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      智能型PI在永磁同步電梯門機(jī)驅(qū)動(dòng)器中的應(yīng)用

      2014-08-08 01:18:16單亞飛侯春輝王曦冉
      電機(jī)與控制應(yīng)用 2014年10期
      關(guān)鍵詞:智能型普通型調(diào)節(jié)器

      單亞飛, 侯春輝, 王曦冉

      (天津大學(xué) 電氣與自動(dòng)化工程學(xué)院,天津 300072)

      0 引 言

      門機(jī)系統(tǒng)中的三相永磁同步電機(jī)是一個(gè)多變量、非線性、強(qiáng)耦合系統(tǒng)。為實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)矩線性化控制,需要對(duì)轉(zhuǎn)矩的控制參數(shù)實(shí)現(xiàn)解耦。在雙閉環(huán)系統(tǒng)中,PI調(diào)節(jié)器的參數(shù)直接影響著系統(tǒng)的性能指標(biāo),不同門機(jī)系統(tǒng)具有不同的質(zhì)量,轉(zhuǎn)動(dòng)慣量大幅度變化對(duì)系統(tǒng)調(diào)速性能影響較大,傳統(tǒng)的PI調(diào)節(jié)器很難同時(shí)滿足不同門機(jī)系統(tǒng)的靜、動(dòng)態(tài)性能指標(biāo)。在PI調(diào)節(jié)器的基礎(chǔ)上,利用具有自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力的單神經(jīng)元,構(gòu)成單神經(jīng)元自適應(yīng)PI調(diào)節(jié)器,其權(quán)值可以依照外界環(huán)境來(lái)進(jìn)行學(xué)習(xí)。盡管該算法能適應(yīng)環(huán)境變化、具有較強(qiáng)的魯棒性,但權(quán)值的自校正速度較慢,導(dǎo)致對(duì)給定信號(hào)的響應(yīng)速度較慢。為提高響應(yīng)速度,在神經(jīng)元算法基礎(chǔ)上建立規(guī)則庫(kù),根據(jù)不同的系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài),采用不同的調(diào)整規(guī)則,獲得快速響應(yīng)的能力,有效增強(qiáng)了對(duì)門機(jī)系統(tǒng)參數(shù)的適應(yīng)性。

      1 單神經(jīng)元和專家系統(tǒng)相結(jié)合的智能型PI調(diào)節(jié)器的控制算法

      1.1 單神經(jīng)元和專家系統(tǒng)相結(jié)合的智能型PI調(diào)節(jié)器的結(jié)構(gòu)

      轉(zhuǎn)速的偏差、偏差的微分和積分分別代表了系統(tǒng)輸出的當(dāng)前、將來(lái)和過(guò)去三種狀態(tài)。合理使用這些信息,可在系統(tǒng)所允許的范圍內(nèi),盡快消除轉(zhuǎn)速偏差,又不產(chǎn)生或者少產(chǎn)生超調(diào),以使系統(tǒng)盡快達(dá)到最佳運(yùn)行狀態(tài)。

      圖1 單神經(jīng)元和專家系統(tǒng)相結(jié)合的智能型PI調(diào)節(jié)器

      控制器中專家系統(tǒng)的核心部分是由知識(shí)庫(kù)、推理機(jī)構(gòu)和控制算法組成。知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建是基礎(chǔ),其核心是如何表達(dá)和獲取知識(shí)。在各種表達(dá)方法中,產(chǎn)生式規(guī)則庫(kù)由于結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、更新方便、易于實(shí)現(xiàn)而獲得廣泛應(yīng)用。故本系統(tǒng)也采用這種結(jié)構(gòu),其知識(shí)表達(dá)形式為IF(condition),THEN(action),規(guī)則庫(kù)是根據(jù)系統(tǒng)調(diào)試運(yùn)行中的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)及參數(shù)變化規(guī)律等方面知識(shí)歸納整理而成。下面根據(jù)不同情況具體討論調(diào)整規(guī)則。

      1.2 調(diào)整規(guī)則

      取誤差閾值α為(1%~20%)nN,nN為電動(dòng)機(jī)的額定轉(zhuǎn)速。

      (1)大偏差范圍調(diào)整規(guī)則。

      當(dāng)e>α?xí)r,停止積分,并對(duì)積分值清零,只保留比例部分。

      (2)小偏差范圍調(diào)整規(guī)則。

      當(dāng)e≤α?xí)r,系統(tǒng)進(jìn)入小偏差范圍,需要即時(shí)調(diào)整KP和KI,以避免過(guò)調(diào),進(jìn)而使系統(tǒng)平穩(wěn)進(jìn)入穩(wěn)定運(yùn)行狀態(tài)。下面分3種情況討論小偏差范圍的調(diào)整規(guī)則。以下的KP和KI都≥0。

      ①x1x3>0時(shí),當(dāng)x1>0、x3>0或x1<0、x3<0時(shí),表明偏差向零趨近,因此應(yīng)逐步減小KP,削弱比例部分的控制作用。當(dāng)偏差越接近零,且接近零的速度越快時(shí),KP的衰減越快。

      x2>0時(shí),積分部分產(chǎn)生加速轉(zhuǎn)矩;x2<0時(shí),積分部分產(chǎn)生制動(dòng)轉(zhuǎn)矩。若x1>0、x2>0,積分部分產(chǎn)生的加速轉(zhuǎn)矩使偏差減小。若x1<0、x2<0,積分產(chǎn)生的制動(dòng)轉(zhuǎn)矩同樣有利于消除偏差。反之,若x1>0、x2<0時(shí),積分部分產(chǎn)生的制動(dòng)轉(zhuǎn)矩使偏差繼續(xù)增大。若x1<0、x2>0,積分部分產(chǎn)生的加速轉(zhuǎn)矩不利于消除偏差。因此,當(dāng)x1x2>0時(shí),應(yīng)增大KI,利用積分部分消除偏差。當(dāng)x1x2<0時(shí),則應(yīng)減小KI,以避免偏差繼續(xù)增大。因此,調(diào)整規(guī)則為

      (1)

      式中:q——學(xué)習(xí)次數(shù);

      y1、y2——比例系數(shù)KP和積分系數(shù)KI的調(diào)整速率;

      KP(q+1)、KI(q+1)——下一時(shí)刻的比例積分系數(shù);

      KP(q)、KI(q)——當(dāng)前時(shí)刻的比例積分系數(shù)。

      ②x1x3<0。當(dāng)x1>0、x3<0或x1<0、x3>0時(shí),偏差e≠0,且|e|繼續(xù)增大,快速增大KP,使x3盡快反號(hào),可以快速有效地減少偏差。偏差離零越遠(yuǎn),且離開(kāi)零的速度越快時(shí),KP增大得越快。KI的調(diào)整規(guī)則與x1x3<0時(shí)相同。調(diào)整規(guī)則為

      (2)

      式中:y3——比例系數(shù)KP的調(diào)整速率。

      ③x1x3=0。無(wú)論x1=0、x3=0還是x1=0、x3≠0或x1≠0、x3=0時(shí),都保持KP、KI不變。一旦離開(kāi)平衡點(diǎn),又成為x1x3≠0,則KP、KI重新進(jìn)入學(xué)習(xí)調(diào)整狀態(tài)。

      綜上所述,此類智能型PI調(diào)節(jié)器的調(diào)整規(guī)則可歸納為

      規(guī)則4 :IFe≤αANDx1x3>0 THENKP(q+1)=KP(q)-y1x3/x1;

      規(guī)則5 :IFe≤αANDx1x3<0 THENKP(q+1)=KP(q)-y2x1x3;

      規(guī)則6 :IFe≤αANDx1x3≠0 THENKI(q+1)=KI(q)+y3x1x2;

      規(guī)則7 :IFe≤αANDx1x3=0 THENKP(q+1)=KP(q),KI(q+1)=KI(q);

      規(guī)則8 :IFKP(q)<0 ANDKI(q)<0 THENKP(q)=0,KI(q)=0。

      2 永磁同步驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的仿真試驗(yàn)

      2.1 永磁同步電機(jī)控制模型

      圖2 基于智能型PI調(diào)節(jié)器的永磁同步電機(jī)雙閉環(huán)矢量控制仿真模型

      搭建永磁同步電機(jī)id=0雙閉環(huán)矢量控制模型如圖2所示。圖中smart PI模塊為智能型PI,dq-alfabata模塊為Park逆變換,alfabata-abc模塊為Clarke逆變換,abc-alfabata模塊為Clarke變換,alfabata-dq模塊為Park變換。PMSM模塊為永磁同步電機(jī),永磁同步電機(jī)的仿真模型參數(shù)如下:定子電阻Rs=0.01 Ω,直軸電感、交軸電感Ld=Lq=0.62×10-3H,永磁體磁鏈ψf=0.064 2 Wb,極對(duì)數(shù)pn=5。額定轉(zhuǎn)矩為3 N·m。

      2.2 智能型PI仿真模型

      圖3 與專家系統(tǒng)相結(jié)合的單神經(jīng)元PI仿真模型

      2.3 普通型PI和智能型PI速度跟蹤曲線與仿真結(jié)果分析

      根據(jù)不同的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量設(shè)計(jì)3組試驗(yàn),每組試驗(yàn)有兩個(gè)對(duì)比系統(tǒng),系統(tǒng)1基于普通型PI調(diào)節(jié)器,系統(tǒng)2采用智能型PI調(diào)節(jié)器。3組試驗(yàn)中兩個(gè)對(duì)比系統(tǒng)的PI參數(shù)都是根據(jù)J=0.1 kg·m2設(shè)計(jì)來(lái)的;其中給定轉(zhuǎn)速為10 rad/s。

      基于普通型調(diào)節(jié)器的調(diào)速系統(tǒng)仿真模型中,電流和速度調(diào)節(jié)器均采用PI調(diào)節(jié)器。按照先內(nèi)環(huán)后外環(huán)的規(guī)則,先計(jì)算電流環(huán)PI調(diào)節(jié)器的參數(shù)。

      (3)

      圖4 解耦之后的電流環(huán)

      電流環(huán)應(yīng)以跟隨性能為主,可將電流環(huán)傳遞函數(shù)式(3)設(shè)計(jì)為一階慣性環(huán)節(jié),即GI(s)=1/T0s+1。其中,T0為時(shí)間常數(shù),可以求得電流環(huán)PI控制器的增益KCP、KCI:

      (4)

      在工程上,時(shí)間常數(shù)也可通過(guò)期望的調(diào)節(jié)時(shí)間獲得。取電流環(huán)的調(diào)節(jié)時(shí)間ts=50 ms,在一階慣性環(huán)節(jié)中ts=3T0,即求得電流環(huán)的時(shí)間常數(shù)T0=16.7 ms。代入式(4)求得:KCP=0.0372,KCI=0.6。

      電流環(huán)是速度環(huán)的一部分,完成上述電流環(huán)設(shè)計(jì)工作后,開(kāi)始速度環(huán)分析。在分析速度環(huán)結(jié)構(gòu)時(shí),可將電流環(huán)簡(jiǎn)化為一階慣性環(huán)節(jié)。速度環(huán)應(yīng)采用PI控制器,將速度環(huán)開(kāi)環(huán)傳函設(shè)計(jì)為Ⅱ型系統(tǒng)。采用PI控制速度環(huán)動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)框圖如圖5所示。

      圖5 采用PI控制的速度環(huán)動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)框圖

      由圖5可得速度環(huán)的開(kāi)環(huán)傳遞函數(shù)

      (5)

      已知典型Ⅱ型系統(tǒng)的開(kāi)環(huán)傳遞函數(shù)形式為

      (6)

      定義變量h為頻寬,根據(jù)典型Ⅱ型系統(tǒng)參數(shù)設(shè)計(jì)算式

      (7)

      將式(7)代入式(6),并與式(5)進(jìn)行比較,獲得控制增益KP、KI的表達(dá)式為

      (8)

      通過(guò)分析不同的h對(duì)典型Ⅱ型系統(tǒng)的跟隨性能和抗干擾的各項(xiàng)性能指標(biāo),h=5時(shí)效果最好,代入數(shù)據(jù)求得:KI=89.72,KP=7.476 67。其中KC=1.5pnψf=1.5×5×0.064 2=0.481 5。求得的參數(shù)基本能獲得最佳控制的效果。

      分別把基于智能型PI和基于普通型PI的調(diào)速系統(tǒng)的跟蹤性能進(jìn)行仿真對(duì)比,如圖6~圖8所示。

      圖6 當(dāng)J=0.1 kg·m2時(shí)智能型PI和普通型PI的對(duì)比

      圖7 當(dāng)J=0.5 kg·m2時(shí)智能型PI和普通型PI的對(duì)比

      圖8 當(dāng)J=0.01 kg·m2時(shí)智能型PI和普通型PI的對(duì)比

      (1)當(dāng)J=0.1 kg·m2時(shí),放大其0~0.35 s部分得到圖6。普通型PI的σ=24.9%,tr=21.1 ms,ts=96.2 ms。智能型PI的σ=23.7%,tr=11.6 ms,ts=24.5 ms??梢钥闯鲋悄苄蚉I響應(yīng)時(shí)間較快,超調(diào)量較小,調(diào)節(jié)時(shí)間較短。

      (2)J擴(kuò)大到原來(lái)的5倍,即J=0.5 kg·m2,智能型PI和固定PI各參數(shù)保持不變。放大其0~0.35 s部分得到圖7。普通型PI的σ=19.58%,tr=56.2 ms,ts=242.0 ms。智能型PI的σ=11.0%,tr=28.2 ms,ts=49.2 ms??梢钥闯鲋悄苄蚉I的響應(yīng)時(shí)間較快,超調(diào)量較小,調(diào)節(jié)時(shí)間較短,這是因?yàn)楫?dāng)轉(zhuǎn)動(dòng)慣量變大時(shí),速度的變化率x3變得較小,誤差x1變得較大,根據(jù)規(guī)則庫(kù)智能型PI增大了KP所致。

      (3)J縮小到原來(lái)的1/10,即J=0.01 kg·m2,智能型PI和固定PI各參數(shù)保持不變。放大其0~0.1s部分得到圖8。普通型PI的σ=48.0%,tr=6.70 ms,ts=106.6 ms。智能型PI的σ=1.67%,tr=7.70 ms,ts=7.34 ms??梢钥闯鲋悄苄蚉I的響應(yīng)時(shí)間較慢,但調(diào)節(jié)時(shí)間較短,超調(diào)量比J=0.1 kg·m2時(shí)的智能型PI還小。這是因?yàn)楫?dāng)轉(zhuǎn)動(dòng)慣量變小時(shí),速度的變化率x3變得較大,誤差x1大幅度振蕩,根據(jù)規(guī)則庫(kù)智能型PI減小了KP所致。

      3 結(jié) 語(yǔ)

      針對(duì)不同門質(zhì)量的系統(tǒng),基于傳統(tǒng)PI調(diào)節(jié)器的控制系統(tǒng)對(duì)速度的跟蹤性能變化大,門輕時(shí)振蕩大,門重時(shí)響應(yīng)慢;而本文的基于智能型PI調(diào)節(jié)器的控制系統(tǒng)無(wú)論重門輕門,速度跟蹤的性能變化較小,整個(gè)控制系統(tǒng)具有較好的跟蹤性和良好的魯棒性。另外,該智能PI調(diào)節(jié)器設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單,在整個(gè)運(yùn)行過(guò)程中根據(jù)系統(tǒng)狀態(tài)自動(dòng)調(diào)整控制參數(shù),增強(qiáng)了對(duì)門機(jī)系統(tǒng)參數(shù)的適應(yīng)性,適合在實(shí)際中應(yīng)用。

      【參考文獻(xiàn)】

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