獼猴桃灌溉系統(tǒng)多電機控制的研究*

鄧 杰，文家雄

（四川信息職業(yè)技術(shù)學院智能控制學院，四川 廣元 628040）

隨著現(xiàn)代科技的高速發(fā)展，智能控制技術(shù)逐步融入灌溉系統(tǒng)之中，通過多年的探索和實踐，積累了一系列智能灌溉的技術(shù)和經(jīng)驗[1-2]。針對當前商業(yè)溫室自動灌溉系統(tǒng)控制成本和用水量較高的問題，瞿國慶等[3]提出一種基于廣義預測控制與物聯(lián)網(wǎng)的智能溫室灌溉系統(tǒng)。王正等[4]針對設施農(nóng)業(yè)中灌溉系統(tǒng)控制算法不穩(wěn)定、自適應能力差等問題，通過引入伸縮因子提出提升自適應模糊控制器的性能，來獲得控制精度高、振蕩弱的最佳控制的方法，并通過田間試驗，驗證了所提方法的正確性，具有一定的推廣價值。於沈剛等[5]提出，針對不同的植物和地理環(huán)境制訂不同的灌溉策略是非常有必要的，并據(jù)此以及溫室灌溉的特點，設計模糊PID控制器，用Simulink搭建溫室智能灌溉控制系統(tǒng)。結(jié)果表明，模糊控制器有很好的魯棒性和良好的動態(tài)性能，能夠達到溫室植物灌溉的要求。

在以上研究基礎上，課題組通過分析獼猴桃的種植特點和種植要求，針對灌溉系統(tǒng)中常用的電機控制算法造成耗水量大的缺點，提出基于id*=0和模糊PID算法的多電機同步協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)，以滿足節(jié)水節(jié)能的要求。

1 模糊PID控制速度補償器的研究

本研究中，假設一個灌溉系統(tǒng)內(nèi)使用多個水泵（電機）進行灌溉，以滿足快速灌溉和不同灌溉方式的要求。為使這些電機能更好地工作，則需對其進行同步協(xié)調(diào)控制研究。

目前，多電機同步協(xié)調(diào)控制方案主要分為機械同步和電動同步。機械同步方式中的多電機同步協(xié)調(diào)控制驅(qū)動動力分配主要是通過系統(tǒng)中的機械總軸來完成的，所以必須在這根總軸上單獨提供動力，然后再以此驅(qū)動負載。同時，驅(qū)動單元和機械總軸必須配備相應的齒輪箱來達到調(diào)速目的，并且給定的轉(zhuǎn)速箱齒輪齒數(shù)固定，更換麻煩。對于電動同步方式，經(jīng)過國內(nèi)外專家學者的潛心研究，先后出現(xiàn)了并聯(lián)主從控制、電子虛擬主軸控制、交叉耦合控制和偏差耦合控制等多種控制方案[6-7]。

為便于分析，特將整個系統(tǒng)控制分為兩部分：電機控制部分和速度補償控制部分。本系統(tǒng)以兩電機同步協(xié)調(diào)控制為例，進行交叉耦合控制（即為速度補償控制部分）分析，其結(jié)構(gòu)如圖1所示。在電機控制時，為簡化系統(tǒng)，電機控制方式采用id*=0矢量控制，速度環(huán)控制仍然采用傳統(tǒng)的PI控制，電流環(huán)控制部分使用id*=0電流預測控制算法。速度補償器部分則采用模糊PID控制。

圖1 交叉耦合控制結(jié)構(gòu)框圖

模糊PID控制器是在經(jīng)典PID控制器的基礎上，進行模糊控制研究。簡而言之，它將系統(tǒng)的誤差e(t)和誤差變化率ec(t)轉(zhuǎn)化成模糊PID控制器的△Kp、△Ki、△Kd，然后再將模糊PID去模糊化，與傳統(tǒng)PID控制耦合，組成模糊PID控制器。結(jié)構(gòu)框圖如圖2所示。

圖2 模糊PID控制器結(jié)構(gòu)框圖

在本研究的模糊PID控制器設計中，兩個模糊輸入E與Ec的論域設定為[-6,6]，輸出deltaK（K為△Kp、△Ki和△Kd）的論域為[-3,3]。使用{NB、NM、NS、ZO、PS、PM、PB}在模糊子集中表述轉(zhuǎn)速誤差E及其變化率Ec，并采用IF E is NB and Ec is NB then（deltaKpis PB and deltaKiis NB and deltaKdis PB）描述相應規(guī)則，最終得到如表1、表2、表3所示的模糊控制規(guī)則表。整個模糊PID控制模型如圖3所示。

表1 △Kp模糊規(guī)則表

表2 △Ki模糊規(guī)則表

表3 △Kd模糊規(guī)則表

2 永磁同步電機模型預測控制策略

2.1 永磁同步電機控制模型

對PMSM電機進行數(shù)學建模分析，在d、q軸上建立如下方程：

離散可得到式（2）：

即：

由式（3）即可求得k+1時刻d、q軸的電流預測值。

2.2 預測模型

為提升系統(tǒng)的抗干擾能力，避免系統(tǒng)的輸入輸出發(fā)生劇烈變化，同時為對控制性能進行評價，本系統(tǒng)采用閉環(huán)控制，通過式（4）設定一條光滑的參考曲線，式（5）作為本系統(tǒng)的評價函數(shù)。

其中，α為系統(tǒng)柔化系數(shù)，一般來說，α∈[0,1]，iref分別為d、q軸電流給定值；iP(k+1)分別為d、q軸電流預測值，λ為加權(quán)因子。

3 仿真驗證

根據(jù)前文分析，在MATLAB/Simulink中建立交叉耦合控制模型，如圖4所示。如圖5、圖6所示為仿真結(jié)果圖。

圖4 交叉耦合控制模型圖

圖5 改進后轉(zhuǎn)速響應曲線

圖6 改進后轉(zhuǎn)速同步誤差曲線

仿真時電機空載啟動，給定轉(zhuǎn)速為600 r/min。在0.05 s時，給電機1施加大小為5 N·m的負載轉(zhuǎn)矩；在0.15 s時，給電機2施加大小為8 N·m的負載轉(zhuǎn)矩。

由圖5可知，兩電機在空載啟動之后，大約在0.005 s時轉(zhuǎn)速達到最大值，大約再經(jīng)過0.005 s后系統(tǒng)達到穩(wěn)定狀態(tài)。同樣地，在受到負載轉(zhuǎn)矩干擾之后，電機轉(zhuǎn)速發(fā)生輕微變化，并能較快地回到穩(wěn)定狀態(tài)。

由圖6的同步誤差曲線可以看出，兩電機在空載啟動后，同步性能良好，轉(zhuǎn)速差為零；在0.05 s給電機1施加負載轉(zhuǎn)矩時，兩電機轉(zhuǎn)速均發(fā)生變化，最大誤差在3 r/min左右，大約在0.025 s之后，電機回到穩(wěn)定狀態(tài)，此時電機的同步誤差不超過0.1 r/min；在0.15 s給電機2施加負載轉(zhuǎn)矩，兩電機的最大同步誤差在4 r/min左右，穩(wěn)定狀態(tài)下兩電機的轉(zhuǎn)速同步誤差不超過0.1 r/min。這也能證明圖5中電機1和電機2轉(zhuǎn)速響應曲線是接近重合的。

4 總結(jié)

本研究通過分析獼猴桃種植特點和種植要求，引入預測控制和模糊控制來提升電機的響應速度和協(xié)調(diào)控制性能，以實現(xiàn)設施智能滴灌系統(tǒng)的智能化和精細化。仿真結(jié)果表明，基于id*=0預測控制和模糊PID控制系統(tǒng)具有響應速度較快、穩(wěn)定性和適應性較好等優(yōu)點，為后期種植應用提供了理論基礎。