基于狀態(tài)變換的測井車永磁同步電機梯度下降法控制

李炳林 蔡軍陳 張志偉 楊雙業(yè) 樊勇利

測井車在石油勘探過程中起到了至關(guān)重要的作用，其中的永磁同步電機是控制測井設(shè)備的關(guān)鍵部件。提出一種針對測井車中永磁同步電機的魯棒控制策略，這種策略基于狀態(tài)變換技術(shù)，通過采用正切函數(shù)變換，將永磁同步電機的輸出有效地限制在所需的范圍內(nèi)?；诖俗儞Q，構(gòu)建了全新的永磁同步電機動力學(xué)模型，并利用模糊集理論處理系統(tǒng)中的參數(shù)不確定性。為進一步提高系統(tǒng)性能，采用求解Riccati方程的方式設(shè)計控制器，并成功地實現(xiàn)了對永磁同步電機的精確位置控制。在整個控制策略中，引入代價函數(shù)，并在其中加入一個正則化項。對代價函數(shù)進行優(yōu)化，采用梯度下降法來調(diào)整控制參數(shù)，以提高系統(tǒng)的性能指標(biāo)并降低控制成本。試驗結(jié)果表明，與目前最常用的控制策略相比，本研究方法在實現(xiàn)高性能、穩(wěn)定性、可靠性的同時，降低了控制成本，可應(yīng)用于電驅(qū)動裝置。

測井車；永磁同步電機；魯棒控制；代價函數(shù)；模糊集理論；Riccati方程

Gradient Descent Control of Permanent Magnet Synchromotor

for Legging Truck Based on State Transformation?Machinery Co.，Ltd.；3.CNPC National Petroleum Drilling Equipment Engineering Technology Research Center Company Limited）

Logging truck plays a crucial role in petroleum exploration，and the permanent magnet synchromotor （PMSM） is a key component in controlling logging device.In the paper，a robust control strategy for PMSM in logging truck was proposed，which，based on state transformation technology，by means of adopting tangent function transformation，effectively limits the output of PMSM within the required range.Moreover，based on this transformation，a new PMSM dynamic model was built，and the fuzzy set theory was used to deal with parameter uncertainty in the system.In order to further improve the system performance，a mode of solving Riccati equation was used to design a controller，and accurate position control of PMSM was successfully realized.In the entire control strategy，a cost function was introduced，and a regularization term was added.The cost function was optimized，and the gradient descent method was used to adjust control parameters to improve system performance indicators and reduce control costs.The test results show that compared with the most commonly used control strategies，this research method achieves high performance，stability and reliability while reducing control costs，and can be applied to electric drive devices.

logging truck;permanent magnet synchromotor；robust control；cost function；fuzzy set theory；Riccati equation

0 引 言

電驅(qū)動測井車是油氣田開采中的重要設(shè)備［1］。永磁同步電機（PMSM）作為測井絞車的動力源，影響著測井車的速度和運動穩(wěn)定性。電機的功率和控制系統(tǒng)的設(shè)計會直接影響到測井車的速度、加速度、減速度等運動特性，影響測井絞車在測量和采集數(shù)據(jù)時的精確度［2］。穩(wěn)定的電機能夠確保測井儀器的運動軌跡和數(shù)據(jù)采集的準(zhǔn)確度。

永磁同步電機具有高輸出功率、高功率因數(shù)和優(yōu)異的節(jié)能效果，在測井裝備中展現(xiàn)出明顯優(yōu)勢。矢量控制［3-5］和直接轉(zhuǎn)矩控制技術(shù)［6-8］均可實現(xiàn)對永磁同步電機的無級調(diào)速。在永磁同步電機測井裝備中，矢量控制技術(shù)具有更廣泛的調(diào)速范圍，因此應(yīng)用更為普遍。然而，非線性因素和不確定性對永磁同步電機的性能產(chǎn)生很大的影響，為了達到所需的控制性能，提出了許多有效的控制器。例如PID控制［9-11］，通過與模糊控制、粒子群算法、人群搜索算法等相結(jié)合，極大提升了系統(tǒng)的性能?；た刂疲?2-15］通過降低對不確定性的敏感性減少抖動并增強對未知外部干擾的抵抗能力，實現(xiàn)精確跟蹤。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)［16-17］用永磁同步電機的全動態(tài)方程訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)電流的基于近似動態(tài)規(guī)劃的最優(yōu)控制，對未知干擾在線估計和補償不確定性。

考慮到永磁同步電機的輸出狀態(tài)在測井車中需要滿足足夠的安全極限，應(yīng)將輸出限制在期望的范圍之內(nèi)。LI C.M.等［18］針對非線性不確定系統(tǒng)的有效控制，采用狀態(tài)變換的方式限制輸出在所需范圍內(nèi)，并將此方法應(yīng)用在車輛主動懸架座椅系統(tǒng)和電動電梯系統(tǒng)中，與LQR控制相比均具有優(yōu)異的控制性能。LIU X.Y.等［19］對具有狀態(tài)和輸入約束的機電系統(tǒng)，設(shè)計兩級反饋結(jié)構(gòu)的自適應(yīng)魯棒控制方法，實現(xiàn)良好的穩(wěn)定性、高跟蹤精度、快速響應(yīng)和緩慢超調(diào)等綜合性能。CHEN Y.H.［20］深入探討了控制系統(tǒng)在約束下的優(yōu)化問題，采用二階約束的代數(shù)模型，并通過伺服控制生成約束力以滿足性能要求。

綜上，針對油氣田開采中的測井需求，筆者將狀態(tài)變換、魯棒控制和梯度下降法相結(jié)合，建立具有不等式約束的永磁同步電機模型，提出一種永磁同步電機的魯棒控制方法，采用梯度下降法優(yōu)化控制參數(shù)。該算法不僅能夠有效滿足不等式約束，還能夠優(yōu)化系統(tǒng)的魯棒性。

1 具有不等式約束的永磁同步電機

模型

基于拉格朗日-麥克斯韋方程［21］，永磁同步電機的動力學(xué)方程為：

電機轉(zhuǎn)矩可以表示為：

設(shè)θm和θM為θr的最小值和最大值。該系統(tǒng)所需位置定義為θd，θd的最小值和最大值分別為θdm和θdM。在理想情況下，當(dāng)時間趨近于正無窮時，電機位置θr將趨近于θd;但由于不確定性和干擾的影響，電機位置可能會超過θdm和θdM。因此，θr應(yīng)滿足以下雙邊不平等約束：

θm<θr<θM（4）

根據(jù)狀態(tài)變換方法，雙邊不等式約束由正切函數(shù)變換。設(shè)置新的狀態(tài)變量s為：

其中

基于式（5）和式（6），當(dāng)s=0時的角位置θr可跟隨所需的位置θd，可得：

基于式（6）和式（7），當(dāng)s→0時，θr→θd，且滿足s∈（-∞，+∞）時，θr∈（-∞，+∞）。則有：

將式（7）、式（8）、式（9）帶入式（3），得到變換后的PMSM模型為：

其中：

2 模糊永磁同步電機系統(tǒng)的控制器設(shè)計

2.1 控制器設(shè)計

考慮永磁同步電機系統(tǒng)的不確定性，可用模糊集論進行描述。永磁同步電機系統(tǒng)被視為模糊永磁同步電機系統(tǒng)［22］，其數(shù)學(xué)模型為：

式中：y0為初始狀態(tài)；t0為初始狀態(tài)的時間，s。

由最優(yōu)控制理論可知：若A、B穩(wěn)定，則存在解P>0滿足如下Riccati方程：

ATP+PA-2PBR-1BTP+Q=0（19）

式中：Q、R均為半正定對稱矩陣;P為對稱矩陣。

對于模糊永磁同步電機系統(tǒng)式（15），提出一種高階魯棒控制如下：

u（t）=-R-1ξ（t）-kζ（y）R-1ξ（t）-v（t）（20）

其中：

在此控制中，k、ε、λ1、λ2和n都為控制參數(shù)。

2.2 參數(shù)優(yōu)化

根據(jù)式（21）和式（22），參數(shù)k和ε對系統(tǒng)性能和控制成本有很大影響。因此，為了提高系統(tǒng)性能并降低控制成本，提出以下優(yōu)化方法：

（1）在代價函數(shù)中，除考慮系統(tǒng)性能和控制成本，還要考慮參數(shù)k和ε的影響，以綜合評估控制器的性能和效果。

（2）應(yīng)用梯度下降法優(yōu)化算法尋求最優(yōu)參數(shù)。對于代價函數(shù)中的參數(shù)k和ε，采用梯度下降法進行優(yōu)化，以找到最優(yōu)的參數(shù)值，從而提高控制器的控制精度和穩(wěn)定性。

（3）驗證參數(shù)k和ε是否能夠最小化代價函數(shù)。將這些參數(shù)應(yīng)用于控制器中，進行仿真試驗。在試驗過程中，記錄控制器的性能和效果，并計算出相應(yīng)的成本函數(shù)值。最后，比較不同參數(shù)k和ε值下的成本函數(shù)值，以驗證參數(shù)k和ε是否能夠最小化代價函數(shù)。

在代價函數(shù)中，除了考慮系統(tǒng)性能和控制成本，還加入了正則化項，以防止過度擬合。正則化項用于懲罰模型的復(fù)雜度，從而避免過擬合的問題。具體來說，設(shè)計的代價函數(shù)為：

式中：L為均方根誤差，用于衡量模型預(yù)測值與真實值之間的平均二次誤差；λ為正則化參數(shù)，用于控制正則化項；N為樣本數(shù)量。

采用梯度下降法作為參數(shù)優(yōu)化算法，通過下式計算參數(shù)的更新值：

ji+1=ji-η·J（ji）j=k、ε（24）

式中：η為學(xué)習(xí)率;ji+1為第i次迭代時j的值;J（ji）為第i次迭代時J在j處的偏導(dǎo)。

采用中心差分法計算J（ji）：

J（ji）=J（ji+h）-J（ji-h）/2h（25）

式中：h為一個微小量。

3 仿真分析與討論

永磁同步電機關(guān)鍵組件和結(jié)構(gòu)如圖1所示。永磁同步電機的優(yōu)化控制過程如圖2所示。包括建立永磁同步電機模型、描述參數(shù)不確定性、求解控制器增益矩陣、提出魯棒控制策略、參數(shù)優(yōu)化和試驗比較等步驟。先采用狀態(tài)變換的方法建立永磁同步電機模型，并使用模糊集理論描述其參數(shù)不確定性；再通過求解Riccati方程獲得控制器增益矩陣P；并將魯棒性控制策略應(yīng)用于模糊永磁同步電機；最后在代價函數(shù)中，使用梯度下降法優(yōu)化參數(shù)k和ε的值。

在MATLAB仿真平臺上進行比較試驗時，選擇了目前最常用的SMC控制和PI控制作為對比算法，以驗證所提出的魯棒控制算法的有效性。同時，為證明參數(shù)優(yōu)化的有效性，還增加了沒有參數(shù)優(yōu)化算法的結(jié)果進行對比，以評估參數(shù)優(yōu)化對控制器性能的影響。通過比較4種不同控制方案的跟蹤誤差、均方根誤差、電流波動和平均控制輸入電流等指標(biāo)，評估控制器的性能和效果。其中，A表示魯棒控制，B表示無參數(shù)諧調(diào)的魯棒控制，C表示SMC控制，D表示PI控制，它們分別表示不同的控制方案。電機的參數(shù)詳見表1，包括電機的慣量、阻尼系數(shù)、轉(zhuǎn)子位置等。

對PMSM系統(tǒng)進行仿真研究，設(shè)置系統(tǒng)參數(shù)Je=0.000 109，Be=0.003 45，系統(tǒng)輸入信號θd= 2πsin（50t），δ1=2，δ2=2，n=2，θM=2π+0.15，θm=2π+0.15，系統(tǒng)的初始狀態(tài)為y（0）=［1，0.6］。

在使用梯度下降法為k和ε進行參數(shù)優(yōu)化時，設(shè)定學(xué)習(xí)率η=0.1，最大迭代次數(shù)α為3 000，收斂容差為1×10-5。在仿真控制中，設(shè)置的采樣時間為0.25 s。通過MATLAB仿真，得到代價函數(shù)J與迭代次數(shù)的關(guān)系如圖3所示。由圖3可看出，隨著迭代次數(shù)的增加，代價函數(shù)J逐漸減小，最終趨于穩(wěn)定。

采用梯度下降法優(yōu)化控制參數(shù)，使代價函數(shù)J最小化。當(dāng)?shù)螖?shù)α=2 173時，通過MATLAB仿真得到代價函數(shù)J的值為0.123 98;對控制參數(shù)進行優(yōu)化后，得到k=0.177 1，ε=-0.026 581。這說明優(yōu)化算法能夠得到更好的控制參數(shù)，從而提高系統(tǒng)的控制性能和穩(wěn)定性。圖4顯示代價函數(shù)J、控制參數(shù)k和ε與迭代次數(shù)α的關(guān)系。從圖4可看出，控制參數(shù)k和ε的變化會影響代價函數(shù)J的變化。通過梯度下降法進行優(yōu)化后，得到最小的代價函數(shù)值，獲得最優(yōu)的控制參數(shù)。

圖4顯示了永磁同步電機在不同控制方案下的轉(zhuǎn)子位置軌跡。其中，4種不同控制方案下的實際軌跡用不同線型表示?？梢钥闯?，在所有仿真中，實際軌跡都能夠遵循期望軌跡，但在不同控制方案下，實際軌跡的精度和穩(wěn)定性有所不同。

具體來說，仿真A的軌跡最接近期望軌跡，表明本文提出的魯棒控制方法具有更好的控制精度和穩(wěn)定性，較目前最常用的SMC和PID控制更加有效。仿真B的軌跡比仿真A略有偏差，但仍然比SMC和PID控制好，這證明采用參數(shù)優(yōu)化算法的魯棒控制能夠獲得更好的控制性能。

圖5為控制器的性能對系統(tǒng)軌跡的影響。相對而言，目前最常用的SMC和PID控制中，實際軌跡的偏差較大，這2種控制方法的控制精度較低，系統(tǒng)的穩(wěn)定性也較差。相比之下，本文提出的魯棒控制方法能夠更好地保持系統(tǒng)的穩(wěn)定。

在控制系統(tǒng)中，初值對跟蹤誤差有著重要的影響。為消除這種影響，這里只對穩(wěn)定后的誤差進行分析，舍棄了前期不穩(wěn)定時的誤差值。圖6顯示了不同控制方法下的系統(tǒng)誤差，theam表示電機轉(zhuǎn)子所約束的最小值，theaM表示電機轉(zhuǎn)子所約束的最大值。結(jié)果表明，采用狀態(tài)轉(zhuǎn)換方法和基于梯度下降法的控制方法（仿真A）能夠提供最佳的控制效果，其次是采用狀態(tài)轉(zhuǎn)換方法提出的控制方法，最后是PI控制和SMC控制。

分析系統(tǒng)誤差后，發(fā)現(xiàn)所提出的魯棒控制策略具有較好的控制精度和穩(wěn)定性，能夠有效地抑制系統(tǒng)誤差的產(chǎn)生。與PI控制和SMC控制相比，本文提出的控制策略能夠更好地保持系統(tǒng)的穩(wěn)定性和控制精度，具有更高的實用性和可操作性。

為合理評估控制系統(tǒng)的性能并綜合考慮系統(tǒng)的穩(wěn)定性和跟蹤性能，本文采用均方根誤差來評估控制效果和反應(yīng)誤差的整體水平。

圖7顯示了4種控制方案下的均方根誤差。結(jié)果表明，仿真A和B的控制效果比PI控制和SMC控制要好，其均方根誤差分別為0.012和0.027；而PI控制和SMC控制的均方根誤差分別為0.044 6和0.100 4。在仿真A和B中，仿真A的控制效果比B更好，其均方根誤差是B的44.44%。

圖8顯示了PMSM在4種控制方案下電流隨時間的變化。結(jié)果表明，采用狀態(tài)轉(zhuǎn)換方法和基于梯度下降法的控制方法可以有效地抑制電流波動，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和控制精度。但PI控制和SMC控制的電流波動較大，這也與其均方根誤差較大的結(jié)果相一致。在4種控制方案中，仿真A和B的電流波動要比C和D小，這也與其均方根誤差較小的結(jié)果相一致，說明仿真A和B的控制效果優(yōu)于C和D。

圖9顯示了PMSM在4種控制方案下的平均控制輸入電流。其中，仿真A的平均電流為0.185 A，而B的平均電流為0.553 7 A。結(jié)果表明，采用狀態(tài)轉(zhuǎn)換方法和基于梯度下降法的控制方法可以有效地降低控制成本，提高系統(tǒng)的控制效率。但PI控制和SMC控制的平均電流較大，這也與其均方根誤差較大的結(jié)果相一致，說明本文所提的控制方法與PI控制和SMC控制的控制相比，控制成本僅為目前最常用的PI控制和SMC控制的19.1%。在4種控制方案中，仿真A和B的平均電流要比C和D小，這也與其均方根誤差較小的結(jié)果相一致，說明仿真A和B的控制效果優(yōu)于C和D，并且在控制成本方面也具有一定的優(yōu)勢。

4 結(jié) 論

通過對測井車中的永磁同步電機的傳統(tǒng)數(shù)學(xué)模型進行推導(dǎo)，建立了基于狀態(tài)變換的測井車電機自動控制系統(tǒng)模型，對控制參數(shù)進行優(yōu)化，然后對仿真結(jié)果進行了穩(wěn)定性分析，同時還分析了不同控制下各個控制器的控制性能。基于以上研究得出如下結(jié)論：

（1）所推導(dǎo)的測井車電機控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型可以為測井作業(yè)深度的自動、精準(zhǔn)調(diào)節(jié)提供理論依據(jù)，從而提高測井作業(yè)的準(zhǔn)確性和高效性。

（2）建立了測井車電機自動控制系統(tǒng)基于狀態(tài)變換的數(shù)學(xué)模型，通過仿真結(jié)果分析，系統(tǒng)具有較好的穩(wěn)定性和快速性，符合工程控制技術(shù)的要求，可為控制工程領(lǐng)域提供一種新的思路。

（3）提出的魯棒控制策略的控制成本僅為工業(yè)中常用的控制方法的19.1%，系統(tǒng)的綜合控制性能卻得到的極大的提高。具有顯著的經(jīng)濟效益和使用價值。

［1］ 崔萌．測井絞車智能化的研究［J］．科技創(chuàng)新與應(yīng)用，2017（33）：164，166．

CUI M.Research on intelligent logging winch［J］.Technology Innovation and Application，2017（33）： 164，166.

［2］ 董凱，陳文全，湯勝利，等．測井絞車設(shè)備技術(shù)現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢［J］．石油機械，2008，36（10）：84-87．

DONG K，CHEN W Q，TANG S L，et al.Current status and development trend of logging winch equipment technology［J］.China Petroleum Machinery，2008，36（10）： 84-87.

［3］ 沈維，孫磊，司賓強，等．一種削弱積分型滑模結(jié)構(gòu)的永磁同步電機矢量控制系統(tǒng)［J］．電機與控制應(yīng)用，2022，49（9）：22-28．

SHEN W，SUN L，SI B Q，et al.A vector control of permanent magnet synchronous motor with integral weakening sliding mode control structure［J］.Electric Machines & Control Application，2022，49（9）： 22-28.

［4］ 蔡沛．永磁同步電機矢量控制及其關(guān)鍵參數(shù)整定方法研究［D］．武漢：華中科技大學(xué)，2021．

CAI P.Research on vector control of PMSM and its key parameters setting method［D］.Wuhan： Huazhong University of Science and Technology，2021.

［5］ 劉向辰．一種基于轉(zhuǎn)矩擾動觀測器+重復(fù)控制的船舶永磁同步電機矢量控制技術(shù)［J］．電機與控制應(yīng)用，2020，47（5）：33-38．

LIU X C.Vector control of marine permanent magnet synchronous motor based on torque disturbance observer and repetitive control［J］.Electric Machines & Control Application，2020，47（5）： 33-38.

［6］ 馬祖陽，王曉璨，林曉剛，等．直驅(qū)式永磁同步電機改進型無差拍直接轉(zhuǎn)矩控制研究［J］．電機與控制應(yīng)用，2022，49（8）：14-20．

MA Z Y，WANG X C，LIN X G，et al.Research on improved deadbeat direct torque control of direct-drive permanent magnet synchronous motor［J］.Electric Machines & Control Application，2022，49（8）： 14-20.

［7］ 孫丹，趙琛，柯偉煌，等．基于重構(gòu)電壓矢量的共直流母線型開繞組永磁同步電機改進直接轉(zhuǎn)矩控制［J］．電工技術(shù)學(xué)報，2022，37（7）：1644-1653．

SUN D，ZHAO C，KE W H，et al.Reconstructed voltage vector based improved direct torque control strategy for open-winding permanent magnet synchronous motor with common DC bus［J］.Transactions of China Electrotechnical Society，2022，37（7）： 1644-1653.

［8］ 蔡星全，黎英，馮號．矩陣變換器驅(qū)動的永磁同步電機模糊直接轉(zhuǎn)矩控制［J］．控制工程，2022，29（3）：564-570．

CAI X Q，LI Y，F(xiàn)ENG H.Fuzzy direct torque control of permanent magnet synchronous motor driven by matrix converter［J］.Control Engineering of China，2022，29（3）： 564-570.

［9］ 曹順順，張?zhí)m春，王青松，等．基于模糊PID控制的電動汽車AMT換擋電機控制研究［J］．工業(yè)控制計算機，2023，36（3）：101-104．

CAO S S，ZHANG L C，WANG Q S，et al.Research on control of electric vehicle AMT shift motor under fuzzy PID control［J］.Industrial Control Computer，2023，36（3）： 101-104.

［10］ 馬帥，王玉有，楊理，等．基于改進粒子群優(yōu)化PID的礦用機電設(shè)備控制策略［J］．工業(yè)儀表與自動化裝置，2023（5）：115-119．

MA S，WANG Y Y，YANG L，et al.Control strategy of mine electromechanical equipment based on improved particle swarm optimization PID［J］.Industrial Instrumentation & Automation，2023（5）： 115-119.

［11］ 汪謙松，夏鏈，韓江．改進人群搜索算法優(yōu)化的直線電機模糊PID控制［J］．合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2022，45（4）：458-463，474．

WANG Q S，XIA L，HAN J.Fuzzy PID control of linear motor optimized by improved seeker optimization algorithm［J］.Journal of Hefei University of Technology（Natural Science），2022，45（4）： 458-463，474.

［12］ LI P，ZHU G L.Robust internal model control of servo motor based on sliding mode control approach［J］.ISA Transactions，2019，93： 199-208.

［13］ LIU X L，ZHEN S C，SUN H，et al.A novel model-based robust control for position tracking of permanent magnet linear motor［J］.IEEE Transactions on Industrial Electronics，2020，67（9）： 7767-7777.

［14］ 王家軍．速度指定位置跟蹤雙永磁同步電動機的反推控制［J］．控制理論與應(yīng)用，2015，32（2）：202-209．

WANG J J.Backstepping control for double permanent-magnet synchronous motors with speed-assigned position-tracking［J］.Control Theory & Applications，2015，32（2）： 202-209.