基于模糊PID算法的带式输送机控制研究

徐少杰

摘 要：带式输送机的运动是非线性且受不确定性因素影响，为了得到稳定的控制系统，文章将模糊控制与传统PID控制相结合，实现对输送机电机驱动的参数自整定功能，通过MATLAB仿真，验证输送机提高稳定性。

关键词：带式输送机；电机驱动；模糊PID算法；MATLAB

前言

随着环境意识的提高，国家对煤炭的产量提出更高的要求。煤炭年产量是根据皮带的运行速度，工作时间，单位面积上煤的重量乘积得出。但是皮带电机会受到外界扰动，使其不能匀速运动，从而影响产煤精度。本文通过比对，选择将传统PID控制与模糊控制相结合，使得电机控制系统在遇到外界扰动时，快速响应，消弱扰动响应，使系统达到稳定。

1 模型建立

模糊控制鲁棒性强，对模型的精确度要求不高，为了便于说明，根据带式输送机速度输入数据和电机驱动输出数据，通过matlab仿真拟合出基于速度的电机驱动模型。其传递函数[1]可以表示为式（1）：

在线整定的模糊PID控制系统，PID理想的控制算法如式（2）：

带式输送机在运煤过程中，由于破碎机的破碎不均衡，造成皮带局部受力过大，导致带式输送机的电机转速发生变化，使电机不能匀速运转。对于电机控制系统而言，使原本稳定的系统受到外界持续扰动，发生超调，变成不稳定的系统，需要重新对比例，微分，积分参数进行重新调整使系统重新达到稳定。此方法需要人工进行实时操作且响应速度较慢。取kx=0.2，wn=5，获得该系统初步控制器结构参数，初步整定后的控制闭环单位阶跃响应曲线如图1：

在此基础上引入模糊控制算法，电机驱动的FIS编辑器如图2。

经模糊化处理得到e和ec，通过模糊控制规则得出？驻kp，？驻ki，？驻kd，经逆模糊化方法得到新的kp，ki，kd进而改善系统性能。选择速度误差e和误差变化率ec的数据库模糊规则作为输入变量，选择？驻kp，？驻ki，？驻kd的数据库模糊规则作为输出变量，出于对计算量与准确度的考虑，本论文选取的模糊规则定义域为七个等级，分别为“负大”、“负中”、“负小”、“零”、“正小”、“正中”、“正大”；七个定义域选择等值三角分布并且：e，ec的模糊定义域设为：[-2，+2]；？驻kp的模糊定义域设为：[-0.2，+0.2]；？驻ki的模糊定义域设为：[-0.06，+0.06]；？驻kd的模糊定义域设为：[-0.3，+0.3]。

参数整定规则是控制器的核心，它由拟合传递函数的稳态计算和专家经验知识总结：针对不同的e和ec，？驻kp，？驻ki，？驻kd的整定原则为：（1）当|e|较大时，为得到较快地响应速度，对应的模糊控制规则应选较大的比例增益？驻kp与较小的微分增益？驻kd，积分增益曲0值可以有效地抑制较大超调量的出现；（2）当|e|和|ec|较小时，较小的比例增益？驻kp可以有效地抑制超调，使系统不会发生大的波动，此情况下，微分增益？驻kd的值也会影响超调量，取值越小超调量越小，积分增益？驻ki的值选始终[2-3]。

2 仿真

模糊PID控制器的核心是通过不同的扰动情形，自动导入对应的控制系统规则，从而得到较为理想的系统参数，使得控制系统在无人干预的情况下重新达到系统稳定，使得带式输送机快速恢复到匀速稳定运行状态。模糊规则的进一步细化与更多的参数获取，会进一步地提高系统的快速稳定响应。

在原始参数不变的情况下，被控系统的比例，积分，微分参数经模糊控制器重新整定，载入到带式输送机控制系统中，其仿真结果如图3：

3 结束语

因为带式输送电机在实际运行中会受到多种外部干扰使其无法长时间稳定运行。常规控制需要人为对系统进行参数调整；而本文所提控制系统，只需加载模糊控制器模块，实现自诊断，根据不同的规则输入，自动调整系统参数，不仅响应速度快而且实现无人值守的智能操作。最終结果显示模糊PID控制能够更好地实现系统稳定功能：系统的超调量减小到10%，响应速度快，系统更加稳定。

参考文献

[1]陆磊.模糊PID控制在轮式机器人上的应用[J].微型电脑应用，2010，26（12）：31-33.

[2]黄友锐，曲立国.PID控制器参数整定与实现[M].科学出版社，2010，2：8-15.