模糊PI参数自适应永磁同步电机矢量控制系统的研究

孙延军, 谭 兮, 刘志真, 冯鹏辉



模糊PI参数自适应永磁同步电机矢量控制系统的研究

孙延军*, 谭 兮, 刘志真, 冯鹏辉

(湖南工业大学 电气与信息工程学院, 湖南 株洲, 412008)

利用控制对象的非线性、参数时变性的特性, 将基于模糊推理的模糊PI控制器加入到永磁同步电机控制系统中, 在MATLAB/Simulink中建立相应的仿真模型. 仿真结果显示, 该系统具有反应速度快、超调小、动态性能好等优点.

智能模糊控制理论; 矢量控制; 自适应模糊控制; 仿真

近年来, 交流永磁同步电机(PMSM)因其具有效率高、体积小、适应性强和可靠性好等优点, 受到国内外许多专家学者的一致好评, 广泛应用于各种高要求的场合, 正在逐步取代直流电机、步进电机成为伺服驱动的发展方向.

传统的PMSM调速系统通常采用Pl控制[1]. 由于PMSM是一个多变量、非线性、强藕合的控制对象, 而PI控制实质上是一种线性控制, 其参数整定值一经设定便不再更改, 只是局域性的优化值, 而非全局最优值, 因此传统PI控制无法彻底解决动静态性能之间、跟踪设定值与抑制扰动能力之间存在的矛盾.

模糊控制系统具有较强的鲁棒性, 可以显著地减弱干扰和参数变化对控制效果的影响, 尤其适合非线性、时变及纯滞后系统的控制. 文中采用的是模糊PI参数自适应控制方法[2], 该方法把模糊控制与传统PI控制相结合, 通过模糊规则自动整定控制器参数[3], 极大地改善了系统的控制效果. 仿真结果表明, 系统具有较好的稳态精度和动态性能.

1 PMSM矢量控制系统的数学模型

在理想的情况下PMSM在-坐标系下的数学模型[4]如下:

2 模糊自适应PI控制系统的设计

模糊自适应PI控制器以误差和误差变化率c为输入量, 以PI参数KK或其增加量ΔK、ΔK为输出, 利用模糊规则对PI参数进行实时的调整(见图1).

图1 模糊自适应PI控制器结构图

模糊控制器的输入c与输出ΔK、ΔK都采用三角形隶属度函数, 论域的范围为[-6, 6], 在论域上选取7个子集: 负大(NB)、负中(NM)、负小(NS)、零(Z)、正小(PS)、正中(PM)、正大(PB). 其隶属度函数如图2所示.

图2 输入和输出的隶属度函数

模糊控制器的核心是模糊控制规则. 下面对一个典型的动态阶跃响应过程分析, 从而得出模糊控制规则[5](图3).

在系统刚刚启动的段, 存在大的偏差, 此时应该让控制器的输出为最大值, 来尽快消除偏差, 所以选取较大的K, 考虑到K也取值较大的话, 容易导致段严重的超调, 所以K应取较小值. 在段和段, 误差绝对值朝增大的方向变化, 此时应用相对较大的K和较小的K来迅速使误差绝对值朝较小的方向变化, 从而使系统快速地恢复到设定值附近.和段, 误差绝对值慢慢变小,K和K可以采取相对较小的值, 让控制器保持输出不变.段以后, 系统的调整趋向平稳, 可以采用较大的K和K来使系统具有更好的稳态性能. 基于以上分析, 可以得出误差和误差变化率与K和K之间的调整关系[6], 建立K、K模糊规则(表1和表2).

图3 典型的阶跃动态响应过程

表1 Kp的模糊规则表

表2 Ki的模糊规则表

3 仿真模型搭建

图4为转速环模糊PI自适应控制器的仿真模型, 对普通双闭环控制系统中的速度环进行了改进和优化.

图4 转速环模糊自适应控制器的仿真模型

图5为整个系统的仿真结构图. 用基于模糊自适应的转速环控制器代替普通的PI环, 以速度的误差和误差变化率为输入, 以PI参数或其增量为输出, 利用模糊规则在线对PI参数进行调整, 以实现PI参数随控制对象参数变化的最佳调整.

图5 模糊自适应PI矢量控制系统的仿真模型

4 仿真结果及分析

PMSM的参数设置为:R= 2.875 Ω、L=L= 0.008 5 H、Ψ= 0.171 Wb、= 0.001 47 kg·m2, 极对数为2, 电压逆变器直流侧给定电压300 V, PI控制中速度环的= 10.3,= 2.45, 仿真时间为0.08 s. 图6为转速在1 500 r/min时2种控制方式的转矩响应图. 经过对比分析可知, 转矩响应曲线在转速达到稳定后, PI控制转矩震荡较为强烈, 所以PI控制转速在启动阶段发生多次震荡, 延长了启动时间, 而模糊自适应PI控制的转矩则基本没有波动, 并且在0.04 s突然加入6 N·m的转矩后, 转矩也能迅速调整到负载附近. 通过对比充分说明模糊自适应PI控制有较强的抗扰性能.

图6 模糊自适应PI与PI控制下转矩响应曲线.

图7 模糊自适应PI与PI控制下速度响应曲线对比

由图7可知, 在2种不同的情况下, 采用模糊自适应PI控制都要比PI控制时响应速度更快, 而且几乎没有超调. 分析图7(a)和图7(b)可知, 在启动阶段PI控制要经过明显震荡才能达到稳态, 调节时间较长, 而模糊自适应PI控制则可迅速稳定在给定值. 在0.04 s 加入负载时, 模糊自适应PI控制的转速几乎无跌落, 且恢复的时间明显要比PI控制时的恢复时间短. 由此说明, 模糊自适应PI控制系统具有更好的控制效果[7].

5 结语

通过深入分析PMSM的数学模型与调速原理, 将普通PI控制用模糊PI参数自整定控制策略来代替并应用于PMSM控制系统[8]. 在设计参数合适的条件下, 模糊控制器能够根据系统的实际情况实现对速度控制器PI的最佳整定. 仿真结果表明, 该方法具有较好的响应速度和鲁棒性, 在动静态性能方面都比常规PI控制方法更加优越.

[1] 刘金琨. 先进PID控制及其MATLAB仿真[M]. 北京: 电子工业出版社, 2003: 115—129.

[2] 陶永华. 新型PID控制及其应用[M]. 北京: 机械工业出版社, 2002: 117—119.

[3] 张国良, 曾静, 柯熙政, 等.模糊控制及其MATLAB应用[M]. 西安: 西安交通大学出版社, 2002: 69—84.

[4] 唐任远. 现代永磁电机理论与设计[M]. 北京: 机械工业出版社, 2002: 30—48.

[5] Yangping Liu, Shuhong Liu, Hua jun Wang. DSP control implement of Permanent Magnet Synchronous AC servo motor based on vector control[C]. The International Conference on Mechatronics and Automation, 2009: 866—870.

[6] Bolognani S，Zigliotto M. Fuzzy Logic Control of a Switched Reluctance Motor Drive[J]. IEEE Transactions on Industry Applications, 1996, 32(5): 1063—1068.

[7] 纪志成, 薛花, 沈艳霞. 基于Matlab交流异步电机矢量控制系统的仿真建模[J]. 系统仿真学报, 2004, 16(3): 384— 389

[8] 洪乃刚. 电力电子和电力拖动系统的MATLA仿真[M]. 北京: 机械工业出版社, 2006: 150— 180.

Design on adaptive fuzzy control PI parameter vector control system of PMSM

SUN Yan-jun, TAN Xi, FENG Peng-hui, LIU Guo-ying

(School of Electrical and Information Engineering, Hunan University of Technology, Zhuzhou 412008, China)

According to the controlled object nonlinear, time-varying characteristics, the controller is designed by fuzzy PI control strategy, fuzzy PI controller based on fuzzy inference is added to PMSM control system, and the corresponding model of system is established based on the simulink of Matlab. The simulation result shows this system has fast response, small overshoot, better dynamic performance.

intelligent fuzzy control theory; vector control; adaptive fuzzy control; simulation

10.3969/j.issn.1672-6146.2013.04.013

TM 341

1672-6146(2013)04-0053-04

email: 554136255@qq.com.

2013-10-07

(责任编校:刘刚毅)