模糊PI（精选八篇）
模糊PI 篇1
典型模糊控制器一般为二维结构,这是综合考虑了控制系统动态控制性能与控制算法易实现程度这两个因素的结果。一维模糊控制器因为输入变量只有误差一个,所以动态控制性能不佳;多维控制系统(三维及三维以上)虽然控制精细、效果好,但是由于维数过高,模糊控制规则就会变得过于复杂,控制算法的实现也会变得相当困难。
典型模糊控制器的输入为误差E与误差的变化EC。其结构[1]如图1所示。
它相当于PD控制器,在平衡点附近会产生振荡,稳态精度较差,为了提高稳态精度,可以将模糊控制器与PI控制器结合起来构成复合控制器[2]。之所以与PI控制器相结合,是因为PI控制器具有良好的消除稳态误差的作用。
1 双模控制器
当系统偏差落在某个阈值A 以外时,就采用模糊控制以获得良好的动态性能;当系统偏差落在阈值以内时,就采用PI控制以获得较好的稳态性能[3]。
将模糊控制器FC和PI控制器并联起来,并由一控制开关进行模式选择,就构成了双模控制器,其结构如图2所示。
控制规则可用下式表达:
2 仿真系统的建立[4,5]
2.1 被控对象的选取
在控制工程实践中,典型的二阶系统很常见,即便对于许多高阶系统,在一定条件下也可近似作为二阶系统来研究。某些跟踪雷达中伺服系统就是这样[6]。某雷达伺服系统的传递函数可近似看为:
2.2 建立模糊推理系统
在利用Simulink进行模糊-PI双模控制仿真之前,要先为模糊控制器建立相应的模糊推理系统。
模糊控制器输入E、EC的论域为[-6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6],输出U的论域为[-3 -2 -1 0 1 2 3],它们的模糊语言变量均为NB、NS、ZR、PS、PB,其隶属度函数分别如图3、图4所示。
其控制规则如表1所示。
2.3 建立双模控制Simulink仿真系统
在Simulink中建立模型如图5、图6所示。
其中,模糊控制器的仿真参数为:Ke=10,Kd=10,Ku=1。
系统的仿真步长固定,为0.1;
解法器为:ode4(Runge-Kutta);
仿真时间从0到100。
3 仿真步骤
4.1 关键参数的确定
首先确定哪个参数对系统起关键作用,是阈值A 还是Kp 和Ki 。
(1)固定
,按表2依次改变A 的值对其
进行仿真。会发现当A 在(0.005,1)的范围内时,系统的稳态误差被消除。如图7所示。
(2) 固定
,按表2依次改变A的值对其进行仿真。会发现A只有在很小的范围内系统才是稳定的,而且不论A取何值,系统都不会消除稳态误差。如图8所示。
综合以上两次仿真结果,可以看出,双模系统稳定且消差的关键在Kp、Ki这两个参数的选择上。A 的主要作用是用来改善仿真曲线前端的形态,即调节超调量和上升时间的。
(3) 固定
,按表2依次改变A的值对其进行仿真。其结果与
相似。
综合以上三次仿真结果,可以看出,A在(0.05,0.2)时,曲线前端的形态较好。
3.2 测试Kp、Ki的取值范围
固定A=0.05,按表3依次改变Kp 、Ki 对其进行仿真。
可得出以下结论:
(1) 满足系统稳定消差Kp 、Ki 的取值应满足:
1) Kp 在(0.5,200)左右;
2) Ki 在(0.05,50)左右;
3) Kp /Ki 在(2,200)左右,在(5,20)内效果较好。
(2) 系统的超调量大多在20%的范围内。
3.3 测试Kp 、Ki在PI控制器中的取值范围
为了进一步认清Kp 、Ki 及A在双模控制器中的作用效果,对Kp 、Ki 在PI控制器中的取值范围进行测试,通过比较分析变化。
按表4依次改变Kp 、Ki 对其进行仿真。
可得出以下结论:
(1) 满足3.2中系统稳定消差的Kp 、Ki 的取值在PI控制其中最终都能稳定消差;
(2) 当限制超调量在20%内时,只有前3组数值可以满足。
(3) 通过比较可以发现合适的阈值A在改善仿真曲线前端形态上,发挥了显著的作用。A的作用如图9所示。
5 小 结
从上面的仿真结果可以看出,与典型模糊控制器相比,模糊-PI双模控制器能很好的解决前者稳态误差不能消除的缺点。可见在模糊-PI双模控制中,PI控制器发挥了它良好的消除稳态误差的作用。从双模控制器的Simulink图中可以看到,虽然可以设定或改变的参数很多,但双模控制器参数设定的关键在Kp 、Ki 上,其次为阈值A。具体的设定步骤为:首先将Kp 、Ki 设定在一个合适的范围(通过在PI控制器中调试参数,选择一组使系统稳定消差且超调较小的参数),再调整A的大小,一般在(0.05,0.2)的范围内效果较好。
参考文献
[1]李士勇.模糊控制.神经控制和智能控制论.第二版.哈尔滨:哈尔滨工业大学出版社,1998:254—286
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[4]全杰,秦世引,段建民.基于Matlab命令方式的模糊控制系统仿真及可视化实现.计算机仿真,2002;5:113—116
[5]曹志国,廉小亲.基于MATLAB的两种模糊控制系统的仿真方法.计算机仿真,2004;3:41—44
模糊PI 篇2
关键词：电梯;门机系统;模糊PI控制技术
中图分类号：TP273 文献标识码：A
电梯门机系统是电梯的主要组成部门，现在的电梯门机系统中一般采用电梯门机系统对门机系统进行控制，这种控制方法应用到电梯门机控制器中能够实现控制参数的免调试，大大提高了驱动系统对转动惯量较大范围变化的适应性，提高系统的动态性能。这宗控制技术的应用避免了传统控制系统的较多弊端，实现小体积、大转矩、性能高等优势，而且能够提高系统的稳定性与安全性，被广泛应用于各种电梯门机系统中。
一、模糊PI控制技术概述
模糊PI控制技术是建立在模糊数学理论的基础之上，1974年英国工程师提出将模糊控制思想应用于蒸汽机的控制中，模糊PI控制技术由此而得到迅速发展。模糊即是很难用语言或者数字来形容的一种现象，L.A.Zadeh教授提出的模糊理论能对模糊概念做了很好的描述。在实际工作中有经验的操作员可能不理解操作原理，但是能够根据经验准确的操作，模糊控制原理就是以数学为基础发展的模糊控制方法具有以下几个方面的特点：
1.它不需要准确的数学模型
2.操作者利用控制经验老控制系统
3.对系统参数的变化不敏感
4.利用规则达到控制的目的，利于理解和表达
模糊PI控制技术控制原理是：一般情况下PI控制方法是固定不变的，模糊PI控制器的两个输出分别作为积分系数和比例进行分析，根据实际运行的情况调整控制器参数，以此达到最好的控制效果，模糊PI控制框图如图一所示。
图一：模糊PI控制框图
模糊控制器的输入变量为无车误差变化量，模糊PI控制技术一般是利用模糊微分控制作用进行工作，但是模糊控制自身很难消除体统误差变化率，控制精确度有待提高，将模糊控制与PID控制结合能够实现实时调试调整比例、积分系数。获得较快的动态反应，提高机械的稳定性。
二、id =0矢量控制双闭环系统PI控制器设计参数
假设我们分析的电梯门机系统采用的是永磁同步电机，那么一般会采用d轴电流id =0的控制方法。在双闭环系统系统中将电流环等小城一个一阶惯性环节，大概为：1/T0 s+1，然后采用PI控制的速度环进行分析。在这里我们假设速度环的比例、积分系数、电流环等效时间、转矩系数、转动惯量、控制、负载转矩、给定速度、实际电机角速度、q轴电流分别为：KP、KI、K0、Kc、J、TC、Ti、wr*、wr、iq来表示。这样我们可以用的出函数公式：
GASR（s） ={KI KC[（KP /KI）×s+1]}/JS2（T0 s+1）
设定义变量h为中频宽度，可以得到速度环控制增益KP、KI为：
KI = （h+1）/2×[J/Kc （hT0）2]
KP = h T0 KI
从这些公式中可以看出速度环PI参数与转动惯量存在正相关的关系，而电流环与转动惯量没有关系，在这里对调速系统的速度环PI参数进行相应的调整。Te与iq呈正相关的关系，根据公式可以看出J较大时，摩擦因素TI变大，在一定的运动状态下，电流更大。
三、模糊PI控制技术在电梯门机系统中的应用
电梯门机系统在结构上主要包括门结构、电机控制系统、安全检测系统以及乘客监测系统等，电机控制系统的组成部件有：门机变频控制器、电机驱动装置、位置传感器等，其中电机控制系统是整个电梯的核心组成部分，不仅能完成外部信号的处理，而且能给定电机驱动信号，完成整个系统的控制策略。控制功能完成需要有功能稳定、强大的运算器件，现在很多的电机控制中都使用了电机运算处理单元，但是这样容易加大系统的成本，降低运行效率。我们将模糊PI控制技术应用到系统中，不仅能够解决上述问题，而且能提高电梯运行的各种性能。
把模糊PI控制技术应用到总量较重的电梯门上，电梯门的总量增加10倍以上，然后和轻度电梯门应用一样首先选定固定PI、普通模糊PI以及改进的模糊PI三种方式，分别调出合适的控制参数，然后根据效果图以及相关的控制参数公式分析应用结果。不过重量型电梯门由于重锤的作用，电梯在关门的时候重锤提供驱动转矩，开门时重锤会提供制动转矩。根据分析结果我们可以看出，应用于轻量级电梯中的PI参数应用到重量级电梯门机系统中，系统相应较慢，满足不了系统参数的要求，如果使用此方式，必须把控制参数值调大。所以说，模糊PI控制技术应用在电梯门机系统中，选择合适的参数控制系统能够起到很好的控制作用，提高电梯运行的稳定性、安全性应急系统的各项性能。
结语：在电梯门机系统中应用模糊PI控制技术，能够迅速抑制转速下降，使转速得到有效的回升，同时又不会干扰动态性能指标，提高系统的稳定性与转速性能。比传统的控制方法操作简便、功能齐全、安全稳定，可以省去人工调试的过程，减小控制误差，提高控制精确度，是电梯门机系统目前应用最好的控制技术。
参考文献：
[1]王鑫，韩洪洪.模糊PI控制技术在电梯门机系统中的应用[J].天津理工大学学报2012，28（4-5）：37-40
[2]王谦.电梯门机控制系统的研究[D].西北工业大学2003（12）：1-44
[3]尹志英，谢拴勤.自适应控制在电梯门机系统中的应用[J].科技热点2006，8（21）：114-115
模糊PI 篇3
随着信息产业的加大,真空蒸发镀膜基于其成本低廉,沉积快速的特点越来越广泛的用于各行各业,例如节能灯,LCD,LED的表面沉积,大规模集成电路和超大规模集成电路的封装前的表面背金处理,还有玻璃、眼镜、数码相机的镜头等光学元器件的表面处理都离不开镀膜工艺。最大限度的保证镀膜工艺的稳定性和控制精度是企业和工程师追求的理想境界。基于微观粒子的复杂性和环境变化的复杂度,给真空蒸发镀膜工艺造成了相当大的困难。在当前的真空镀膜工艺过程中,溅料的问题一直是困扰现场过程控制工程师和产品工艺工程师的一大难题,轻微的会造成产品良率下降,增大控制难度,重则破坏设备,损伤现场操作人员,给企业造成不可估量的损失。因此,需要引进先进的PI控制算法(例如基于模糊理论的PI控制算法),对原来单一的PI算法进行改进和优化,提高镀膜控制的可靠性和精确度,降低溅料事故的发生。
2 系统控制模型的建立
蒸发镀膜一般是通过加热靶材使表面组分以原子团或离子形式被蒸发出来,并且沉降在基片表面,通过成膜过程(散点-岛状结构-迷走结构-层状生长)形成薄膜。薄膜淀积过程中厚度的实时测量一般应用石英晶体振荡器法,主要来监测淀积速度和厚度,与电子技术结合,还可以反过来控制物质蒸发或溅射的速率,从而实现对于淀积过程的自动控制。该方法就是将石英晶体放入镀膜室,就有蒸发的材料淀积到晶体上。而晶体的固有频率与其质量有关,事先校准好频率变化和沉积质量的关系,并认为薄膜密度和块状试料密度相同,就可以根据校准曲线和石英晶片上薄膜面积测得薄膜厚度。
整个的真空蒸发镀膜工艺过程是一个比较复杂的过程控制系统,其控制装置的复杂性也决定了其不像其它许多场合下的伺服系统那样容易获得比较精确的控制模型,但是一般情况下其阶跃响应一般呈s型,因此其传递函数可以近似等效为G(s)=ke-Ls/(1+Ts)。其中k为增益,它决定功率随着设定沉积速率与实际沉积速率之间的偏差的变化而变化;L为时间常数,其值越大系统响应越慢;LIMT作为系统反馈控制参数,限定了由增益和时间常数决定的功率供给的变化值。
整个的镀膜过程可以看作一个一阶系统的阶跃响应过程。经过拉斯变换后可以用以下的微分方程表示:
离散化以后的数字控制器增量式控制方程如下:
△为采样时间,由于这里采用的是PI控制,即当TD=0时,方程化简为
在镀膜过程中为保证沉积速率的稳定性,校正的结果作为一个电压信号反馈到沉积功率供给单元。紧接的输出功率由设定的沉积速率与实际检测到的沉积速率之差以及当前的功率来决定。在这里,RATEset为设定的沉积速率,RATEn为实际检测到的沉积速率。其中增益、时间常数和极限LIMT为沉积过程中的反馈参数。
εn=(RATEset-RATEn)/RATEset,Kp=GAIN,TI=TIMECOSTANT,
dy=Kp[(εt-εt-1)+△εt-1/TI],yn=yn-1+dy,
当dy>-LIMT时,dy=-LIMT,当dy
以上的控制器采用的即为传统PI控制器,结构简单,具有一定的鲁棒性,容易实现,基本能满足镀膜工艺过程的要求。PI控制中一个至关重要的问题,就是控制器两参数(Kp、TI)的整定,整定的好坏不但会影响到控制质量,而且还会影响到控制器的鲁棒性。PI整定的方法大多数都是以对象特性为基础的。此外,镀膜工艺控制系统中存在着许多的不确定性,例如随着镀膜时膜层厚度的增加,频率单调地线性下降,会出现光学监控系统中控制信号的起伏;在镀膜的过程中变换灵敏度(把石英晶体厚度增量通过质量变换表示成为膜层厚度增量的常数)不是一个严格的常数,在理论上也不是一个严格的线性关系,随着膜层累积频率变化的增加,其线性也在变坏,这些不确定性能造成模型参数变化甚至模型结构突变,使得原整定参数无法保证系统继续良好的工作,在原有整定的PI参数下,系统的动态响应曲线明显变差,这时必须重新调节PI参数,而这在实际控制过程中是不现实的。这时就要求PI控制器具有在线修正参数的功能。模糊控制器有更快的响应和更小的超调,对过程参数的变化也不敏感,具有很强的鲁棒性,可以克服非线性因素的影响。因此采用模糊控制与经典PI控制相结合的控制策略,这样,既保持了PI控制器的结构简单、适用性强和整定方便等优点,又通过智能技术在线调整PI控制器的参数,以适应被控对象特性的变化。
3 PI参数调节器的设计
3.1 控制器结构和工作原理
基于模糊规则参数自整定PI控制器结构如图1所示。它采用一个两输入、两输出的二维模糊控制器,以偏差e和偏差变化ec作为模糊控制器的输入,利用模糊控制规则在线对PI参数进行修改,并以PI参数的修正量(△Kp,△TI)为输出,以满足不同时刻偏差和偏差变化对PI参数整定的要求,从而使被控对象具有良好的动态和静态特性,最终得到PI控制器的两个参数,其中Kp’,TI’为预整定值。
3.2 PI控制参数自整定原则
根据PI控制的特点,可知KP、TI的作用如下。
1)KP越大,系统的响应速度越快,系统的调节精度越高,但KP过大容易产生超调,甚至导致系统不稳定。如果KP太小,系统动作缓慢,且偏差较大。
2)积分作用系数TI的数值对系统的稳态精度产生影响。TI越大,系统静态误差消除越快,但TI过大,在响应过程的初期会产生积分饱和现象,震荡次数增加,调节时间增加,响应过程的超调较大。TI太小,不能消除静差,抗干扰能力下降。
由此得出利用模糊规则整定PI的两个参数的原则如下:
当|e|较大时,应取较大的KP以使系统响应加快;
当|e|适中时,应取较小的KP及适当的TI,以使系统具有较小的超调;
当|e|较小时,应取较大的KP和TI,以避免在平衡点附近出现振荡,使系统具有较好的稳态性能。
3.3 模糊控制器设计
由PI参数自调整规则,调节器将根据偏差的绝对值、偏差变化率的绝对值大小来调整时间的长短,不断地修正PI参数KP,TI。调节器的设计具体如下。
首先,需要建立语言变量的模糊子集赋值表。选取系统镀膜速率的偏差E(k)、偏差变化EC(k)两个量的绝对值|E(k)|和|EC(k)|作为调节器的输入语言变量,选取了ΔKP,ΔTI作为输出语言变量,其中:EC(k)=E(k)-E(k-1)。
各个语言变量的模糊子集根据工艺上的要求分别作如下规定:
||=邀VB,B,M,S妖||=邀VB,B,M,S妖||=邀B,M,S妖=邀PB,PM,PS,0,NS,NM,NB妖=邀PB,PS,0,NS,NM妖=邀PB,PM,PS,0,NS,NM,VB妖
将模糊控制器的输入(系统误差e,误差变化率ec)和输出(△KP,△TI)的变化范围都定义为模糊集上的论域:邀-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6妖,其模糊子集分别为邀NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB妖,即:邀负大,负中,负小,零,正小,正中,正大妖。且设e、ec和△KP,△TI均服从三角形隶属函数曲线分布,如图2所示。针对△KP,△TI,两个参数分别整定的模糊控制规则表如表1、2所示。
4 算法的具体程序实现设计
用面向对象的程序语言C++、VB或者C#实现对这个两输入两输出系统的PI模糊控制算法的具体程序实现,就需要先进行结构仿真,系统结构和对象的数学模型如图1所示,这里取定参数:KP=8、KI=6,tao=0.6(tao表示延时参数)。系统性能指标要求:超调≤10%,调节时间Ts≤10秒,绘制出系统的单位阶跃响应。控制器采用模糊PI控制器,控制器参数包括:KP、TI、T(采样时间)。对被控对象采用Z变换进行离散化,离散化后的离散化对象参照系统建模的(3)式。模糊PI控制器在线自适应校正算法流程如图3所示。程序嵌入到具体的控制系统前后,程序嵌入到具体的控制系统前后的镀膜速率的控制曲线如图4、5所示。
5 结论
本文创新点由实际运行控制效果可知,这种基于模糊规则参数自整定PI控制器能发挥PI控制和模糊控制两者的优点,对被控系统的适应性强、调节时间短、超调小、特别是在系统参数发生改变时可获得比较满意的控制效果,能很好地适应现实镀膜生产过程中的控制要求,大大的减少了镀膜过程中溅料事故的发生,是实现复杂系统控制的有效策略。
参考文献
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模糊PI 篇4
近年来,在数控机床上所采用的直线伺服系统, 由于取消了传统的从旋转电机到工作台之间的一切机械传动环节,极大地提高了进给系统的快速反应能力和运动精度,具有高速、高精和“零传动”特性,近年来在加工中心、数控铣床、车床、激光切割机床等高档数控机床中得到了广泛应用[1-3]。上世纪90年代以来,随着机械制造技术的发展、电力电子和控制技术的进步以及高性能永磁材料的出现,以钕铁硼为磁材的永磁直线同步电机(PMLSM)成为一种高速、高精、 高效驱动方式中最具竞争力的发展方向[4-6]。永磁直线同步电机是应用最广泛的一种直线电机,具有功率密度大、效率高、控制精度高等优点。因此直线伺服系统中,永磁直线同步电机伺服系统是目前应用最为广泛。在直线伺服系统中,速度控制是非常重要的环节,其控制效果对整个伺服系统性能有很大的影响,而常规PI控制器,由于采用固定参数,其并不能对所有运行状态具有较好的调节效果,从而使伺服系统的动态性能受到较大的限制。
本研究设计的模糊PI速度控制器,结合常规PID控制策略和模糊控制策略。模糊控制具有优异的动态调节性能,且不需要建立被控对象的数学模型,具有较好的鲁棒性,只是存在稳态精度不高的缺点。笔者将模糊控制特点与传统PI调节的静态无差相结合, 并将其应用于永磁直线同步电机伺服系统矢量控制速度环调节。本研究详细介绍模糊PI速度控制器的设计过程,并通过Matlab/Simulink仿真以及实际实验进行验证,仿真结果和实验结果均表明,模糊PI速度控制器相对于常规PI控制器能获得更好的动态特性和鲁棒性。
1永磁直线同步电机伺服系统速度控制构架
速度控制是永磁直线同步电机伺服系统中的一个重要环节,应该具有高精度、快响应等特性。当速度调节器采用常规PI调节器时,一般不引入微分控制环节的原因是微分对扰动具有放大作用,根据永磁直线同步电机运动方程,经过拉普拉斯变换可得:
采用比例积分控制,则有:
本研究所设计的模糊PI速度控制器基于常规PI控制器,通过实时在线调节常规PI控制器的参数来实现变PI控制。本研究永磁直线同步电机的控制方案为id=0速度闭环矢量控制,其系统框图如图1所示, 主要包括位置速度电流等检测计算模块、坐标变换、 SVPWM计算、模糊PI速度控制器、电流控制器以及电机本体等部分。
图1中,速度控制器采用模糊PI控制器,而电流控制器采用常规PI控制器,PI参数设计按照动态跟随性能指标设计,PWM调制算法采用前述的SVPWM算法。系统的运行控制过程如下:电机运行到某任意时刻时,由光栅尺得到的位置信号可计算出电机当前的运行速度vr,与速度给定vrref比较后给入速度调节器,其输出作为q轴电流给定iqref,而d轴给定idref设为零,通过电流传感器测得的电流值经过坐标变换得到实际对应的dq轴电流id和iq,然后将其与dq轴给定电流比较,并经过电流调节器,再经Park逆变换和SVPWM模块,即可产生控制逆变器动作的控制信号,从而控制电机的运转。
2模糊PI速度控制器设计
为了使永磁直线同步电机伺服控制系统获得更好的动、静态特性,结合模糊控制和PID控制,本研究设计了参数可自整定的参数自适应模糊PI速度控制器,简称其为模糊PI速度控制器。其结构图如图2所示,系统给定速度为vref,实际测得的速度为v ,模糊PI速度控制器以速度偏差e和ec作为输入,经模糊化后得到模糊输入变量E和EC ,经模糊推理和解模糊后可得输出变量 ΔKP和 ΔKI,输出变量与PI调节器参数初始预设值KP0和KI0分别相加,即可得模糊PI速度调节器的参数KP和KI,可表示为:
2.1模糊化
要设计模糊PI速度调节器,首先要对变量进行模糊化。模糊输入变量E和EC与输出变量 ΔKP和 ΔKI的模糊集合均为{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB},分别依次对应{负大,负中,负小,零,正小,正中,正大},输入和输出变量的论域均设为[-3,3]。设速度偏差e的基本论域为[-em,em] ,偏差变化率ec的基本论域为[ecm,ecm] ,由于和模糊输入和输出的论域不同,需要将e和ec的基本论域转化到[-3,3],e和ec的量化因子分别选则为3/em和3/ecm ,即可完成论域转化。
输入变量E 、EC和输出变量 ΔKP、ΔKI的隶属度函数分别如图3所示,考虑到可实现性,本研究均采用最常见的三角形函数。
2.2模糊规则制定原则
通过前述对传统数字PID调节器分析可知,PI调节器参数KP和KI对整个控制系统的动静态特性影响很大,结合前人长期的工程经验积累,并结合模糊速度PI控制器实际工作原理,建立模糊控制下的校正模型如下:
(1)根据实际控制过程操作经验,在系统运行初期,适当地提高比例系数KP可以提高系统响应速度。在调节中期,应适当减小比例系数KP的值,以保证稳定性和调节精度。在调节后期,应将KP调整到较大值[7]。
(2)考虑到初期较为容易产生积分饱和的现象, 这是对系统控制非常不利的,为了避免该现象,在调节初期,积分作用应减弱一些,在调节中期为了保证系统的稳定性,应适当提高积分系数KI。而在调节后期,应将高积分系数KI适当再提高,以保证减小调节静差。
(3)当偏差e数值较大,且此时偏差变化率ec符号与偏差符号一致,说明此时被控量正在逐渐远离给定值,为了加快系统响应速度,增强调节效果,应当增大比例系数KP,即增大 ΔKP,同时为了避免出现积分饱和现象,应尽可能降低积分系数KI,此时应使 ΔKI为负向较大。
(4)当偏差e和偏差变化率ec符号相异时,说明被控量正逐步靠近给定值,此时应适当减小比例系数, 即使 ΔKP负向增大,以防止出现较大超调。当系统偏差数值较小时,为减小系统静差,要使 ΔKI正向增大, 即增大积分系数,以减小系统静差。同时,为保证系统具有较好的带载能力,应选择合适的比例系数。
根据以上PI参数调整规则,再结合模糊控制器有两个输入,且每个输入量有7个状态等级,则模糊规则分别对应输入共有49条。
2.3模糊推理和解模糊
模糊推理模型采用Mamdani模糊模型,此时,模糊推理的模糊规则一般形式为:
式中:Ai,Bj,Cij,Dij—其论域上的语言集[8-9]。
最后,模糊PI速度控制器设计的最后一部分是解模糊,本研究解模糊的方法采用面积重心法[10],也称加权平均法,如下式所示:
式中:Ci—第i条规则的中心点,Ui—第i条规则对应的隶属度。
当然,解模糊后得到的 ΔKP、ΔKI论域为[-3,3], 要选择合适的输出量化因子,以和常规PI调节器参数预设值相符。
3仿真与实验
为验证永磁直线同步电机控制系统中采用模糊PI速度控制器的效果,本研究分别根据前文所述的设计方法搭建了仿真模型以及实际永磁同步直线电机伺服平台,仿真和实际实验平台所采用平板式永磁直线同步电机参数如表1所示。
3.1Simulink建模仿真分析
本研究在Matlab/Simulink环境下建立了相应的模型,并对其进行仿真对比。模糊逻辑控制器按照前述方法设计,选取合适的量化输入输出因子,建立模糊PI速度调节器。在速度闭环矢量控制系统下,同时对比速度控制器为常规PI控制器仿真系统的速度响应。
给入速度阶跃信号,系统采样时间T =0.1 s,无负载,常规PI调节器PI参数分别设为Kp=1,Ki=10,分别对其进行仿真,可得仿真结果如图4所示,其中基于常规PI控制器速度仿真响应如图4(a)所示,基于模糊PI速度控制器速度仿真响应如图4(b)所示。从仿真结果可得,对比基于常规PI速度控制器仿真结果,基于模糊PI速度控制器的速度响应超调量明显降低,且响应速度更快,从而使永磁直线同步电机伺服系统的动态性能得到明显提升。
图4 常规PI和模糊PI速度控制器仿真结果
3.2实验验证分析
实验所用永磁直线同步电机伺服系统平台如图5所示,包括控制电路、驱动电路、平板式永磁直线同步电机和相关测试工具等。其中,主控器采用DSP+ CPLD作为基础处理构架,运用专用软件进行编程实验。
在速度环调试中,笔者引入模糊PI速度控制器替代原来的常规PI控制器,分别在常规PI控制器和模糊PI控制器下进行试验,速度给定也设为1 m/s,得到实际速度响应结果如图6所示,其中常规PI速度控制器试验结果如图6(a)所示,模糊PI速度控制器试验结果如图6(b)所示,对实验结果分析可得,引入模糊PI速度控制器相对于常规PI速度控制器,永磁直线同步电机伺服系统的速度响应性能得到较好提升,动态响应更为迅速,超调降低,而且稳态性能也得到提升。试验结果充分验证了前述Simulink仿真结果。
4结束语
本研究提出了基于永磁直线同步电机伺服控制系统的模糊PI速度控制器,仿真和实验结果表明,模糊PI速度控制器可有效降低速度响应的超调量和调节时间,实现伺服系统的动态性能的提升,同时使系统速度调节参数具有自适应性。
图6 实验速度响应结果
在下一阶段的实际应用推广时,还可以根据运行情况适当修改模糊规则或者继续细分输入量的论域等级,从而取得更优异的控制效果。
摘要：针对永磁直线同步电机伺服系统常规PI速度调节器动态响应慢、输出超调大等问题,提出了模糊自适应PI速度控制器,对比常规PI速度控制器进行了仿真和实验。基于永磁直线同步电机矢量速度闭环控制,分析了模糊PI速度控制器和基于模糊PI控制器的伺服矢量控制系统的结构,设计了模糊PI速度控制器,在Matlab/Simulink仿真环境下,建立了基于模糊PI速度控制器的永磁直线同步电机伺服系统仿真模型,并通过实际永磁同步直线电机伺服系统实验对仿真结果进行了实验验证。研究结果表明,模糊PI速度控制器,相对于常规PI控制器,可以明显降低超调量和调节时间。将仿真结果和试验结果对比,两者基本吻合,说明模糊PI速度控制确实可以较好地改善永磁直线同步电机伺服系统的动态性能。
模糊PI 篇5
汽车直接横摆力矩控制(DYC)对提高汽车操纵稳定性具有重要意义[1],已成为汽车主动安全控制的研究热点。附加横摆力矩决策是直接横摆力矩控制中的最核心部分,常用控制方法有PI控制、前馈和反馈控制[2]、最优控制[3]、滑模变结构控制[4]、神经网络控制[5]等。自适应模糊PI控制方法通过模糊推理对PI控制参数进行修正,能够适应被控过程参数的变化,提高控制效果[6],因此论文应用自适应模糊PI控制方法设计了附加横摆力矩决策控制器,采用规则制动力分配方法进行主动差动制动实现汽车横摆力矩控制,并通过Matlab/Simulink与CarSim联合仿真对所研究控制方法进行了仿真试验验证。
1、控制结构原理
横摆力矩控制原理如图1所示。参考模型根据汽车前轮转角和车速给出横摆角速度期望值,横摆力矩决策控制器由横摆角速度期望值和实际值偏差计算出附加横摆力矩,并通过制动力分配器分配四轮制动力矩进行主动差动制动实现。
从提高汽车实时性的角度,参考模型选择汽车操纵稳定性线性二自由度模型[7],并将其横摆角速度的稳态值作为控制作用的参考值。
横摆角速度稳态值为:
式中,稳定性系数L为前后轴之间的轴距;γd为横摆角速度稳态值。线性二自由度模型中轮胎模型为线性轮胎,考虑到轮胎饱和状态,设定横摆角速度的门限值[8]为:
2、横摆力矩决策控制器设计
自适应模糊PI控制器通过模糊推理实现PI控制参数的自整定,使被控对象具有良好的静、动态特性[9]。控制器根据汽车横摆角速度期望值和实际值差值△γ、差值变化率■,通过模糊推理给出调节参数Kp、Ki,对初始PI参数进行自适应整定,决策出所需的附加横摆力矩。设Kp1、Ki1为PI调节器的初始参数,ip、ii为PI调节器的修正系数,ΔKp、ΔKi为PI调节器最终输出参数,则PI控制参数的整定公式如下:
论文基于自适应模糊PI控制理论设计了附加横摆力矩决策控制器,控制原理如图2所示。
论文模糊控制器差值和差值变化率采用“负大”(NB)、“负中”(NM)、“负小”(NS)、“零”(Z0)、“正小”(PS)、“正中”(PM)、“正大”(PB) 7个语言变量值来描述。模糊输入语言变量模糊子集为{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB},输出语言变量模糊子集为{ZO,PS,PM,PB}。输入量差值和差值变化率模糊化后的论域均为[-3,3],输出量Kp、Ki模糊化后的论域均为[0,3]。隶属函数如3、4图所示:
参数整定原则:当Δγ较大时,即横摆角速度实际值相对于期望值偏差较大,为避免车辆出现较大的横摆运动,应取较大Kp的和较小的Ki;当横摆角速度差值Δγ和差值变化率均为中等大小时,为使车辆状态不出现大幅变化,应取较小的Ki和适当的Kp。
基于参数整定原则的模糊控制规则如表1、表2所示:
3、制动力分配器设计
横摆力矩最终通过制动力分配产生差动制动实现。论文采用双轮制动规则制动力分配方法,设计了制动力分配器,通过控制相应轮缸压力进行差动制动实现横摆力矩控制。
附加横摆力矩由一侧两个车轮同时制动产生,每一个车轮制动时所产生的附加横摆力矩ΔM'与总附加横摆力矩△M的关系为:
附加横摆力矩与制动轮制动力的关系为:
制动力与制动力矩关系为:
制动力矩与轮缸压力的关系为:
将上述三式整理可得制动轮轮缸压强与附加横摆力矩的关系为:
式中,Fx为(i=1,2,分别表示前轮、后轮)制动轮的制动力;B为车轮轮距;Tb为制动力矩;r为轮胎有效滚动半径;Pi为制动轮的轮缸压强;k为效能因子,即制动轮单位轮缸压强制动力矩。
4、仿真试验验证
应用Matlab/Simulink与CarSim联合仿真试验对所研究的控制方法进行验证,并与无控制进行对比。CarSim中所选取的车辆模型部分参数如表4所示。
仿真工况选择急剧双移线试验工况,车速为90km/h,路面附着系数为0.5。
仿真结果如图7-图11所示。
从仿真曲线中可以看出自适应模糊PI控制相对于未控制能够很好的控制汽车横摆角速度,提高行驶稳定性,如图7所示。模糊PI控制相对于未控制质心侧偏角较小,汽车稳定性好,如图8所示。模糊PI控制相对未控制能够较好的跟踪期望轨迹,如图9所示。汽车行驶时所需的附加横摆力矩如图10所示,分配到各个轮的轮缸压力如图11所示。
5、结论
模糊PI 篇6
无刷直流电机(BLDCM)是电机学、电力电子技术和控制理论相结合的产物，是随着半导体电力电子技术发展而出现的最具发展前途的机电一体化电机。无刷直流电机结构简单、成本较低、控制方便，广泛用于对转矩脉动要求不高的调速传动系统。
通常，BLDCM转速控制系统采用传统的PI控制。为了达到较好的控制性能，该控制方法需要根据电机模型对PI调节器的参数进行整定或优化设计[1]。模糊控制是把一些具有模糊性的成熟经验和规则有机地融入到传统控制系统中，该控制技术具有控制速度快、鲁棒性好等优点。随着BLDCM应用范围的扩大，智能控制技术将受到更广泛的重视[2]。因此本文对基于模糊PI控制的无刷永磁直流电机调速系统进行研究。
2 无刷直流电机模糊控制原理
2.1 无刷直流电机数学模型
BLDCM控制系统由电动机、转子位置传感器和电力电子开关电路组成，直流电源通过开关电路向电机定子绕组供电，位置传感器检测转子位置，根据转子位置来控制开关管的导通和截止，实现换相。为使电机获得连续转矩，只需要保持定子磁动势与转子磁动势接近于垂直的关系即可。三相BLDCM在360°(电角度)内的换相过程中，定子的磁场是步进地、跨越地前进，每步跨越60°(电角度)，而转子是连续运行的[3]。
假设磁路不饱和，不计涡流和磁滞损耗，三相绕组完全对称，定子绕组的自感和互感为常数，当采用星型连接时，有ia+ib+ic=0，因而有：
式中：ua,ub,uc分别为定子相电压;ia,ib,ic分别为定子相电流;ea,eb,ec分别为定子每相的反电动势;L为每相绕组电感，L=Ls-M,Ls为相绕组自感，M为相绕组互感。
电动机的电磁转矩为
BLDCM的机械特性可用下式表示：
式中：Ω为机械角速度;Udc为电源电压;DU为功率开关管的饱和管压降;I为定子每相绕组电流。分析可知，BLDCM的转速表达式与有刷直流电动机相同，机械特性较硬，其控制性能和一般有刷直流电机的一样好。
2.2 无刷直流电机模糊控制系统
一般的BLDCM模糊控制系统，由于大多数情况下采用的是二维模糊控制器结构形式，具有类似于常规PD控制器的作用，由线性控制理论可知，此控制系统动态性能较好，稳态特性较差。BLDCM常规PI控制系统，根据BLDCM数学模型进行稳定性设计和比例、积分参数整定，可以获得较好的动、静态性能。PI控制器结构简单，容易实现，在BLDCM控制系统中占有统治地位。但是，由于常规PI控制器不具有参数自整定的功能，在系统参数发生变化时，尤其是当环境因素变化较大时或者是在高阶、非线性的系统中，难以保持设计时的性能，也难以满足控制要求。
BLDCM模糊PI控制系统综合了模糊控制器及PI控制器的优点，在PI控制器中加入模糊控制方法构成了可以自整定参数的模糊PI控制器，通过在线整定比例、积分系数，既具有较好的动、静态性能，又可以自整定参数以满足不同工况的需求。
模糊PI控制器以误差e和误差变化率ec作为输入语言变量，以PI调节器的比例系数Kp和积分系数Ki作为输出语言变量，进行在线整定。隶属度函数选择三角形函数trimf。隶属度为一个0到1之间的任意值，是一个小数，而浮点数计算将消耗单片机CPU大量的时间。为了保证系统的实时性，本文用整型值0～0x0100线性表示0～1之间的浮点数，这样既可保证隶属度值的精度，又便于dsPIC30F4011计算。根据转速变化范围，将输入量e和ec的论域设为[-0x03ff,0x03ff]，在论域上设置7个模糊集合{NB,NM,NS,ZE,PS,PM,PB}，即{负大，负中，负小，零，正小，正中，正大}，其隶属度函数如表1所示。
同理输出变量Kp,Ki的论域为[0,0x03ff]，论域上设置4个模糊集合{ZE,PS,PM,PB}，隶属度函数也为trimf，即三角形函数，参数为[a b c]时其表达式为
式中：X为论域上的模糊集合;x为论域上的任意值。
一般情况下，参数Kp,Ki的自整定规则为：当|e|较大，为了保证系统具有较好的快速性，应选取较大的Kp，为避免系统出现过大超调，通常取Ki=0。当|e|为中等时，为了避免系统超调过大，应根据|ec|适当减小Kp并选择恰当的Ki。当|e|较小时，为获得良好的稳态性能，应取较大的Ki和较小的Kp。由此建立了如表2所示的模糊PI控制器规则表。模糊推理机选择最小推理机，即所有的模糊交都选择最小(min)算子，所有的模糊并都选择最大(max)算子。采用中心平均解模糊器，对模糊推理机的输出求平均值[4]。
3 控制系统硬件软件设计及结果分析
本文采用的BLDCM型号为60ZW-60W，额定电压48 V，额定转速2 000 r/min,3对磁极，采用三相星型连接。其控制系统原理框图如图1所示。
3.1 硬件电路设计
ds PIC30F4011是Microchip公司专为电机高速控制设计的一种16位微处理器[5]，既拥有16位闪速存储器单片机的高性能，又兼具数字信号处理器(DSP)的计算能力和数据吞吐能力，为嵌入式系统设计提供了适合单芯片、单指令流的解决方案。所以选择dsPIC30F4011为无刷直流电机控制系统的主控器，外围电路如图2所示。AN7引脚外接一个电位器作为无刷永磁直流电机的速度给定，控制器根据速度给定值改变PWM输出的占空比来调节电机的实际转速。RB8外接的开关用于控制电机的启停。电平变化通知输入引脚CN2,CN3,CN4接霍耳传感器的输出，检测转子位置。INT0引脚接一路霍耳传感器的输出，用于测量电机转速。
为了便于查看电机的运行状态，同时很直观地观察电机给定转速值和实际转速值，本设计中加入LCD显示模块。程序的编写选择4位数据格式，省去了检查LCD忙状态的过程，也省去了读LCD的过程，因此，可以将读写指令控制线(R/S)直接接低电平。但是，写指令或数据前必须在程序中加入适当的延时子程序，以确保不会发生写冲突。
隔离驱动电路与逆变电路主回路如图3所示。逆变器开关采用IRF540N，其功率驱动部分是控制系统的重要组成。驱动电路将控制器的控制信号进行功率放大，变成能使开关管饱和导通和可靠关断的驱动信号。一般而言，上桥臂的功率管驱动包括悬浮门极驱动电源、脉冲变压器、自举电路和电荷泵等方式[6]。本设计选用带自举功能的IR2110来驱动逆变电路。IR2110是IR公司的桥式驱动集成电路芯片，采用高度集成的电平转换技术，简化了逻辑电路对功率器件的控制要求，同时提高了驱动电路的可靠性。采用高速光耦6N136，接在单片机的PWM输出信号级与功率管驱动器IR2110的输入级之间，对单片机起到隔离保护的作用，可减小电磁干扰和噪声串扰对单片机正常工作的影响，并将单片机的输出级电平匹配到IR2110的输入级电平。
3.2 系统软件设计
本设计采用模糊PI调节器控制电机的转速，主程序流程图如图4所示。主程序的流程为：当初始化MCPWM,ADC、输入变化通知引脚、外部中断INT0、定时器Timer3,LCD等模块和所用端口之后，程序将等待一个启动信号，按下键后，BLDCM开始运行。在主程序的循环过程中，将产生AD中断，电平变化CN中断，INT0中断。AD中断作用是将ADC模块所采集到的电位计电压转换值作为电机的给定速度。CN中断作用是采集霍耳元件的输出信号，根据霍耳元件的输出电平的变化来改变通电的相序，通过不断改写换向控制字，使电机连续运转。INT0中断的作用为第1次进外部中断时打开定时器，第2次进中断后关闭定时器，读出定时器的值，经过简单计算后，可以得到实际转速值。
PWM调制方式分为全桥调制和半桥调制两大类型。全桥调制方式由于功率管的开关损耗是半桥调制方式的2倍，降低了控制器的效率。在相同的平均电磁转矩下，半桥调制方式比全桥调制方式的稳态转矩波动小;在相同的PWM占空比及相同母线电压下，半桥调制方式的绕组电流稳态值要大于全桥调制方式的绕组电流稳态值。所以此次设计采用on_pwm半桥调制方式(即前60°全通，后60°调制)。
模糊控制器程序主要包括模糊化，模糊推理以及解模糊3步，将其分为3个子程序，即模糊化函数，模糊推理机函数，解模糊器函数。在模糊化函数中，论域分割成8个区间：[-0x03ff,-0x0300],(-0x0300,-0x0200],(-0x0200,-0x0100],(-0x0100,0],(0,0x0100],(0x0100,0x0200],(0x0200,0x0300],(0x0300,0x03ff]。模糊集合采用三角形隶属度函数，将输入量映射到模糊集合{NB,NM,NS,ZE,PS,PM,PB}中。耗时的浮点数乘除运算被简化为整型数加减法运算和移位运算，提高了运算速度。由于输入量误差e和误差变化量ec都是不含噪声的准确值，为了简化模糊推理机的运算，输入量e和ec的模糊化均采用单值模糊，即e和ec在各自的模糊单值上的隶属度值都为0x0100。采用最小推理机，求输出模糊集合的隶属度函数。解模糊器采用中心平均解模糊器，算出Kp,Ki对应的值。
3.3 系统测试及结果分析
图5～图7为实测的IR2110下桥臂控制信号波形、电机线电压和相电压波形。其中阴影部分表示对应逆变器开关管进行PWM调制，高电平表示对应桥臂的开关管恒通，低电平表示对应桥臂的开关管恒断。
给定转速、实测转速和测量误差如表3所示。实验结果表明，模糊PI控制能够对BLDCM实现较好的转速控制。该控制方法可以省去Kp,Ki具体计算，只要知道Kp,Ki的大概范围，就能达到较好的效果控制，具有一定的自适应控制能力。如果希望获得更好的控制性能以及较好的自适应控制能力，可以采用结合神经网络的模糊控制。
4 结论
本系统以dsPIC30F4011单片机为控制器，采用功率驱动器IR2110的自举工作方式驱动逆变桥，并以LCD为显示器件，设计并实现了无刷直流电机转速闭环模糊PI控制系统。系统实验结果验证了提出的模糊PI控制系统的可行性和正确性。模糊PI控制器参数的选择并不依赖于具体的电机结构参数的数值，具有一定的自适应能力，系统参数发生变化时能自整定PI系数，适用范围广。
参考文献
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[5]王晓明,王玲.电动机的DSP控制—TI公司DSP应用[M].北京:北京航空航天出版社,2004.
模糊PI 篇7
作为可再生能源之一的太阳能具有安全可靠、无噪声、无污染等优点 , 是一种可持续发展的理想绿色能源[1]。目前 , 太阳能光伏发电系统的应用形式主要有两种 : 小容量的独立光伏发电系统和中大容量的并网光伏发电系统 , 而后者将是光伏发电系统利用的主流。因此 , 并网光伏系统的研究成为了太阳能开发和利用的研究热点,其中并网逆变器的控制在并网发电中起到关键作用, 是整个系统的研究重点。
光伏发电系统本身是一个多变量、非线性、时变的系统 , 基于传统线性的PI控制策略 , 一旦被控对象的参数发生改变后 , 就很难保证系统具有优良的动态控制品质 , 具体表现在对动态性能变差 , 抑制干扰能力减弱等 , 甚至会出现不稳定。为了克服该问题 , 本文利用模糊PI控制器来替代传统的PI控制器。由于模糊控制本身是一种不依赖于被对象精确数学模型的非线性控制方法 , 可以在一定程度上解决参数变化和结构不确定性问题 , 具有较强的自适应性和鲁棒性[2]。
本文将模糊PI控制器应用于并网光伏逆变器控制中 , 即根据光伏系统的运行特点 , 在常规PI调节器的基础上 , 自整定PI控制器的参数Kp、Ki构成模糊PI控制器 , 对系统进行仿真研究 , 并对PI控制和模糊PI控制的仿真结果进行对比分析。
2光伏并网逆变器的拓扑结构
光伏并网系统的主要功能是将光伏阵列输出的直流电能通过逆变后馈送给电网 , 其本质为有源逆变。在两级式并网光伏发电系统中 , 后级为全桥逆变和L C滤波电路 , 不仅承担着把光伏电池发出的直流电逆变为交流电 , 还承担着对频率、电压、电流、相位、有功与无功等进行控制 , 是整个并网系统的核心和技术关键 , 它决定着光伏系统输入到电网的电能质量[3]。下图为光伏并网逆变器的拓扑结构图 :
3光伏并网逆变器控制策略
光伏并网系统是一种利用光伏效应产生直流电 , 该直流电经逆变转换为与电网电压同频、同相的交流电并接入电网。本文采用的控制策略 : 测取逆变侧的三相电流信号 , 将电流信号经坐标变换和旋转矢量变换 , 并经模糊PI控制方法处理后产生空间矢量脉宽调制波 (Space Vector PWM Modulation,SVPWM) 来驱动逆变器工作 , 对逆变器实施双闭环控制。
3.1基于闭环矢量的模糊控制
光伏并网逆变器的控制目标是使逆变器的输出电流为稳定的正弦波 , 并且使逆变器的输出电流和并网侧 电压同频 同相。 控制系统 由直流电 压外环和有功、无功电流内环组成。本文采用扰动观察法实现最大功率点跟踪 (MPPT), 并给出直流侧参考电压Udc*, 电压外环采用模糊PI控制器提高系统动静态性能。在电网电压定向的旋转坐标系中 , 直流电压的控制可以通过d轴电流分量id的控制来实现 , 因此经模糊PI控制器输出的d轴电流参考量即为有功电流内环的电流参考值id*,从而实现对并网逆变器的有功功率进行调节。 无功电流内环的参考值iq* 则是根据需要向电网输送的无功功率参考值q* 来实现的 , 当令iq*=0时 , 并网逆变器处于单位功率因素状态仅向电网输送有功功率[4]。
电流内环控制在d - q坐标下实现 , 即电流内环P I调节器的输出信号经过2S /3S变换后 , 通过空间矢量脉宽调制 ( S V P W M ) 得到并网逆变器相应的开关信号Sa、Sb、Sc从而实现逆变器的并网控制[5]。 其基于模糊矢量控制系统图如图2所示。
3.2模糊PI控制器设计
模糊PI控制器是在数字PI控制器的基础上增加模糊逻辑控制模块 , 其结构图如图3所示。它是以被控对象的反馈值与目标值的误差e和误差变化率ec作为输入 , 以PI的参数Kp和Ki作为输出。在matlab中利用FIS文件编辑器创建一个两输入 ( e、ec) 和两输出 ( Kp、Ki) Mamdani推理的模糊控制器 , 如图4所示。
3.2.1控制器变量的模糊化
模糊化的实际就是通过模糊集合及相应的隶属度函数来表示确定的实数输入量。模糊PI控制器的参数根据偏差e和偏差变化率ec进行自动调整 , 首先要对变量进行模糊化。也就是将模糊PI控制器输入量e、ec和输出参数Kp、Ki变换到相应的论域 , 并将数据转换成合适的语言值。把模糊子集[6]定义为负大 (NB)、负中 (NM)、 负小 (NS)、零 (ZO)、正小 (PS)、正中 (PM)、正大 (PB), 且上述这4个变量的论域均定义为{-6, -5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5,6}[6]。对输入输出的隶属度函数曲线都选为三角形函数 , 如图5所示。
3.2.2确定模糊规则
模糊规则的合理与否直接影响控制器的性能 , 模糊规则推理的输入输出都是模糊量 , 不同的模糊推理得出来的结果是不一样的 , 而采用不同的模糊推理方法 , 语言变量的分档也是不一样的。本文采用Mamdani法 , 也即MAX-MIN法来进行模糊推理[7]。
根据PI调节规律 , 通过工程设计人员的技术和实际操作控制经验 , 根据并网逆变系统的特点与专家经验来制定模糊规则。模糊控制器参数自整定遵循的总原则如下[8]: 前期减少积分Ki以防止饱和现象 , 后期增加积分Ki以减少系统的稳态误差 ; 当偏差e偏大时增加比例Kp以增加响应速度 , 同时选取较小的Ki以防止系统出现较大的超调产生积分饱和 ; 偏差偏小时增加积分以保证系统稳定 ; 偏差增量ec偏大时增加积分Ki作用 , 反之则减小积分Ki作用。
本文采取的模糊规则如表1、表2所示[9], 采用“if A and B then C”的形式。在该控制器中 , 输入变量经过模糊PI控制器后通过模糊推理可以得到输出变量的隶属度 , 然后采用解模糊处理得到精确的数字控制量。 解模糊的方法很多 , 有重心法、加权平均值法、中位数法等 , 本文采用重心法对输出量u进行去模糊化处理。 即 :,f(uk) 是uk处的隶属度。
在FIS文件编辑器界面中查看表面视图窗口 , 可以得到模糊控制器输出量Kp、Ki分别与输入量e、ec之间的非线性关系曲面图 , 如图6 (a)(b) 所示 , 模糊PI控制器在三维空间中是一张通过原点的分片二次曲面 , 整张曲面逼近一个阶数可以达到很高的非线性调节律 , 故其整体控制效果要优于普通的PI控制器 , 模糊PI控制器在控制过程中的前期阶段具有PI控制器的全部优点 , 而在控制过程的后期阶段又具有模糊控制器的所有优势 , 因此是一种性能优良的控制器[10]。
4仿真实验及结果分析
4.1仿真模型及参数设置
基于Matlab/Simulink仿真平台 , 搭建基于模糊PI控制的三相光伏并网系统仿真模型 , 如图7所示。该仿真模型主要分为光伏电池模块、MPPT模块、SVPWM模块、 坐标变换模块、电流电压矢量控制模块等几个主要部分。 其中 , 基于Boost DC-DC变换器的MPPT仿真模型如图8所示 , 模糊PI控制模块的仿真模型如图9所示。
仿真光伏电池内部参数 : 开路电压Voc=708V、短路电流Isc=14.88A、最大功率点电压Vmp=576V、最大功率点电流Imp=13.88A。标准测试条件 ( 光照强度为1000W/m2, 电池温度为25℃ )[11]。电网线电压380V, 频率50Hz, 直流侧电容5000u F, 开关频率10k Hz, 滤波电抗器电感3mh, 等效电阻0.01Ω。直流侧输出参考电压设置为700V, 控制器参数设置下。
传统PI控制器参数 :dq坐标下电流内环PI控制器的参数分别为KPd=5,KId=0.1,KPq=1,KIq=0.1; 电压外环PI控制器参数都为KP=1,KI=20。
模糊PI控制器参 数[12]: 输入量化 因子ke=0.0086,kec=0.005; 输出量化因子kpu=0.1,kiu=5。
4.2仿真结果及分析
本论文用SIMULINK软件搭建了光伏电池最大功率点跟踪控制和三相逆变并网控制的仿真模型 , 仿真实验结果表明 , 并网电流与电网电压同频同相且谐波含量少 , 并网跟踪速度快。
图10可以看出 , 稳态时基于模糊PI控制的并网电流谐波纹波比基于PI控制的并网电流小 , 具有更好的控制性能。
对传统PI和模糊PI控制产生的并网电流进行FFT分析[13], 如图11所示。逆变器输出电压稳定 , 其中频率为50Hz的基波成分占绝大部分 , 其他频率的谐波很少。 由图11可知 , 采用PI控制时并网电流的THD为1.3%, 采用模糊PI控制时并网电流的THD为0.83%, 其谐波含量有所下降。
5结束语
模糊PI 篇8
关键词：煅烧炉,模糊控制,matlab仿真
1 引言
纯碱是重要的基本工业原料,在国民经济申占有重要地垃,它的产量和用量都是很大的。纯碱主要用于化学工业和玻璃工业,此外还用于冶金、造纸、印染、合成洗涤剂、石油、化工、食品等工业部门及民用。其中工业生产工艺主要有两种:传统的氨碱法和中国人发明的侯氏制碱法,无论是那种方法,都要需要将生产过程中重碱(主要成分为碳酸钠和碳酸氢钠的混合物)进行加热分解。而其中煅烧炉是必不可少的重要设备。分外热式煅烧炉和内热式煅烧炉(蒸汽煅烧炉)2种,由于内热式煅烧炉具有生产能力大、热效率高、运行周期长、便于自动化操作等优点,因而该化工厂轻灰煅烧炉全部采用内热式外返碱煅烧炉(c73.6 m X 30 m 3台、c73.0 m X30m 1台)共4台。由重碱工序来的粗重碱用皮带输送机运来,经加科器控制分配投入量,在炉头进碱螺旋输送机内与用作调节混合成水分的循环返碱一起混合后,被运入缎烧炉内。进碱螺旋输送机系一带状空心螺旋,它一方面起搅拌混合作用,一方面起输送物科作用。粗重碱在炉内受热分解、干燥、并随炉体转动作相继运动。蒸汽煅烧炉内重碱煅烧完成分解干燥反应。所需热源由中压蒸汽通过设于炉体内的加热管供应。由于上述反应过程设备的复杂、庞大,加上操作过程中加料器进料不均匀或炉体内加热波纹管泄漏造成炉内结疤,引起重心偏移,而使其在运行中产生不均匀转动,同时l0多年的运行之后出现了轻微弯曲变形,煅烧炉相对于电机是大惯量负载,这种状况导致炉体在旋转过程中会产生转速的变化,使该过程具有强非线性、参数时变等特性[2],[4]。
上述工业工程中,煅烧炉的转速决定其出碱量的多少,实际运行中控制在0.40-0.60r/min.由煅烧炉的转速控制出碱量最终控制螺旋运输机的运输量,由于工况不稳、分配器不均匀等扰动,造成单台炉的进碱量波动,如增大,则相同炉转下出碱量也增大,接着引起出料螺旋运输机的负荷增大,这时必需调整炉转,使得出碱量变小,以迅速减轻螺旋运输机的负荷,否则引起运输机电机电流保护跳电,造成停车事故。反之,当螺旋运输机的负载电流在额定值以下时,煅烧炉转速又没有达到最大时,应调整炉转,使得出碱量增大,提高生产效率。
以往做法是由现场操作人员监视螺旋运输机电流,煅烧炉炉转,根据经验调整炉转。这样一来,一方面因监控人员疏忽容易产生螺旋运输机电流过载而跳电的停车事故,另一方面操作人员往往趋于保守,设备不能工作在最佳负荷状态下,生产效率不高。
经过2004年工厂对整个控制系统进行DCS自动化改造,上述原人为控制过程被设计成一个单输入单输出的控制回路。即:螺旋运输机的电流为被控变量,煅烧炉转速为控制变量,选用普通数字PID控制器。实际运行中该回路不能正常投入运行。因为在实际控制系统中,煅烧炉这个大型回转设备,炉体采用钢板制成,直径3.6m,长30m,总质量约260t,选用一台功率为170kw的四极异步电机驱动。电机调速由变频器控制,经过调整变频器给定电压最终控制炉转。当控制器的输出变化量超过5%时,容易使变频器跳闸,使得煅烧炉停止工作,生产不能正常继续。故有必要对该控制回路进行改造。
2 控制方案的选择
针对以上情况,要求改进后的控制系统能具有缓慢、平稳的过度曲线。而且不能有较大的超调量。于是我们提出选用模糊控制方案,结合现场操作人员的经验,限制控制作用u的范围,使得最大输出也不能使变频器跳电。即牺牲系统的动态性能,换取稳态性能。普通模糊控制器相当于PD(比例微分)控制器,对输入量的处理是离散的,而且没有积分环节,所以本身无法消除系统的稳态误差,控制精度不高。由文献[1]知:模糊控制器将误差信号转化为论域上的整数值,即:
其中:
a为误差转化到论域上的整数值;
e*为某一时刻输入的误差;
ke为误差量化因子;
当a=0时,系统进入稳态,此时有:
设误差实际变化范围为{一e,e},误差的模糊论域为:
{一n,一n-1,…,一1,0,l,…,n-1,n},将量化因子
代入上式中,有:
随着n值增加,控制精度就会提高,但是模糊语言值相应的增加就会导致控制规则更为复杂,所以,一般规范化的论域形式通常取n=6,此时有:
由此可知模糊控制器对该稳态误差无法消除。
通过以上分析可知,对于该复杂的非线性系统,只采用常规PID控制或普通模糊控制都难以达到满意的效果。此次采用的混合策略模糊PID控制器,有机地将两者的优点结合起来,当误差小于此阈值e*时,采用PID控制,以提高系统的控制精度;当误差大于阈值e*时,采用模糊控制,缓慢地过度到小偏差内,以防止控制作用过大,造成停车事故。自适应模糊PID控制器的原理如图1所示。
3 模糊控制器的设计
3.1 输入、输出量及其隶属函数的确定
选择模糊控制器的输入变量为煅烧炉转速偏差e和偏差的变化率ec,输出变量为变频器给定电压u,相应的模糊集分别为E、EC和U,则它是一个双输入单输出的二维模糊控制器。对误差E、误差变化EC及控制量的模糊子集及其论域定义如下:
E、EC和U的模糊子集均为:
{NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB},E、EC和U的论域均为:{一3,一2,一1,0,1,2,3,}
设E、EC、U隶属函数曲线分布如图2
3.2 模糊控制规则表的确定
根据现场操作人员经验,可得针对E、C、U三个参数的
模糊控制规则表如表1所示。
在Matlab环境下,可以方便地设计模糊控制器。在命令窗口中键入Fuzzy命令[3],打开Fis editor,进入Membership function editor,编辑输入、输出量的隶属度函数,如图3所示。
3.3 基于模糊规则表的模糊推理
由模糊控制规则表1可知,各参数调节规则可写成如下条件语句的形式:
同理在上述编辑器中可以手动添加表1的规则。
本文采用工程上常用的Mamdani推理算法,利用“极大一极小”合成模糊规则,进行模糊运算。如e=P,ec=q,则由表1可得的模糊推理结论为[z]:
上式中:
根据表1和上式可求出控制量u,在不同的偏差e和偏差变化率ec下的所有模糊取值的隶属度,然后根据e和ec的测量值,运用反模糊化加权平均法进行模糊判决,可求出的精确值如下式:
4 仿真及结果分析
首先使用上述方法构建的普通模糊控制器在simulink环境下进行仿真,具体仿真框图如图4所示:
该系统仿真结果如下图5。
由以上结果可知:根据现场人员经验利用上述方法构建的模糊控制器能够实现所需要的动态曲线,满足了该煅烧炉自动调速系统的需求,使转速按预期的目标变化,而且没有大的超调量。但是该控制方案存在模糊控制的共同弱点,无法消除系统余差,于是前文提出的模糊-PI控制器就能很好地克服上述问题,该控制器具体仿真框图如图6所示。
文献3中选用switch模块进行仿真,本文考虑到在该模块作业下,PI控制中积分作用一直存在,且两个控制器都在同时计算,故选用if模块对偏差绝对值判断,并选择合适的控制器工作,同时对没有工作的控制器复位。该系统仿真结果如下图7所示:
上述控制方案在煅烧炉自动调速系统的现场实施过程中应注意以下几个问题,于模糊控制器,可将控制经验编制成表格,在JX-300系统中上可方便实现查找。无需复杂在线计算。而PI控制器,在使用过程中,其参数要根据实际情况调整,其整定标准也应偏重与稳定性。
5 结束语
工业工程对象复杂多变,模糊控制作为一种常见的,简单易行的智能控制方法,随着我国化工行业的自动化控制程度的提高,已普遍采用计算机机控制,故较容易在现场实施,根据现场客观情况和要求,灵活集成专家经验,得出所需要的响应指标。但是模糊控制本身也存在缺点,与其它控制方法的相互结合,各取所忧,则能收到良好的效果。总之,煅烧炉自动调速系统的实施,对提高系统稳定性,节能降耗有重要意义。
参考文献
[1]刘金琨,智能控制[M].北京:电子工业出版社.2005
[2]中国纯碱工业学会.纯碱工业[M].北京:化学工业出版社.1993
[3]范子荣.基于Matlab的自适应模糊PID控制器的设计[J].电气传动自动化2006,(30):11-13