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[導(dǎo)讀]為抑制無(wú)刷直流電動(dòng)機(jī)的高度非線性和大量隨機(jī)擾動(dòng),根據(jù)模糊優(yōu)化的PID控制方法設(shè)計(jì)多變量的無(wú)刷直流電機(jī)(BLDCM)的控制方案。該控制方案采用模糊算法在線自動(dòng)整定傳統(tǒng)的PID參數(shù),可用來(lái)設(shè)計(jì)多自由度機(jī)器人手臂關(guān)節(jié)控制器。詳細(xì)闡述系統(tǒng)的組成和運(yùn)行模式。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該控制方案使系統(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間和以前相比縮短50%,超調(diào)量降低5%,轉(zhuǎn)矩?cái)_動(dòng)減小30%,更能有效地提高系統(tǒng)控制的精確度、柔韌性和魯棒性。

無(wú)刷直流電動(dòng)機(jī)克服了普通直流電動(dòng)機(jī)以機(jī)械方式換向,特別適合利用電子控制器件進(jìn)行靈活控制,目前在機(jī)器人關(guān)節(jié)控制等高精度的自動(dòng)化儀器中應(yīng)用尤為普遍。比較典型的控制算法是采用傳統(tǒng)的比例-積分-微分(PID)控制器進(jìn)行控制。然而,PID控制器的性能完全取決于對(duì)其增益參數(shù)的調(diào)節(jié)。近年來(lái),人們也提出用人諸如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、遺傳算法、和模糊邏輯控制等許多人工智能控制來(lái)設(shè)計(jì)PID控制器。其中,模糊邏輯控制以其對(duì)非線性和不確定參數(shù)的良好處理能力而著稱(chēng),特別適合于去控制像直流無(wú)刷電動(dòng)機(jī)這樣的有著高度非線性性能和大量隨機(jī)擾動(dòng)的系統(tǒng)。本文將介紹一種基于采用模糊邏輯優(yōu)化的無(wú)刷直流電機(jī)的控制方法,并進(jìn)行仿真。

1 直流無(wú)刷電動(dòng)機(jī)及其數(shù)學(xué)建模
    無(wú)刷直流電機(jī)是一種典型的機(jī)電一體化產(chǎn)品,它是由電動(dòng)機(jī)本體,位置檢測(cè)器,逆變器和控制器組成。下面將以兩項(xiàng)導(dǎo)通的星形三相六狀態(tài)方式為例,分析無(wú)刷直流電動(dòng)機(jī)的數(shù)學(xué)模型。
1.1 三相繞組端電壓方程
    由于轉(zhuǎn)子的磁阻不隨轉(zhuǎn)子的位置變化而變化,因此定子繞組的自感和互感為常數(shù)。考慮到三相繞組為星形連接ia+ib+ic=0,因此Lmia+L-mib+Lmic=0;三相繞組的端電壓平衡方程:
   
式中,ua,ub,uc為定子相繞組電壓,V;ia,ib,ic為定子相繞組電流,A;ea,eb,ec為定子相繞組反電動(dòng)勢(shì),V;r為每相繞組的電阻Ω;Ls為每相繞組的電感,H;Lm為每?jī)上嗬@組間的互感,H;uN為電機(jī)系統(tǒng)的中性點(diǎn)電壓。
    由此可得BLDCM的等效電路如圖1所示。圖中Ud為直流側(cè)電壓,VT1~VT6為功率開(kāi)關(guān)器件,VD1~VD6為續(xù)流二極管。


1.2 繞組反電動(dòng)勢(shì)方程
    忽略鐵心飽和及齒槽效應(yīng),定子各相電阻,電感均相等,轉(zhuǎn)子上無(wú)阻尼繞組,定子繞組感應(yīng)電勢(shì)為典型的120°梯形波。由此,便可以得到定子A相繞組的反電動(dòng)勢(shì)在0~2π區(qū)間內(nèi)的函數(shù)表達(dá)式
   
式中,ωr為轉(zhuǎn)子機(jī)械角速度;ke為反電動(dòng)勢(shì)系數(shù)。同理可得到eb和ec的函數(shù)表達(dá)式。
1.3 轉(zhuǎn)矩方程和運(yùn)動(dòng)方程

[!--empirenews.page--]2 模糊PID控制方法
    為了實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)和高準(zhǔn)確率的控制從而提高直流無(wú)刷電動(dòng)機(jī)的輸出性能,下面我們將來(lái)設(shè)計(jì)一種模糊PID控制器來(lái)調(diào)節(jié)PID控制器的增益參數(shù)。
2.1 PID控制
連續(xù)PID控制的數(shù)學(xué)表達(dá)式
   
式中,e(t)為系統(tǒng)輸入和輸出的差值,u(t)為由PID控制器產(chǎn)生的控制信號(hào),Kp為比例增益,T1為積分時(shí)間常數(shù),TD為微分時(shí)間常數(shù)。
    離散PID控制的數(shù)學(xué)表達(dá)式
   
式中,KI=KPT/TI,KD=KPTD/T,T為采樣周期;KP,KI和KD為3個(gè)可調(diào)節(jié)的參數(shù)。PID控制器的任務(wù)便是決定這些參數(shù)的值。
2.2 模糊PID控制器
   
圖2所示是一個(gè)典型的模糊PID控制器的結(jié)構(gòu)圖,圖中nr為給定電動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)速,n表示實(shí)際電動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)速,e為系統(tǒng)誤差,ec為e的微分值。當(dāng)電動(dòng)機(jī)工作時(shí),在每個(gè)采樣周期,通過(guò)模糊控制指令,模糊推理機(jī)制便檢測(cè)e和ec的變化率,從而分別產(chǎn)生它們的模糊變量E和Ec。然后,該控制器將會(huì)即時(shí)對(duì)PID控制器原有的KP,KI和KD三個(gè)參數(shù)進(jìn)行調(diào)節(jié),從而使得PID控制器總是能夠?qū)χ绷鳠o(wú)刷電動(dòng)機(jī)產(chǎn)生最優(yōu)控制信號(hào)。


    在該系統(tǒng)中,KPf,KIf和KDf表示KP,KI和KD邏輯變量的增量。根據(jù)E(k)和Ec(k)的值,它們的模糊語(yǔ)性值E和Ec如表1所示。


    模糊控制規(guī)則是專(zhuān)家的經(jīng)驗(yàn)和操作者的技能加以總結(jié)而得出的模糊條件語(yǔ)句的集合。在本文模糊PID控制方法中,模糊庫(kù)用以下49條模糊語(yǔ)句描述:

    式中,KP0,KI0和KD0為原始的PID控制器參數(shù),一般由Ziegler-Nichols調(diào)試方程給出。D[x]為去模糊過(guò)程。
    E,Ec,KPf,KIf和KDf的模糊邏輯全部定義為:{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB},分別代表:大負(fù)、中負(fù)、小負(fù)、零、小正、中正、大正。另外,這些變量的論域全部被定義在-6到+6的整數(shù)區(qū)域,隸屬函數(shù)為三角形函數(shù),如圖3所示。



[!--empirenews.page--]3 仿真模型的建立
    本文采用Matlab/Simulink搭建仿真模型實(shí)現(xiàn)BLDCM的整個(gè)系統(tǒng)控制。本文將根據(jù)上述的電機(jī)數(shù)學(xué)模型建立BLDCM的仿真模塊。
    BLDCM控制系統(tǒng)采用轉(zhuǎn)速和電流環(huán)雙閉環(huán)調(diào)速。轉(zhuǎn)速外環(huán)由模糊PID調(diào)節(jié)器進(jìn)行優(yōu)化控制,電流內(nèi)環(huán)采用三角波比較調(diào)節(jié),而不采用滯環(huán)比較控制,從而抑制由于開(kāi)關(guān)頻率不恒定而產(chǎn)生的大量開(kāi)關(guān)噪聲。整個(gè)系統(tǒng)包括BLDCM本體模塊,電壓逆變器模塊,速度PI控制模塊,電流控制及PWM信號(hào)產(chǎn)生模塊。


    整個(gè)系統(tǒng)仿真框如圖4所示,其中模糊控制采用Simulink中含有的模糊控制模塊進(jìn)行設(shè)計(jì),PID模塊部分將分別對(duì)加入模糊PID控制器和未加入模糊的PID控制器進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。

4 仿真結(jié)果與分析
    為驗(yàn)證模型的正確性,將對(duì)仿真模型進(jìn)行仿真。BLDCM的參數(shù)如下:額定電壓ucd=450V,轉(zhuǎn)動(dòng)慣量J=8.0×10-4N·m2,定子電阻r=2.8 75 Ω,定子電感Ls=8.5x10-3H,互感Lm=0.37×10-3H,極對(duì)數(shù)nb=4,反電動(dòng)勢(shì)系數(shù)ke=0.1805 V/(rad·s-1)。
    為了驗(yàn)證所設(shè)計(jì)的BLDCM的控制系統(tǒng)的仿真模型的靜、動(dòng)態(tài)性能,在0.3s給電機(jī)加入負(fù)載,測(cè)得轉(zhuǎn)速穩(wěn)定下模糊PID控制下和一般PID控制下A相轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩和電流仿真曲線如圖5所示。


    由仿真圖可看出,加入模糊PID控制器的系統(tǒng)在參考轉(zhuǎn)速下,與一般PID控制器系統(tǒng)相比系統(tǒng)相應(yīng)快速而平穩(wěn),轉(zhuǎn)速超調(diào)量明顯降低;加入負(fù)載后轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)比較小,且回到正常轉(zhuǎn)速的時(shí)間也較短;相電流的波形也較為理想。

5 結(jié)論
    在分析了無(wú)刷直流電動(dòng)機(jī)數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上,提出一種基于模糊PID控制器的控制系統(tǒng)仿真建模方法,采用轉(zhuǎn)速和速度雙閉環(huán)控制方法對(duì)該建模方法進(jìn)行了測(cè)試,仿真試驗(yàn)結(jié)果表明:與一般PID控制器控制的直流無(wú)刷電動(dòng)機(jī)系統(tǒng)相比,經(jīng)模糊PID控制器控制的系統(tǒng)反應(yīng)能力更快,調(diào)節(jié)精度更高,穩(wěn)定性能更好。另外,本仿真實(shí)驗(yàn)也表明,這種控制方法適合機(jī)器人關(guān)節(jié)控制所需要的準(zhǔn)確度和精度,為作者下一步基于TI公司TMS28系列的DSP機(jī)器人關(guān)節(jié)控制器的設(shè)計(jì)奠定了基礎(chǔ)。

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