基于模糊自整定的異步電機矢量控制系統(tǒng)
許曉華（橫店集團聯(lián)宜電機有限公司，浙江東陽322118）
摘要：簡述了模糊自整定的原理以及基于模糊自整定的異步電機矢量控制系統(tǒng)的設計。針對傳統(tǒng)PlD控制存在的不足，借助高端數(shù)寧信號處理器TMS320F2812，將模糊自整定控制與空間矢量脈寬調(diào)制(SYPWM)控制系統(tǒng)有效地結(jié)合在一起，控制系統(tǒng)的性能得到了較大改善，降能指標明顯優(yōu)于傳統(tǒng)PID控制，進而增強了異步電機矢量控制的動態(tài)性能。
關鍵詞：模糊邏輯；磁場定向控制；異步電機；自整定
中圖分類號：TM301.2: TM343文獻標識碼：A文章編號：1673-6540( 2009) 12-0022-04
0引 言
隨著各種高性能微處理器及智能控制算法的不斷推出，加速了異步電機控制系統(tǒng)的發(fā)展。異步電機磁場定向控制已經(jīng)在工業(yè)上有大量的應用。磁場走向控制是通過坐標變換的方法將定子電流分解成勵磁電流isd和轉(zhuǎn)矩電流isq，在調(diào)速的過程中保持轉(zhuǎn)子磁鏈ψ2不變，即讓isd為常數(shù)，此時，異步電機可以像直流電機一樣靈活控制。但是異步電機磁場定向控制易受轉(zhuǎn)予時間常數(shù)變化的影響，結(jié)果破壞了轉(zhuǎn)矩的動態(tài)響應及整個系統(tǒng)的性能。為了消除這一影響，人們正在研究采用在線估計轉(zhuǎn)子時問常數(shù)的方法，而這種方法限制了轉(zhuǎn)矩與轉(zhuǎn)速之間的關系。
調(diào)速系統(tǒng)通常采用PID控制器，當系統(tǒng)遭受嚴重擾動時，其控制器增益固定，使得系統(tǒng)性能也嚴重下降。在實際生產(chǎn)現(xiàn)場，由于各種因素，如控制系統(tǒng)的傳遞函數(shù)與實際有偏差，拖動負載的參數(shù)并不如模型那樣一成不變，同時，電機本身是一個非線性的被控對象，許多拖動負載含有彈性或間隙等非線性因素【1】，因此使得傳統(tǒng)的PID控制器的參數(shù)往往難以達到****狀態(tài)，所以PID的參數(shù)增益必須能根據(jù)系統(tǒng)電流的變化趨勢不斷地進行調(diào)整。
為了進一步提高控制器的智能水平，提高控制系統(tǒng)的動態(tài)品質(zhì)，將傳統(tǒng)PID控制器與模糊控制技術相結(jié)合，設計出模糊PID參數(shù)自整定控制器【1】。與常規(guī)的PID控制相比，由于模糊控制不需要精確的數(shù)學模型，根據(jù)日常生產(chǎn)中的經(jīng)驗規(guī)則動態(tài)地輸出，對于解次異步電動機對象參數(shù)變化與非線性特性并提高系統(tǒng)運行的穩(wěn)定性有重要的借鑒意義。
1 Fuzzy-PID控制器的設計
隨著微處理器技術的發(fā)展，人們利用人工智能的方法將操作人員的經(jīng)驗作為知識存人微處理器中，根據(jù)現(xiàn)場的實際情況，微處理器能自動調(diào)整PID的參數(shù)，這樣就出現(xiàn)了智能PID控制器。模糊控制理論正好解決了被控制對象的參數(shù)變化與非線性特性以及操作者經(jīng)驗不易精確描述等問題。人們利用模糊數(shù)學，把規(guī)則的條件及有關信息作為知識存人微處理器知識庫中，然后控制系統(tǒng)根據(jù)輸入條件運用模糊推理，即可自動實現(xiàn)對PID控制器參數(shù)的****調(diào)整，這就是模糊門整定PID控制口。
本模糊控制器的結(jié)構(gòu)采用兩輸入單輸出的結(jié)構(gòu)、所采用的模糊規(guī)則如表l所示。合成推理算法采用Mamdani推理，兩個前提條件取最小化因子，結(jié)論部分取****化因子。解模糊采用重心法( COA)【3】。圖l給出了im1。模糊自整定的仿真模型。
圖1中isq，表示輸入指令值，Vsqref表示輸出值，偏差值及偏差變化值分別送給PI模塊和模糊邏輯模塊。對應于額定磁鏈的給定值isd為常值，給定isq由PI控制的外部速度環(huán)產(chǎn)生。模糊isq控制環(huán)的MF如圖2、3所示。所有的模糊變量：誤差e、誤差變化ce及輸出變化cu均以標幺化的形式給出。
在模糊控制器的設計和模糊控制理論的實際應用中，通常以e和c e，為輸入變量，經(jīng)過離散化、模糊化后查詢模糊控制喪，得到模糊輸出控制量c u。要提高模糊控制器的精度和跟蹤性能，各控制量的語言變量必須取更多的語言值，分檔越細，性能越好。因此本設計中模糊控制器采用NB（負大），NM（負中），NS（負�。�，Z（零），PS（正�。�，PM（正中），PB（正大）七個模糊語言邏輯變量來模糊化輸入偏差變量e、輸入偏差變化率c e。用NVB（負非常大），NB（負大），NM（負中），NS（負�。�，NVS |
