胁发电机组的运行安全性。因此采用自适应预估控制方案，既改善了主汽温控制系统的性能，还大大提高了系统的抗干扰能力和自动化控制水平。再热汽温控制系统与主汽温控制原理相似，也是一个串级形式的自适应预估控制系统，利用PID对参数进行调整，不仅能提高系统的稳定性，还能增加系统对输出扰动的抑制能力。从火电厂DCS整体来看，自适应预估系统在近年来取得了不错的成就，达到了预期的控制效果。
3 结束语
自适应预估控制方案的出现，无疑对火电厂DCS系统带来了新的机遇，同时也较好的满足了自适应控制系统自身的发展要求。虽然目前火电厂生产中仍然存在较多的问题，但是只要充分的利用DCS系统的软硬件资源，对系统进行不断的优化，从而促进DCS系统运行的稳定性和安全性，为我国电力产业做出更多的贡献。
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[3]刘芳.Smith自适应辨识控制算法在间歇式反应釜釜温控制
自适应PSD控制的改进算法 篇12
本文对Marsik和Strejc的研究工作及其他学者的工作进行了分析,应用根轨迹法,分析了PSD控制系统性能,提出了新的最优参数配置原则,通过仿真实验进行比较研究。
1 无辨识PSD控制系统分析
1.1 无辨识PSD控制器基本原理
PSD(Proportional、Summing、Differencing)即为PID的离散形式,其增量表达式如下:
由文献[2]可知,当满足下述条件时,系统具有较好的性能:
式中,和分别为系统误差e(t)的一、二阶差分绝对值的均值,且有:
由最优条件可得:Te(k)=2Tv(k)(3
增量表达式简化为:
1.2 无辨识PSD控制系统的根轨迹分析
一般情况,设Te(k)=αTv(k),则PSD控制器的脉冲传递函数为
式中,U(z)和E(z)分别为PSD控制器的输入和输出信号的Z变换(见图1),则PSD控制器的零点为
由于Tv(k)>0,z1,2模的范围为
该式表明,利用IFA算法的PSD控制零点均分布在一个单位圆内。无论增益g(k)从0至+?如何变化,两条根轨迹是由位于单位圆内的闭环极点开始,终止于可能同样位于单位圆内的零点。这表明IFA确保至少两个闭环极点分布在单位圆内。
式(6)表明,当α<4(包括文献[2]中提出的最优值α=2)时,那么系统将有一对共轭复零点,在某些情况下,闭环系统均不能稳定。
例如,当被控对象为双积分环节时:
系统的根轨迹方程为
式中,K*∈(0,+∞)为根轨迹的增益,z1,2为PSD控制器的两个零点。
当α<4时,系统根轨迹如图2所示,位于单位圆内的两条根轨迹(图中细实线曲线)终止于PSD的两个复数零点,而其它两条轨迹(图中粗实线曲线)位于单位圆外。这表明有两个闭环极点分布在单位圆内,而其它的极点在单位圆外,在这种情况下,基于IFA的PSD控制系统必定是不稳定的。
当4≤α<∞,系统根轨迹如图3所示,两条根轨迹(图中细实线曲线)各自终止于位于实轴的两个零点z1,2,而其它两条根轨迹(图中粗实线曲线)在各自终止于z=-1和z=-∞之前先在单位圆内运行。所以,如果能满足α≥4,取合适的增益g(k),那么系统将有可能保持稳定。根据式(2)及上述分析,取α=4,即
2 仿真验证
2.1 惯性环节
考察如下二阶惯性环节:
采样周期取TS=0.1s,选取α=2。
采样周期取TS=0.1s,图4中的曲线分别为α=2,4,8时的阶跃响应曲线。由该图可知,在惯性环节中,α=2并非为最优值。当α为4,8时,系统的超调量显著降低,收敛加速。
2.2 积分环节
考察如下积分环节:
采样周期取TS=0.1s,选取α=2。
采样周期取TS=0.1s,图5中的曲线分别为α=2,4,8时的阶跃响应曲线。由该图可知,在积分环节中,α=2同样并非为最优值。当α为4,8时,系统的超调量显著降低,收敛加速。
3 结论
应用根轨迹法修改了Marsik和Strejc的无辨识PSD控制方法中Te(k)=2Tv(k)的最优参数α=2,发现如果能满足α≥4,取合适的增益g(k),那么系统更易稳定。
摘要：为增加控制系统的稳定性、提高系统动态响应性能,应用根轨迹法对Marsik和Strejc的无辨识PSD自适应控制方法进行分析,讨论了原算法中某一最优参数的局限性,给出了新的最优参数选择原则。仿真实验表明,在新的最优参数范围内,系统的超调量显著降低,收敛加速。
关键词：PSD,无模型控制,自适应控制,根轨迹
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