基于模糊自适应PI的无刷直流电机调速系统研究

2019-01-10 01:48:14 现代电子技术2019年1期

王正家 何博 李涛 李明 何涛

关键词: 无刷直流电机; 调速系统; 初始比例值优化; 模糊自适应PI控制算法; 仿真; 动态性能

中图分类号: TN876?34; TM33                    文献标识码: A                      文章编号: 1004?373X(2019)01?0139?04

Abstract: Since the traditional PI control algorithm based speed control system of brushless DC motor (BLDCM) has low control precision and poor anti?jamming performance, a fuzzy adaptive PI control algorithm based on initial proportionality value optimization is presented, and an initial proportionality value optimization method is proposed. The mathematical model of dual closed?loop (current and speed) speed control system of BLDCM is built. The fuzzy self?adaptive PI control is carried out for speed loop. The system is designed and simulated with Matlab/Simulink. The simulation results of traditional PI algorithm, common fuzzy adaptive PI algorithm and optimized fuzzy adaptive PI algorithm are compared. The results show that the optimized fuzzy adaptive PI control algorithm has better dynamic performance and control effect for BLDCM speed control system.

Keywords: brushless DC motor; speed control system; initial proportionality value optimization; fuzzy adaptive PI control algorithm; simulation; dynamic performance

0  引  言

无刷直流电机(BLDCM)采用逆变器和转子位置传感器组成的电子换向器,替代机械换向器和电刷,既具有优良的调速性能,又克服了传统直流电机机械换向带来的诸多问题。但是BLDCM调速系统是一种复杂的控制系统,具有非线性、多变量和强耦合等电气特征,采用传统PI控制算法难以满足调速系统的动态性能要求[1]。

传统PI控制算法的调节过程性能取决于PI参数的整定情况,系统在各个运行状态下始终保持参数不变将导致运行效果不佳。为了使BLDCM调速系统具有更好的快速响应性、稳定性和自适应性,国内外学者将一些智能控制算法运用到BLDCM调速系统的控制中,诸如遗传算法、神经网络和模糊控制等。其中,模糊控制是最为常见的方法之一,具有自适应性强、实时性高、易于理解和实现等优点[2]。

本文在分析BLDCM特征的基础上,结合传統PI控制算法和模糊控制算法各自的优势,并优化初始比例值,提出新的模糊自适应PI控制算法,对BLDCM进行双闭环仿真系统研究,并对比分析了传统PI、普通模糊自适应PI和优化后模糊自适应PI三种控制算法的仿真结果。

1  BLDCM的数学模型

本文针对BLDCM为两相导通星形三相六状态的情形,对其数学模型和电磁转矩特性进行分析。假设电机定子空间上均匀排布,完全对称;电枢绕组连续且均匀分布在定子内表面;转子永磁体产生的气隙磁场近似为方波;磁路不饱和,且不考虑相关损耗;换相、齿槽及电枢反应等影响均不予考虑。因为BLDCM三相绕组采用星形连接,有[ia+ib+ic=0],则三相绕组的电压平衡方程式[3]为:

由图5可以看出,在参考转速为1 000 r/min,使用优化后模糊自适应PI控制的情况下,当空载启动时,速度曲线响应最快,调节时间最短,超调量几乎没有;在负载突变时,转速波动大小相对于传统PI控制和普通模糊自适应PI控制明显减小。证明优化后模糊自适应PI控制能够使调速系统具有更好的动态性能,抗干扰能力更强。

由图6可以看出,当设定转速变化时,传统PI和普通模糊自适应PI控制下的转速响应超调量都约为8.3%,而优化后模糊自适应PI控制下的超调量下降至2.7%,且調节时间也由前两者的0.13 s和0.11 s减小至0.08 s,使调速系统具有更快的转速响应和较小的超调量。

由此可见,当BLDCM调速系统受到外部负载扰动或突然改变设定转速时,本文所设计的基于初始比例值优化的模糊自适应PI控制器能够使系统具有更强的抗干扰能力、更快的响应速度和更好的自适应性。

5  结  论

仿真与对比实验分析表明,转速响应波形与理论分析相符,系统运行稳定、可靠。较传统PI和普通模糊自适应PI两种控制算法而言,本文提出的新的模糊自适应PI控制算法优化了初始比例值[KP0,]通过在线自调整其控制参数应用到BLDCM调速系统中,提高了系统的响应性、抗干扰能力以及自适应性。同时,该模糊自适应PI控制算法实现简单,不仅为今后分析无刷直流电机和对其控制策略的研究提供了新的方法,且在一定程度上缩短了开发周期,具有良好的应用价值。

参考文献

[1] 吴娉婷,魏国亮,王永雄.基于无传感器的BLDCM模糊自适应控制[J].电子科技,2015,28(10):119?122.

WU Pingting, WEI Guoliang, WANG Yongxiong. Fuzzy adaptive control of sensorless brushless DC motor [J]. Electronic science & techology, 2015, 28(10): 119?122.

[2] 程声烽,程小华.神经网络在无刷直流电机控制系统中的应用[J].电机与控制应用,2014,41(4):12?15.

CHENG Shengfeng, CHENG Xiaohua. Summary for applications of neural networks in brushless DC motor control systems [J]. Electric machines & control application, 2014, 41(4): 12?15.

[3] 雷金莉.无刷直流电机模糊PI控制系统建模与仿真[J].现代电子技术,2012,35(6):161?163.

LEI Jinli. Modeling and simulation of fuzzy?PI control system for brushless DC motors [J]. Modern electronics technique, 2012, 35(6): 161?163.

[4] 王葳,张永科,刘鹏鹏,等.无刷直流电机模糊PID控制系统研究与仿真[J].计算机仿真,2012,29(4):196?199.

WANG Wei, ZHANG Yongke, LIU Pengpeng, et al. Study and simulation of fuzzy?PID control system of BLDCM [J]. Computer simulation, 2012, 29(4): 196?199.

[5] 林聪,于跃.无刷直流电机模糊PI控制算法研究[J].轻工机械,2017,35(3):52?55.

LIN Cong, YU Yue. Research on fuzzy PI control algorithm for BLDCM [J]. Light industry machinery, 2017, 35(3): 52?55.

[6] 王霞,朱景伟.基于模糊PI控制的无刷直流电机调速系统[J].电气传动,2014,44(1):63?67.

WANG Xia, ZHU Jingwei. Speed control system of brushless DC motor based on fuzzy PI regulator [J]. Electric drive, 2014, 44(1): 63?67.

[7] 刘慧博,王静,吴彦合.无刷直流电机模糊自适应PID控制研究与仿真[J].控制工程,2014,21(4):583?587.

LIU Huibo, WANG Jing, WU Yanhe. Study and simulation of fuzzy adaptive PID control of brushless DC motor [J]. Control engineering of China, 2014, 21(4): 583?587.

[8] 刘金琨.先进PID控制Matlab仿真[M].4版.北京:电子工业出版社,2016:299?301.

LIU Jinkun.  Advanced PID control Matlab simulation [M]. 4th ed. Beijing: Publishing House of Electronics Industry, 2016: 299?301.

[9] 温佳斌,麻宸伟.无刷直流电机模糊PI控制系统设计[J].电机与控制学报,2016,20(3):102?108.

WEN Jiabin, MA Chenwei. Design of fuzzy PI control system for brushless DC motor [J]. Electric machines and control, 2016, 20(3): 102?108.

[10] 陈忠华,康立乾,王洋.直流调速系统中常规PI与模糊PI控制器的比较[J].计算机系统应用,2012,21(8):80?84.

CHEN Zhonghua, KANG Liqian, WANG Yang. Comparison between conventional PI controller and fuzzy PI controller in the DC drive system [J]. Computer systems & applications, 2012, 21(8): 80?84.

[11] 付子义,邢阳.无刷直流电机的变论域模糊自适应控制[J].计算机仿真,2015,32(5):336?339.

FU Ziyi, XING Yang. Brushless DC motor control based on variable universe fuzzy adaptive PID [J]. Computer simulation, 2015, 32(5): 336?339.

[12] 王晓远,傅涛.基于模糊RBF神经网络的无刷直流电机控制[J].微电机,2015,48(11):33?36.

WANG Xiaoyuan, FU Tao. Brushless DC motor control system based on fuzzy RBF neural network [J]. Micromotors, 2015, 48(11): 33?36.