王寶忠 ,王 維 ,王 波
(1.江蘇科技大學(xué) 電子信息學(xué)院,江蘇 鎮(zhèn)江 212003 ; 2.濟(jì)寧供電公司 山東 濟(jì)寧 272000)
在實(shí)際工業(yè)控制過程中經(jīng)常會(huì)遇到滯后、時(shí)變、非線性的復(fù)雜系統(tǒng),而PMSM調(diào)速系統(tǒng)就是一個(gè)復(fù)雜的非線性系統(tǒng),無法獲得精確的數(shù)學(xué)模型,單純采用PI控制或模糊控制都不會(huì)取得較好的控制效果,而采用模糊自整定PI控制方式控制能充分發(fā)揮模糊控制魯棒性強(qiáng)、動(dòng)態(tài)響應(yīng)好、上升時(shí)間快、超調(diào)小的優(yōu)點(diǎn),又具有PI控制器的動(dòng)態(tài)跟蹤能力和穩(wěn)定精度高的特點(diǎn)。本文只對(duì)傳統(tǒng)PI控制與模糊自整定PI控制的仿真結(jié)果進(jìn)行比較。
模糊自整定PI控制器就是運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)的基本理論和方法,把規(guī)則的條件、操作用模糊集表示,并把這些模糊控制規(guī)則及有關(guān)信息作為知識(shí)存入計(jì)算機(jī)知識(shí)庫(kù)中,然后計(jì)算機(jī)根據(jù)控制系統(tǒng)的實(shí)際響應(yīng)情況,運(yùn)用模糊推理,就可以實(shí)現(xiàn)對(duì)PI參數(shù)的最佳調(diào)整[1]。模糊自整定PI控制器的結(jié)構(gòu)如圖1所示。
圖1 模糊自整定PI控制器的結(jié)構(gòu)Fig. 1 Structure of fuzzy self-tuning PI controller
PI參數(shù)模糊自整定控制器就是在常規(guī)PI調(diào)節(jié)器的基礎(chǔ)上,應(yīng)用模糊理論建立參數(shù)Kp、Ki與偏差絕對(duì)值|E|以及偏差變化絕對(duì)值|EC|間的二元連續(xù)函數(shù)關(guān)系的控制器[2]。
在實(shí)際控制系統(tǒng)中,誤差的變化一般不是模糊論域中的元素,這就需要通過量化因子進(jìn)行論域變換,定義誤差的量化因子Ke=n/e,誤差變化率量化因子Kec=n/ec,輸出控制量量化因子Ku=u/n[3]。
本系統(tǒng)中,速度的給定值w*=500 r/m,系統(tǒng)的性能指標(biāo)為:誤差e的變化范圍不大于給定值的3%,誤差變化率ec的變化范圍不大于誤差的5%。那么,誤差e的基本論域?yàn)閇-15,15],其量化因子Ke=6/15=0.4;誤差變化率EC的基本論域?yàn)閇-0.75,0.75],其量化因子Kec=6/0.75=8。設(shè)參數(shù)△Kp、△Ki的調(diào)整范圍不大于已整定參數(shù)的20%,系統(tǒng)已整定參數(shù)為Kp=2.4,Ki=7.2,則△Kp的基本論域?yàn)閇-0.48,0.48],其比例因子Kup=0.48/6=0.08;△Ki的基本論域?yàn)閇-1.44, 1.44],其比例因子Kui=1.44/6=0.24。
在不同的|E|和|EC|下,被控過程對(duì)參數(shù)Kp、Ki的自整定要求如下。
1)當(dāng)|E|較大,為使系統(tǒng)響應(yīng)具有較好的快速跟蹤能力,應(yīng)取較大的Kp,同時(shí)為避免系統(tǒng)響應(yīng)出現(xiàn)較大的超調(diào),需對(duì)積分作用加以限制,通常取Ki=0。
2)當(dāng)|E|為中等大小時(shí),為使系統(tǒng)具有較小的超調(diào),應(yīng)取較小的Kp和適當(dāng)?shù)腒i,以保證系統(tǒng)的響應(yīng)速度。
3)當(dāng)|E|較小時(shí),為使系統(tǒng)具有良好的穩(wěn)態(tài)性能,應(yīng)取較大的Kp和Ki。
總結(jié)工程設(shè)計(jì)人員的技術(shù)知識(shí)和實(shí)際操作經(jīng)驗(yàn),可得到針對(duì)△Kp、△Ki兩個(gè)參數(shù)分別整定的模糊控制表。
表1 △Kp的模糊規(guī)則表Tab.1 The fuzzy rule table of △ Kp
表2 △Ki的模糊規(guī)則表Tab.2 The fuzzy rule table of △ Ki
建立好控制規(guī)則表后,將系統(tǒng)誤差和誤差變化率范圍定義為模糊集上的論域E,EC={-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6},其模糊子集為E,EC={NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB},為了計(jì)算機(jī)處理和實(shí)現(xiàn)方便,輸入偏差E、偏差變化率EC和輸出△Kp、△Ki的隸屬函數(shù)均采用線性函數(shù)。根據(jù)各模糊子集的隸屬度賦值表和各參數(shù)模糊控制模型,應(yīng)用模糊合成推理設(shè)計(jì)PI參數(shù)的模糊矩陣表,查出修正參數(shù)代入下式計(jì)算:
其中,K'P、K'i為常規(guī)PI控制器的設(shè)置參數(shù);
△Kp、△Ki為模糊控制器輸出的修正量;
Kp、Ki為模糊自整定PI控制器參數(shù)。
在線運(yùn)行過程中,控制系統(tǒng)通過對(duì)模糊邏輯規(guī)則的結(jié)果處理、查表和運(yùn)算,完成對(duì)PI參數(shù)的在線自調(diào)整。
啟動(dòng)MATLAB后,在主窗口中鍵入fuzzy回車,屏幕上就會(huì)出現(xiàn) “FIS Editor”界面,即模糊推理系統(tǒng)編輯器。本文選擇了如圖2所示的模糊控制器,其中輸入為偏差E和偏差變化率EC,輸出為修正量△Kp、△Ki。該控制器為雙輸入雙輸出結(jié)構(gòu),其選用三角形隸屬度函數(shù)和重心法解模糊的方式進(jìn)行[4]。
接下來,按照表1和表2的模糊控制規(guī)則表編輯各個(gè)輸出量與輸入量之間的模糊控制規(guī)則,模糊控制規(guī)則編輯器的窗口[5]如圖3所示。以if...then的形式輸入49條模糊控制規(guī)則。
圖2 模糊控制器結(jié)構(gòu)圖Fig. 2 Structure of fuzzy controller
圖3 模糊控制規(guī)則編輯器Fig. 3 Rule editor of fuzzy controller
最后可以生成輸入輸出的三維觀察圖形。Kp、Ki的三維曲面分別如圖4、圖5所示。
在確定量化因子和比例因子以及建立好模糊控制器之后,對(duì)圖6的常規(guī)PI轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)器進(jìn)行優(yōu)化,建立了圖7所示的模糊自適應(yīng)PI轉(zhuǎn)速控制器,其中Kp、Ki的值保持不變。PMSM調(diào)速系統(tǒng)總仿真圖[6]如圖8所示。
在給定速度值為500 r/min時(shí),常規(guī)PI調(diào)節(jié)器和模糊自整定PI調(diào)節(jié)器的仿真響應(yīng)波形如圖9、10所示。
圖4 Kp的輸出三維圖Fig. 4 3D output of Kp
圖5 Ki的輸出三維圖Fig. 5 3D output of Ki
仿真結(jié)果表明,采用常規(guī)PI控制器時(shí),轉(zhuǎn)速有一定的超調(diào)量,而且系統(tǒng)達(dá)到穩(wěn)定的時(shí)間較長(zhǎng)。采用改進(jìn)后的模糊自整定PI控制器后,速度幾乎沒有超調(diào),系統(tǒng)響應(yīng)速度快。在系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)間t=0.2 s時(shí)加上5 N·m的額定負(fù)載,常規(guī)PI控制時(shí),轉(zhuǎn)速波動(dòng)較大;而采用模糊自整定PI控制時(shí),轉(zhuǎn)速稍有下降,并很快恢復(fù)額定轉(zhuǎn)速,具有較好的靜差率。
圖6 常規(guī)PI調(diào)節(jié)器Fig. 6 Conventional PI regulator
圖7 模糊自整定PI調(diào)節(jié)器Fig. 7 Fuzzy self-tuning PI regulator
圖8 PMSM調(diào)速系統(tǒng)模型Fig. 8 Model of PMSM speed control system
圖9 常規(guī)PI仿真波形Fig. 9 Conventional PI simulation waveform
圖10 模糊自整定PI仿真波形Fig. 10 Fuzzy self-tuning PI simulation waveform
本文分析了兩種不同算法控制的PMSM[7-8]調(diào)速系統(tǒng),并在MATLAB/simulink環(huán)境下實(shí)現(xiàn)了PMSM的基于常規(guī)PI和模糊自整定PI控制的建模和仿真,分別在空載和加負(fù)載兩種情況下對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行仿真。仿真結(jié)果表明:基于模糊自整定PI控制的PMSM調(diào)速系統(tǒng)能夠快速跟蹤轉(zhuǎn)速的變化,具有很好的控制特性。
[1]黃友銳,曲立國(guó).PID控制器參數(shù)整定與實(shí)現(xiàn)[M].北京:科學(xué)出版社, 2010.
[2]曾光奇,胡均安,王東,劉春玲.模糊控制理論與工程應(yīng)用[M].武漢:華中科技大學(xué)出版社, 2006.
[3]石辛民,郝整清.模糊控制及其MATLAB仿真[M].北京:清華大學(xué)出版社,2008.
[4]劉金琨.先進(jìn)PID控制MATLAB仿真[M].北京:電子工業(yè)出版社, 2004.
[5]周成. 模糊控制在永磁同步伺服系統(tǒng)中的應(yīng)用與研究[D].長(zhǎng)沙:湖南大學(xué), 2009.
[6]姚緒梁.現(xiàn)代交流調(diào)速技術(shù)[M].哈爾濱:哈爾濱工程大學(xué)出版社, 2009.
[7]劉小河,王鶴華.基于SVPWM永磁同步電機(jī)反饋線性化控制[J].現(xiàn)代電子技術(shù),2013(12):159-162.
LIU Xiao-he,WANG He-hua.Feedback linearization control of PMSM based on SVPWM[J].Modern Electronics Technique,2013(12):159-162.
[8]方國(guó)維,羅文廣.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償?shù)挠来磐诫姍C(jī)控制[J].電子科技,2013(4):143-145,149.
FANG Guo-wei,LUO Wen-guang.PMSM control based on neural network compensation[J]. Electronic Science and Technology,2013(4):143-145,149.