基于模糊pid算法的無刷直流電機控制系統(tǒng)設計

基于模糊pid算法的無刷直流電機控制系統(tǒng)設計

0全自動平縫機系統(tǒng)的數(shù)學模型無刷無刷電機性能好，比功率大，性能好。近年來,隨著新材料的出現(xiàn)和電力電子器件的發(fā)展,永磁無刷電機開始廣泛應用于工業(yè)控制的各個領域。本文所研究的全自動平縫機系統(tǒng)就是由無刷直流電機進行驅動?；跓o刷直流電機驅動器的該類平縫機具有以下特點:上軸由內(nèi)藏式小型無刷直流電機直接驅動,取代了過去的外裝式大型電機,節(jié)省空間,節(jié)約能源,提高了傳動效率和傳動精度;具有啟動快,效率高,調(diào)速范圍寬,位置控制精確等能力;具有自動剪線,自動撥線,自動抬壓腳,自動加固,自動調(diào)速等功能,還可以根據(jù)不同的工藝要求進行可選擇的設定,取代了原先由手工進行的輔助工序,大大提高了工作效率,滿足了規(guī)模生產(chǎn)的需要。1pid參數(shù)自整定模糊控制器是一種建立在模糊數(shù)學基礎上的控制器。其優(yōu)點是不要求掌握受控對象的精確數(shù)學模型,而根據(jù)工作人員或專家的經(jīng)驗,建立控制規(guī)則,組織控制決策表,然后由該表決定控制量的大小。將模糊與PI控制結合起來,揚長避短,即具有模糊控制靈活而適應性強的優(yōu)點,又具PI控制精度高的優(yōu)點。模糊PID控制器以誤差e和誤差變化ec作為輸入,可以滿足不同時刻的e和ec對PID參數(shù)自整定的要求,并利用模糊控制規(guī)則在線對PID參數(shù)進行修改。具體來說,它就是在PID算法的基礎上,通過計算當前系統(tǒng)誤差e和誤差變化率ec,利用模糊規(guī)則進行模糊推理,查詢模糊矩陣表進行參數(shù)調(diào)整。一般情況下,在不同e和ec下被控過程對參數(shù)Kp,Ki與Kd(KP,Ki,Kd為比例、積分、微分系數(shù))的自整定要求可歸結為以下3點。當e較大時,為使系統(tǒng)具有良好的快速跟蹤性能,避免因e瞬間變化大而引起微分飽和,應取較大的Kp與較小的Kd。同時為避免系統(tǒng)響應出現(xiàn)較大的超調(diào),應對積分作用加以限制,通常取Ki=0,根據(jù)實際情況也可直接采取P控制。當e處于中等大小時,為了減小系統(tǒng)的超調(diào),同時保證系統(tǒng)的響應速度,Kp應取得小些,Ki的取值要適當。在這種情況下,Kd的取值對系統(tǒng)響應的影響較大,一般根據(jù)ec的取值經(jīng)驗為:ec較大時,Kd可取稍小;ec較小時,Kd可取稍大。實際中也可直接采用PD控制。當e較小時,為使系統(tǒng)具有較好的穩(wěn)態(tài)性能,提高系統(tǒng)的抗干擾性,避免系統(tǒng)振蕩,Kp與Ki均應取得大些。同時為避免系統(tǒng)在設定值附近出現(xiàn)振蕩,Kd值的選擇很關鍵,可根據(jù)ec來決定,即:當ec較大時,Kd可取稍小,ec較小時,Kd可取稍大。2pid參數(shù)在線自校正將電機給定速度與實際檢測速度的偏差e以及偏差變化量ec作為模糊控制器輸入,將模糊控制器調(diào)節(jié)后的輸出u作為被控對象輸入。根據(jù)輸入量e、ec和輸出量u,結合對無刷電機的調(diào)速經(jīng)驗,得到Kp、Ki、Kd模糊控制規(guī)則表如表1和表2所示。表中,在模糊調(diào)速系統(tǒng)中,采用{負大,負中,負小,零,正小,正中,正大},并記為{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB},作為偏差e以及偏差變化量ec和輸出u的7個模糊狀態(tài)描述。Kp、Ki、Kd的模糊規(guī)則表建立好后,根據(jù)如下方法進行Kp、Ki、Kd的自適應校正。將系統(tǒng)誤差e和誤差變化量ec的變化范圍定義為模糊上的論域,由各模糊集的隸屬度函數(shù)賦值表和各參數(shù)模糊控制模型,應用模糊合成推理設計PID參數(shù)的模糊矩陣表,查出修正參數(shù)并代入下式計算。???????Kp=K′p+{eieci}pKi=K′i+{eieci}iKd=K′d+{eieci}d{Κp=Κp′+{eieci}pΚi=Κi′+{eieci}iΚd=Κd′+{eieci}d在線運行過程中,控制系統(tǒng)通過對模糊邏輯規(guī)則的結果進行處理、查表和運算,完成對PID參數(shù)的在線自校正。根據(jù)如圖1電機的速度特性曲線來改進PI算法。在啟動、加速階段可以進行開環(huán)控制,使電機進行軟啟動,以恒定的加速度進行加速,到達預定值時,進入穩(wěn)態(tài)調(diào)速階段,再用積分分離PI控制算法進行穩(wěn)態(tài)調(diào)速。具體算法如下。U=Kp[e(k)-e(k-1)]+Ki[e(k)]+Kd[e(k)-2e(k-1)+(k-2)]U(k)=U(k-1)+△U(k)式中,Ki=KpTTi?Kd=KpTdT?TΚi=ΚpΤΤi?Κd=ΚpΤdΤ?Τ為采樣周期。在動態(tài)響應過程中,根據(jù)偏差e和偏差變化ec的特征信息由模糊推理產(chǎn)生一個相應的合理的a變化并作用于Kp、Ti、Td,即Kp=Kp01aγΚp=Κp01aγ其中γ∈[11.6]Ti=Ti0β(1+a)2Τi=Τi0β(1+a)2其中β∈[0.41]Td=Td0式中,γ、β分別為比例增益和積分時間的調(diào)整系數(shù),其值是根據(jù)不同系統(tǒng)由經(jīng)驗給出。Kp0、Ti0、Td0為PID控制器的初始整定值。在此作用下的PID參數(shù)根據(jù)偏差e和偏差變化ec進行動態(tài)調(diào)整以滿足動態(tài)性能。a(t)的在線調(diào)整則由一個Fuzzy推理生成,根據(jù)當前e與ec,被控對象的特點和實際經(jīng)驗推理產(chǎn)生出一個模糊變量H,其反映a在動態(tài)過程中應具備的變化趨勢的模糊決策,H經(jīng)非模糊化處理后得到的h(t),并由它在線調(diào)整a,即:a(t)=a(t-1)+ηh(t)a(t)∈,η為調(diào)整a的變化速度。3模糊-pid控制規(guī)律的仿真分析根據(jù)模糊控制規(guī)則和算法,在MATLAB下對被控系統(tǒng)進行仿真,得到如圖2所示的仿真結果。由仿真結果可以看出:對于由無