魚(yú)雷PMBLDCM在線智能PID控制器建模與仿真

王 鼎, 謝順依, 郭志榮, 張林森

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魚(yú)雷PMBLDCM在線智能PID控制器建模與仿真

王 鼎, 謝順依, 郭志榮, 張林森

(海軍工程大學(xué) 兵器工程系, 湖北 武漢, 430033)

針對(duì)應(yīng)用于新型魚(yú)雷武器中的永磁無(wú)刷直流電機(jī)(PMBLDCM)轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)較大引起的噪聲和振動(dòng)等問(wèn)題, 設(shè)計(jì)了離線訓(xùn)練與在線訓(xùn)練相結(jié)合的智能比例積分微分(PID)控制器。首先, 通過(guò)分析被控對(duì)象負(fù)載擾動(dòng)大的特點(diǎn), 利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了自校正調(diào)節(jié)器, 將其與傳統(tǒng)的PID控制器相結(jié)合,通過(guò)在線調(diào)節(jié)PID參數(shù)以達(dá)到最優(yōu)的控制效果; 其次, 在Simulink中搭建了在線智能PID控制系統(tǒng)模型并進(jìn)行了仿真試驗(yàn)。仿真結(jié)果表明, 在線智能PID控制器具有較好的適應(yīng)性和魯棒性, 系統(tǒng)具有良好的動(dòng)態(tài)響應(yīng)性能。

魚(yú)雷; 永磁無(wú)刷直流電動(dòng)機(jī)(PMBLDCM); 轉(zhuǎn)矩脈動(dòng); 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 自校正調(diào)節(jié)器

0 引言

永磁無(wú)刷直流電動(dòng)機(jī)(permanent magnetic brushless DC motors, PMBLDCM)具有調(diào)速方便、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、維護(hù)簡(jiǎn)便、電磁污染小、功率密度大等優(yōu)點(diǎn), 正在逐步應(yīng)用到魚(yú)雷動(dòng)力系統(tǒng)中。但因其轉(zhuǎn)矩波動(dòng)較大, 不但會(huì)產(chǎn)生噪聲和振動(dòng)等問(wèn)題[1], 導(dǎo)致魚(yú)雷隱蔽性降低, 還會(huì)影響整個(gè)系統(tǒng)的性能, 從而降低魚(yú)雷電機(jī)使用壽命和驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的可靠性, 制約其在魚(yú)雷動(dòng)力系統(tǒng)中的推廣。然而, PMBLDCM具有的其他電機(jī)所不具備的優(yōu)良特性, 正是魚(yú)雷武器系統(tǒng)所迫切需要的, 因此, 如何抑制PMBLDCM的轉(zhuǎn)矩脈動(dòng),發(fā)揮其最大效率就成為急需研究的問(wèn)題。

針對(duì)上述問(wèn)題, 本文利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)被控對(duì)象負(fù)載擾動(dòng)大的特點(diǎn)建立自校正調(diào)節(jié)器, 將其與傳統(tǒng)的比例積分微分(proportional integral differential, PID)控制結(jié)合, 設(shè)計(jì)離線訓(xùn)練與在線訓(xùn)練相結(jié)合的在線智能PID控制器, 通過(guò)在線調(diào)節(jié)PID參數(shù)以達(dá)到最優(yōu)控制效果, 并進(jìn)行建模與仿真, 以期減小PMBLDCM轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)。

1 PMBLDCM數(shù)學(xué)模型及換相轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)抑制原理

PMBLDCM原理如圖1所示, PMBLDCM按星型連接120°導(dǎo)通方式工作時(shí), 假設(shè)磁路不飽和, 不計(jì)渦流和磁滯損耗, 三相繞組完全對(duì)稱(chēng)[2], 則三相繞組的電壓平衡方程為

式中:U,U,U為相電壓;為相電阻;i,i,i分別為相電流;為相有效電感;為微分算子;e,e,e為相反電勢(shì)。

圖1 PMBDCM原理圖

Fig. 1 Principle of PMBLDCM

以電流從A相換流到B相(上橋臂換相), C相為非換向相為例分析。設(shè)換相期間電機(jī)轉(zhuǎn)速一定, 反電動(dòng)勢(shì)為理想梯形波形(平頂寬度為120°), 并認(rèn)為換相期間各相反電動(dòng)勢(shì)幅值不變, 即

式中,k為反電動(dòng)勢(shì)系數(shù)。

換相前, 不考慮非導(dǎo)通相續(xù)流, 有i=i,i=0,e=-e=。設(shè)T1為換相前電磁轉(zhuǎn)矩,T2為換相期間電磁轉(zhuǎn)矩, 則

由式(3)和式(4)可知, 速度一定時(shí), 換相前后電磁轉(zhuǎn)矩與非換相繞組上的電流成正比。因此, 在電機(jī)反電動(dòng)勢(shì)為理想梯形波情況下, 如果能夠保證換相期間非換向相繞組上流過(guò)電流不變, 則可以抑制換相轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)。設(shè)換相前C 相電流穩(wěn)態(tài)值為0, 由式(1)可得

式中,U1=U-U, 表示 C相繞組上換相前施加電壓。設(shè)U2為換相期間C相繞組上施加電壓, 則換相期間C相電流可以表示為

令0=i, 得

則

由式(9)可知, 如果能夠保證換相期間非換向相繞組上施加電壓維持不變, 則可以保證換相期間非換相繞組電流不變, 從而可以有效地抑制換相轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)[3]。

2 換相轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)抑制策略的實(shí)現(xiàn)

若換相期間采用特定的調(diào)制方式使非換向相繞組電壓維持恒定, 則可有效抑制換相轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)[4]。本文采用自校正調(diào)節(jié)器與傳統(tǒng)PID控制器相結(jié)合的控制策略, 其控制原理如圖2所示。

圖2 在線智能PID控制器原理圖

2.1 自校正調(diào)節(jié)器的設(shè)計(jì)

自校正調(diào)節(jié)器的設(shè)計(jì)思路是把未知參數(shù)的估計(jì)和控制器的設(shè)計(jì)分開(kāi)進(jìn)行。未知參數(shù)用遞推估計(jì)方法在線估計(jì), 估計(jì)出的參數(shù)就可以被看作真實(shí)參數(shù), 對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)節(jié)[4]。本文的控制系統(tǒng)中自校正調(diào)節(jié)器是以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行在線估計(jì), 同時(shí)也是以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)實(shí)時(shí)更新PID控制器中的3個(gè)可調(diào)參數(shù)k,k,k。

如圖2所示, 網(wǎng)絡(luò)ANN2的輸入為rin2與yout2, 以ANN2估計(jì)出的參數(shù)(神經(jīng)元之間的權(quán)值)作為真實(shí)參數(shù)建立模型ANN1, 而ANN1的輸入是rin1與yout1, 即認(rèn)為rin1= rin2, 得出理想狀態(tài)下的PID參數(shù)。同時(shí), PID參數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)ANN2的訓(xùn)練教師, 與ANN2的輸出PID參數(shù)比較, 誤差用于修正權(quán)值。最終, 網(wǎng)絡(luò)ANN1與ANN2的輸入與輸出均完全一樣, yout1與yout2也近似相等。在控制對(duì)象的參數(shù)有變化時(shí), ANN2可以隨時(shí)修正參數(shù), 同時(shí)更新ANN1的權(quán)值, 使網(wǎng)絡(luò)模型始終逼近實(shí)際模型。

2.2 在線智能PID控制系統(tǒng)

設(shè)計(jì)的在線智能PID控制器由自校正調(diào)節(jié)器和PID控制器構(gòu)成,自校正調(diào)節(jié)器應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)調(diào)節(jié)PID控制器參數(shù),以達(dá)到最佳的控制效果, PID控制器則負(fù)責(zé)直接閉環(huán)控制電機(jī)電流?？刂破鬏斎雛in=Iin; 中間變量=,為脈寬調(diào)制(PWM)信號(hào)的占空比; 輸出yout=。

經(jīng)典的增量數(shù)字PID控制算式為

式中,k,k和k分別為比例、積分、微分系數(shù), 可利用基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自校正調(diào)節(jié)器調(diào)節(jié)來(lái)找到一個(gè)最佳控制規(guī)律[5]。

本文中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)為4-5-3。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層節(jié)點(diǎn)選為=[rin() yout() error() 1], 輸出層節(jié)點(diǎn)分別對(duì)應(yīng)PID控制器的3個(gè)可調(diào)參數(shù)k,k和k。由于k,k和k不能為負(fù)值,所以輸出層神經(jīng)元的激發(fā)函數(shù)取非負(fù)的Sigmoid函數(shù),而隱含層神經(jīng)元的激發(fā)函數(shù)取正負(fù)對(duì)稱(chēng)的Sigmoid函數(shù)[5]。

因此可得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層權(quán)系數(shù)計(jì)算公式

式中:()為學(xué)習(xí)速率;為慣性系數(shù)。

據(jù)上述推算方法得隱含層權(quán)系數(shù)計(jì)算公式

3 仿真結(jié)果

為了驗(yàn)證所設(shè)計(jì)的控制器效果,在Matlab/ Simulink中搭建控制系統(tǒng)模型并進(jìn)行仿真研究[6-7], 如圖3所示。仿真樣機(jī)參數(shù): 額定功率=4 000 W, 額定電壓=300 V, 額定轉(zhuǎn)速=2 500 r /min, 額定轉(zhuǎn)矩T=1.8 N·m, 每相繞組電阻= 7.82 Ω, 有效電感=40 mH, 轉(zhuǎn)動(dòng)慣量=1.23×10-4kg·m2, 電動(dòng)勢(shì)系數(shù)=0.76 V/ rad·s-1。

本抑制策略中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)采用上一周期根據(jù)經(jīng)驗(yàn)確定的k,k和k及控制系統(tǒng)中的rin, yout, error, 訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)ANN2, 并相應(yīng)更新ANN1。同時(shí)記錄本周期的rin, yout, error,k,k,k, 用于下一周期的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和PID控制。

圖4記錄的是在未加換相轉(zhuǎn)矩波動(dòng)控制時(shí)測(cè)得的轉(zhuǎn)矩, 由圖4可以看出, 轉(zhuǎn)矩波動(dòng)比較明顯, 達(dá)到轉(zhuǎn)矩平均值的33%。圖5記錄的是加入換相轉(zhuǎn)矩波動(dòng)控制時(shí)測(cè)得的轉(zhuǎn)矩, 其波動(dòng)大幅減小。

圖6和圖7驗(yàn)證了本抑制策略的控制效果。在負(fù)載突然增加時(shí), 以前的控制模型不能適應(yīng)新的環(huán)境, 通過(guò)在線學(xué)習(xí), 重新估計(jì)參數(shù), 修正控制模型, 使系統(tǒng)在短時(shí)間內(nèi)達(dá)到新的平衡狀態(tài)。在新的平衡狀態(tài)和以前的平衡狀態(tài)之間有一個(gè)過(guò)渡時(shí)間, 過(guò)渡時(shí)間的長(zhǎng)短和網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的收斂速度有關(guān), 網(wǎng)絡(luò)收斂得越快過(guò)渡時(shí)間越短。在采用控制系統(tǒng)后, 樣機(jī)的過(guò)渡時(shí)間縮短到了未采用時(shí)的1/4。

圖3 在線智能PID控制系統(tǒng)模型

圖4 未采用抑制策略轉(zhuǎn)矩波形

圖5 采用抑制策略轉(zhuǎn)矩波形

圖6 未采用抑制策略的突加負(fù)載轉(zhuǎn)矩波形

圖7 采用抑制策略的突加負(fù)載轉(zhuǎn)矩波形

4 結(jié)束語(yǔ)

本文在分析PMBLDCM特點(diǎn)及其在魚(yú)雷動(dòng)力系統(tǒng)領(lǐng)域使用現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上, 充分發(fā)揮自校正調(diào)節(jié)器的優(yōu)勢(shì), 結(jié)合PID控制設(shè)計(jì)了PMBLDCM的在線智能PID控制器。仿真結(jié)果表明, 在線智能PID控制器對(duì)PMBLDCM模型的負(fù)載擾動(dòng)變化具有更強(qiáng)的適應(yīng)性和魯棒性,控制器算法簡(jiǎn)單,系統(tǒng)具有良好的動(dòng)態(tài)響應(yīng)性能, 降低了魚(yú)雷PMBLDCM的噪聲與振動(dòng), 提高了魚(yú)雷武器系統(tǒng)的戰(zhàn)技性能。

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Modeling and Simulation of On-line Intelligent PID Controller for Torpedo PMBDCM

WANG Ding, XIE Shun-Yi, GUO Zhi-rong, ZHANG Lin-sen

(Department of Weaponry Engineering, Navy University of Engineering, Wuhan 430033, China)

An on-line intelligent proportional integral differential(PID)controller is proposed to suppress the torque ripple in permanent magnetic brushless DC motor(PMBDCM). A self-tuning regulator is established by employing artificial neural network, and combined with PID controller. The parameter of PID controller is tuned on-line to get the best control. Then, the model of on-line intelligent PID controller is built by Simulink. The simulation results show that the controller achieves better adaptability and robustness, moreover the system gains good dynamic performance.

torpedo; permanent magnetic brushless DC motor(PMBDCM); torque ripple; neural network; self-tuning regulator

TJ630.32; U664.34

A

1673-1948(2011)02-0124-05

2010-05-06;

2010-06-17.

王鼎(1983-), 男, 在讀博士, 研究方向?yàn)轸~(yú)雷電動(dòng)力推進(jìn)技術(shù).

(責(zé)任編輯: 陳 曦)