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[導(dǎo)讀]異步電動機軟啟動的過程中,傳統(tǒng)的PID控制方法難以達(dá)到理想的控制效果。本文利用自適應(yīng)控制理論和模糊控制理論的特性,結(jié)合二者的優(yōu)點,設(shè)計出一種快速調(diào)節(jié)能力強的基于參數(shù)自整定模糊控制的電動機軟啟動控制器。利用自整定模糊決策對電動機啟動過程中的電流大小進(jìn)行控制,優(yōu)化了系統(tǒng)的控制效果。仿真結(jié)果表明,系統(tǒng)具有良好的動靜態(tài)性能,達(dá)到了平穩(wěn)啟動的目的。

1 引言
   
三相異步電機應(yīng)用廣泛,但是直接全壓啟動時電流很大(6-8倍),傳統(tǒng)的方法采用如Y-△轉(zhuǎn)換、自耦變壓器及定子回路串電抗等降壓啟動方法來減小啟動電流,啟動設(shè)備的啟動參數(shù)一般無法調(diào)整,使其負(fù)載的適應(yīng)性較差。而電機軟啟動的方式具備無沖擊電流、啟動參數(shù)可調(diào)、有軟停機功能、輕載節(jié)能等優(yōu)點逐漸被廣泛應(yīng)用。各啟動方式對電網(wǎng)的影響示意圖如圖1所示。

    目前,軟啟動方式主要采用晶閘管交流調(diào)壓的方法。在電動機起動過程中通過控制晶閘管觸發(fā)角的大小,可使電動機的定子端電壓和起動電流根據(jù)工作要求設(shè)定的規(guī)律進(jìn)行變化。電動機的起動方式和起動電流均可任意調(diào)整和設(shè)置,使之處于最佳的起動過程。常用的晶閘管調(diào)壓控制電路如圖2所示。
    本文介紹參數(shù)自整定模糊控制技術(shù)在限流軟啟動中的應(yīng)用,利用模糊推理、模糊決策對電動機啟動過程中電流大小進(jìn)行控制,實現(xiàn)了系統(tǒng)平穩(wěn)啟動。


2 模糊控制的方案
   
電機軟啟動傳統(tǒng)的方法是采用閉環(huán)PID控制對電動機進(jìn)行限流軟起動。但是由于異步電動機啟動過程是非線性時變系統(tǒng),采用PID閉環(huán)控制并不能很好的解決異步電動機起動過程中電流沖擊問題。所以,本文采用快速調(diào)節(jié)能力強的參數(shù)自整定模糊控制技術(shù)應(yīng)用于電機軟啟動的控制中。模糊控制作為智能控制的一種方法,它最大的優(yōu)點就是不依賴于被控對象的精確的數(shù)學(xué)模型,能夠克服系統(tǒng)非線性因素的影響,對被控對象參數(shù)的變化具有較強的魯棒性。

3 基于自整定模糊控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)
   
常規(guī)模糊控制器具有響應(yīng)時間短,超調(diào)量小,魯棒性好,適于非線性時變的復(fù)雜系統(tǒng),建立模型相對容易等優(yōu)點。
    模糊控制器具有良好的動態(tài)品質(zhì),同時也還存在一些問題:首先,常規(guī)的模糊控制器的控制規(guī)則建立之后就固定不變,難以獲得最優(yōu)控制指標(biāo)。相對于電動機軟起動過程這類復(fù)雜的被控對象,采用這種控制器不能獲得預(yù)期的控制效果,而且適應(yīng)系統(tǒng)和環(huán)境變化的能力差。
    為此我們采用參數(shù)自整定模糊控制技術(shù),在運行過程中根據(jù)實際偏差和偏差變化率的大小,控制器選取不同的Ka、Kb、Kc以滿足動、靜態(tài)性能的不同要求。而且,基于量化、比例因子自調(diào)整方法,由于算法簡單高效,控制效果較好,很適合電動機軟啟動這類對控制的實時性要求較高的系統(tǒng)。
    如圖3所示,考慮系統(tǒng)控制情況,選電流偏差e、偏差變化率ec為輸入變量、晶閘管觸發(fā)角的變化值a為輸出量。當(dāng)量化因子Ke、Kec和比例因子取為常數(shù)時,可調(diào)整因子K1、K2、K3通過尋優(yōu)的方法,不斷更新K1、K2、K3的值從而完成模糊控制規(guī)則的自調(diào)整,使模糊控制系統(tǒng)有最佳的動態(tài)性能。

4 模糊控制參數(shù)的選擇
4.1 模糊隸屬函數(shù)
   
本模糊控制器采用二維模糊控制,主模糊控制單元和模糊參數(shù)尋優(yōu)控制單元都以異步電動機的輸出電流與期望值的偏差e及偏差變化率ec作為輸入變量,其中主模糊控制單元輸出變量為晶閘管觸發(fā)角a的變化值。模糊參數(shù)尋優(yōu)控制單元的輸出可調(diào)整因子K1、K2、K3分別表示量化因子Ke、Kec以及比例因子Ka的調(diào)整系數(shù)值。
    e、ec以及模擬控制器的輸出a的論域取{-4,-3,-2,-1,0,+1,+2,+3,+4),將其大小量化為9個等級。在模糊控制區(qū)內(nèi)將電流偏差分為7個模糊子集,即Ke的語言變量{負(fù)大,負(fù)中,負(fù)小,零,正小,正中,正大),簡記為{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB)。
    為了運算簡便,對于輸入輸出變量采用簡單的三角形隸屬度函數(shù)。隸屬度函數(shù)賦值表如下表所示:

4.2 模糊控制規(guī)則
   
綜合考慮電流偏差Ke和電流偏差的變化率Kec2羞兩個信號,采用的模糊推理規(guī)則的形式如下:

   
    Ke和Kec都有個模糊子集,所以共有49條模糊規(guī)則。該推理規(guī)則用模糊關(guān)系表示為
   
        相應(yīng)的模糊控制規(guī)則總表如表4所示

     解模糊使用的重心法,又稱加權(quán)平均法。其解模糊公式如下:

   
4.3 模糊控制器參數(shù)自整定
   
在啟動過程中遵循的自整定規(guī)則如下:
    當(dāng)e和ec較大時,縮小K1和K2,降低對大偏差的分辨率,減少偏差,縮短過渡過程時間。當(dāng)e和ec較小時,系統(tǒng)已接近穩(wěn)態(tài),這時應(yīng)增大K1和K2,提高系統(tǒng)對小偏差的分辨率,提高控制的靈敏度;當(dāng)誤差e較大,且與誤差變化ec符號相反時,應(yīng)適當(dāng)增大控制器k3的大小。當(dāng)誤差e較大,且與誤差變化ec符號相同時,系統(tǒng)響應(yīng)正加速偏離設(shè)定值,為減小這種不利趨勢,也應(yīng)適當(dāng)減小K3。系統(tǒng)響應(yīng)在設(shè)定值附近時(此時誤差e較小),為防止產(chǎn)生較大的超調(diào)或欠調(diào),K3應(yīng)該具有較寬的變化范圍。適當(dāng)減小比例因子以減小超調(diào)。經(jīng)過多次仿真和實驗,隨著偏差Ke和偏差變化率Kec的變化,K1、K2和K3分別按表5、6、7取值,可以得到理想的控制結(jié)果。

5 系統(tǒng)仿真與分析
   
利用MATLAB的Simulink和SimpowerSystems、FuzzyLogicToolbox等工具進(jìn)行的系統(tǒng)仿真。
5.1 仿真模型的建立
   
結(jié)合上述的方法建立的自整定模糊控制器仿真模型如圖4:

    結(jié)合三相電源模塊、同步環(huán)節(jié)模塊、脈沖發(fā)生環(huán)節(jié)模塊、三相交流調(diào)壓環(huán)節(jié)模塊以及控制環(huán)節(jié)得到整體軟啟動仿真模型如圖5。
    將采用傳統(tǒng)PID控制器獲得的響應(yīng)曲線和采用自整定模糊控制器獲得的響應(yīng)曲線對比可知,采用自整定模糊控制器獲得的控制效果更為理想,具體表現(xiàn)為:超調(diào)量較小、啟動過程平穩(wěn),其輸出量幾乎和給定量達(dá)到重合。通過以上的對比可知,自整定模糊控制器的控制性能優(yōu)于傳統(tǒng)PID控制的控制性能,同時,也說明了本文設(shè)計的自整定模糊控制器獲得了較好的控制效果。

6 小結(jié)
   
本章結(jié)合電動機軟啟動的特性在吸取自適應(yīng)和模糊控制算法各自優(yōu)點的基礎(chǔ)上,介紹了限流軟啟動自整定模糊控制器設(shè)計的整個過程;并對整個軟啟動控制系統(tǒng)進(jìn)行了動力學(xué)建模,最后,利用MATLAB的power system模塊庫以及Simulink模塊庫建立仿真模型功能進(jìn)行了系統(tǒng)仿真,仿真結(jié)果表明,自整定模糊能夠在軟啟動控制上取得較好的動、靜態(tài)性能。

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