無刷直流電機控制系統(tǒng)仿真比較

程啟明, 徐 進(jìn)

(上海電力學(xué)院 自動化工程學(xué)院, 上海 200090)

無刷直流電機控制系統(tǒng)仿真比較

程啟明, 徐 進(jìn)

(上海電力學(xué)院 自動化工程學(xué)院, 上海 200090)

無刷直流電機(BLDCM)是一種多變量、非線性的控制對象,PID 控制等傳統(tǒng)控制方法難以達(dá)到現(xiàn)代工業(yè)控制高精度和高性能的要求.以BLDCM作為研究對象,介紹了BLDCM的結(jié)構(gòu)原理,給出了基于傳統(tǒng)PID、模糊PID和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID 3種BLDCM控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu),并在Matlab/Simulink仿真平臺上比較了3種BLDCM調(diào)速系統(tǒng)的性能.仿真結(jié)果表明,模糊PID控制系統(tǒng)的性能相對最優(yōu).

無刷直流電機; PID控制; 模糊PID控制; 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制

由于無刷直流電機(Brushless DC Motors,BLDCM)既具備交流電機結(jié)構(gòu)簡單、運行可靠、維護方便等一系列優(yōu)點,又具備直流電機運行效率高、無勵磁損耗以及調(diào)速性能好等諸多特點,故在當(dāng)今國民經(jīng)濟各個領(lǐng)域的應(yīng)用日益普及[1].

BLDCM系統(tǒng)是一個強耦合、多變量、非線性的系統(tǒng),傳統(tǒng) PID控制[2-4]已經(jīng)不能滿足現(xiàn)代工業(yè)控制中對電機的控制精度和性能要求.近年來發(fā)展起來的智能控制理論已逐漸成熟,并開始應(yīng)用在電機控制中.傳統(tǒng)PID控制策略很難達(dá)到系統(tǒng)的動靜態(tài)特性指標(biāo),若要使PID控制取得較好的控制效果,就必須通過調(diào)整好比例(P)、積分(I)、微分(D) 3種控制作用,形成控制量中既相互配合又相互制約的關(guān)系,這種關(guān)系不是簡單的線性組合,需從變化無窮的非線性組合中找出最佳.模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都具有任意的非線性表達(dá)能力,常規(guī)的模糊邏輯或BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)PID相結(jié)合組成的模糊PID或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器是一種很好的組合方式.

模糊PID控制[5-8]通過比較人類專家控制經(jīng)驗,具有對于非線性、復(fù)雜對象的控制更好的控制性能,模糊PID可以在線修正PID控制的參數(shù),其控制性能要優(yōu)于PID控制.

反向傳播(Back Propagation,BP)網(wǎng)絡(luò)PID控制[9-10]的輸出參數(shù)是通過BP網(wǎng)絡(luò)不斷地在線學(xué)習(xí),且權(quán)值系數(shù)的不斷調(diào)整使系統(tǒng)運行的穩(wěn)定狀態(tài)在通過某種最優(yōu)的控制規(guī)律下輸出而達(dá)到.

本文將傳統(tǒng)PID,模糊PID,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID 3種控制方式分別用于BLDCM的控制中,并通過仿真軟件來比較其控制性能.

1 BLDCM轉(zhuǎn)速控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

圖1為BLDCM控制系統(tǒng)的原理框圖.

圖1 BLDCM雙閉環(huán)系統(tǒng)原理示意

BLDCM控制系統(tǒng)采用雙閉環(huán)控制,其中,外環(huán)為速度環(huán),主要起穩(wěn)定轉(zhuǎn)速和抗負(fù)載擾動作用;內(nèi)環(huán)為電流環(huán)(或轉(zhuǎn)矩環(huán)),主要起穩(wěn)定電流和抗電網(wǎng)電壓波動的作用.首先,通過霍爾傳感器測出無刷直流電機的轉(zhuǎn)速信號,得出電機的定子相對于轉(zhuǎn)子的位置信息,通過轉(zhuǎn)速計算模塊得出電機的實際轉(zhuǎn)速;然后與給定的轉(zhuǎn)速進(jìn)行比較,誤差信號會作為轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)器的輸入信號.其中,轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)器是由PID控制器控制的,電流的參考信號為其輸出的信號.由測量模塊測出無刷直流電機定子電流信號,將其與輸出信號比較后作為電流內(nèi)環(huán)調(diào)節(jié)器的輸入信號,通過其與三角載波信號對比產(chǎn)生脈沖寬度調(diào)制(PWM)信號,與電機的正反轉(zhuǎn)信號進(jìn)行邏輯與的運算后輸入到驅(qū)動放大電路中,輸出的數(shù)據(jù)作為逆變器功率開關(guān)管的輸入,用以控制功率管的導(dǎo)通與關(guān)斷,從而控制電機的轉(zhuǎn)速.

2 模糊PID與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID的控制結(jié)構(gòu)

圖2為模糊PID控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖.模糊自適應(yīng)PID控制系統(tǒng)以給定電壓值和實際檢測電壓值的誤差e和誤差導(dǎo)數(shù)ec為變量輸入,然后通過e和ec的關(guān)系來找出與PID控制器的比例、積分和微分3個控制參數(shù)之間的關(guān)系,并在線根據(jù)模糊控制原理來修正這3個控制參數(shù),使其具有更好的動態(tài)和靜態(tài)響應(yīng).

圖2 模糊PID控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意

圖3為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制系統(tǒng)主要由BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和傳統(tǒng)PID控制器這兩個部分組成.其中傳統(tǒng)PID控制器的結(jié)構(gòu)并無變化,但其控制參數(shù)(比例、積分和微分3個參數(shù))不是固定不變的,而是通過BP網(wǎng)絡(luò)在線整定,使其根據(jù)控制對象的運行狀態(tài)而不斷變化,從而使控制系統(tǒng)達(dá)到最優(yōu)的控制性能指標(biāo),即BP網(wǎng)絡(luò)的輸出是PID控制器的3個控制參數(shù),并通過BP網(wǎng)絡(luò)不停地在線學(xué)習(xí).

圖3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意

3 BLDCM控制系統(tǒng)的仿真分析

本文在Matlab/Simulink軟件平臺上搭建了傳統(tǒng)PID,模糊PID,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID 3種BLDCM控制系統(tǒng)的仿真模型,并進(jìn)行仿真比較分析.圖4,圖5,圖6分別為傳統(tǒng)PID,模糊PID,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID這3種控制系統(tǒng)的仿真曲線.3種BLDCM控制系統(tǒng)都采用雙閉環(huán)控制結(jié)構(gòu),由于內(nèi)環(huán)控制器一般都設(shè)成跟隨器形式,因此它們的內(nèi)環(huán)都采用P控制,而外環(huán)控制起精確控制作用,因此它們分別采用傳統(tǒng)PID,模糊PID,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID 3種控制方式.

圖4 BLDCM的PID控制系統(tǒng)仿真曲線

永磁無刷直流電動機的參數(shù)如下:定子繞組電阻為0.6 Ω,定子電感為0.2 mH;額定轉(zhuǎn)速為2 000 r/min;反電動勢系數(shù)為0.047 5 V/rad;轉(zhuǎn)矩系數(shù)為0.453 6 N/A;轉(zhuǎn)動慣量為9.25×10-6kg·m2;飛輪慣量為2.55×10-3N·m.

PID控制的參數(shù)如下:轉(zhuǎn)速外環(huán)的比例參數(shù)為0.5,積分參數(shù)為0.15,抗飽和即限幅環(huán)節(jié)值為±2.3;內(nèi)環(huán)電流環(huán)的比例參數(shù)為8,積分參數(shù)為5,抗飽和環(huán)節(jié)值為±12.

圖5 BLDCM的模糊PID控制系統(tǒng)仿真曲線

3.1 PID控制系統(tǒng)仿真

由圖4可見,仿真開始時,轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速開始上升,同時由于轉(zhuǎn)子加速,電磁轉(zhuǎn)矩也不為零,同時與電磁轉(zhuǎn)矩相關(guān)的電流也不為零,由于反電動勢與轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速有關(guān),因此反電動勢也開始慢慢增大;隨后轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速達(dá)到給定轉(zhuǎn)速1 000 r/min,此時轉(zhuǎn)速穩(wěn)定不變,由于轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速不變,則電磁轉(zhuǎn)矩與電磁轉(zhuǎn)矩相關(guān)的定子電流也變?yōu)榱?當(dāng)仿真運行到0.1 s時,與電磁轉(zhuǎn)矩相關(guān)定子電流也增加到相應(yīng)的值,此時由于轉(zhuǎn)速幾乎沒有變化,與轉(zhuǎn)速相關(guān)的反電動勢也幾乎沒有變化;當(dāng)仿真運行到0.2 s時,給定轉(zhuǎn)速變?yōu)? 000 r/min,由于轉(zhuǎn)子要加速,因此電磁轉(zhuǎn)矩要大于負(fù)載轉(zhuǎn)矩,電磁轉(zhuǎn)矩變大,同時與電磁轉(zhuǎn)矩相關(guān)的定子電流也變大,由于轉(zhuǎn)子速度不斷變大,與轉(zhuǎn)速相關(guān)的定子反電動勢也在變大,當(dāng)轉(zhuǎn)速達(dá)到2 000 r/min后,速度保持不變,此時電磁轉(zhuǎn)矩和定子電流也變?yōu)榕c負(fù)載轉(zhuǎn)矩對應(yīng)的值,同時反電動勢也保持不變.

圖6 BLDCM的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制系統(tǒng)仿真曲線

3.2 模糊PID控制系統(tǒng)仿真

電機運行變化情況與PID調(diào)速系統(tǒng)的波形基本一致,但由于模糊PID可以在線調(diào)整PID參數(shù),比PID控制具有更好的動態(tài)性能.由圖5可見,在電機啟動期間,模糊PID控制系統(tǒng)轉(zhuǎn)速上升到給定轉(zhuǎn)速所用時間比PID控制系統(tǒng)更短;在仿真運行到0.1 s負(fù)載轉(zhuǎn)矩發(fā)生變化時,模糊PID控制系統(tǒng)的轉(zhuǎn)速基本沒有變化,而轉(zhuǎn)速有微小的變化;當(dāng)仿真運行到0.2 s給定轉(zhuǎn)速由1 000 r/min變?yōu)? 000 r/min時,轉(zhuǎn)速變化時間更短.因此,相比于PID調(diào)速系統(tǒng),BLDCM的模糊PID調(diào)速系統(tǒng)具有更好的調(diào)速性能.

3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制系統(tǒng)仿真

由圖6可見,相比于PID控制系統(tǒng),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制系統(tǒng)的轉(zhuǎn)速動態(tài)響應(yīng)時間比較短,超調(diào)量幾乎差不多;相對于模糊PID控制系統(tǒng),其轉(zhuǎn)速的動態(tài)響應(yīng)時間略長,超調(diào)量較小.

經(jīng)過大量仿真比較,3種控制系統(tǒng)的控制性能比較見表1.由表1可知,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制系統(tǒng)的總體性能好于PID控制系統(tǒng),但比模糊PID控制系統(tǒng)的性能要差.

表1 3種控制系統(tǒng)的控制性能比較

4 結(jié) 語

本文主要研究了BLDCM轉(zhuǎn)速控制系統(tǒng)的控制方法,并在Matlab/Simulink仿真平臺上對PID控制、模糊PID控制以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制3種BLDCM 控制系統(tǒng)進(jìn)行了仿真比較.仿真結(jié)果表明,3種控制方法中模糊PID控制的性能指標(biāo)(如超調(diào)量、響應(yīng)時間、抗擾性、魯棒性及PID整定)相對最佳.

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SimulativeComparisonofControlSystemsforBrushlessDCMotor

CHENG Qiming, XU Jin

(SchoolofAutomationEngineering,ShanghaiUniversityofElectricPower,Shanghai200090,China)

Brushless DC motor is a multivariable,nonlinear control object,while PID control and it is difficult to achieve the modern industrial control requirements of high precision and high performance in other traditional control methods.Based on BLDCM motor as the research object,the structure and principle of BLDCM motor are introduced,and the structure of 3 BLDCM control system is given based on the traditional PID,fuzzy PID and neural PID.Finally,the performance of 3 BLDCM motor speed control systems is simulated on the MATLAB/Simulink simulation platform.The simulative results show that the performance of fuzzy PID control system is optimal.

brushless DC motor;PID control; fuzzy PID control; neural network PID control

10.3969/j.issn.1006-4729.2017.05.001

2016-07-06

徐進(jìn)(1959-),男,本科,講師,上海人.主要研究方向為微機測控,微電網(wǎng)控制等.E-mail:2522839292@qq.com.

上海市重點科技攻關(guān)計劃(14110500700);上海市電站自動化技術(shù)重點實驗室(13DZ2273800).

TM351

A

1006-4729(2017)05-0415-04

(編輯 桂金星)