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    無刷直流電機調速系統(tǒng)智能調節(jié)器的設計

    2018-02-28 11:25:32李眷峰于洋
    電子技術與軟件工程 2018年13期
    關鍵詞:無刷直流電機

    李眷峰 于洋

    摘要 本文首先設計無刷直流電機轉速調節(jié)總體設計方案,然后根據(jù)其總體設計方案及無刷直流電機自身特點,設計用于無刷直流電機智能轉速調節(jié)的智能調節(jié)器,與電流調節(jié)器組成雙閉環(huán)控制系統(tǒng)實現(xiàn)轉速智能化調節(jié),使轉速調節(jié)效果達到最佳。

    【關鍵詞】智能調節(jié)器 無刷直流電機 速度控制

    近年來,隨著新興材料特別是永磁材料的出現(xiàn),以及電力電子技術、信號檢測與處理技術、計算機控制技術等理論知識的快速發(fā)展。無刷直流電機為電力電子技術與電機技術相結合的新型電機,具有結構簡單、體積小、效率高及維護方便等優(yōu)點,將逐步取代其它電機成為未來各類電機發(fā)展的主導。而由于無刷直流電機是一個參數(shù)多、強耦合、非線性且時變的復雜系統(tǒng),電機精確數(shù)學模型很難精確建立。當電機負載或控制系統(tǒng)參數(shù)發(fā)生變化時,傳統(tǒng)的PI、PD、PID轉速調節(jié)器對電機轉速調節(jié)控制難以滿足直流電機對轉速調節(jié)要求的快速性、魯棒性的特點,其轉速調節(jié)很難達到預期效果,這將大大限制無刷直流電機應用場合。因此,研究者開始思考將模糊理論和人工神經網絡為基礎設計新型智能調節(jié)器并將其應用到無刷直流電機速度控制系統(tǒng)中,取得了一定控制效果。但當前智能調節(jié)器設計和研究上還存在一些不足,直接影響直流電機轉速的精確調節(jié)。因此本文主要針對無刷直流電機調速系統(tǒng)智能調節(jié)器進行設計,為以后研究無刷直流電機學者提供一定理論支撐。

    1 轉速調節(jié)總體設計方案

    無刷直流電機智能調速系統(tǒng)總體設計方案采用智能轉速調節(jié)器與電流調節(jié)器組成雙閉環(huán)無刷直流電機轉速系統(tǒng)實現(xiàn)電機轉速調節(jié),二者實行嵌套連接,電流環(huán)為內環(huán),轉速環(huán)為外環(huán)。輸入為給定電壓信號,與無刷直流電機輸出轉速反饋信號進行對比,產生偏差電壓,為轉速智能調節(jié)器的輸入信號。因轉速調節(jié)器采用智能調節(jié)器進行調節(jié),故系統(tǒng)經過一段時間調解達到穩(wěn)態(tài)時,系統(tǒng)轉速調節(jié)可實現(xiàn)轉速無靜差。

    1.1 轉速模糊PID調節(jié)器設計

    轉速模糊PID調節(jié)器設計原理圖如圖1所示。偏差電壓△UN作為轉速模糊PID調節(jié)器的輸入信號,經模糊調節(jié)器模糊化、推理機、反模糊化后對傳統(tǒng)經典PID調節(jié)器進行參數(shù)在線進行修改調節(jié),輸入偏差電壓△UN可以滿足不同時刻的偏差電壓E和偏差電壓變化率Ec對PID參數(shù)Kp、Ki和Kd自整定的要求。具體來說,它就是在經典PID算法的基礎上,通過計算當前系統(tǒng)誤差E和誤差變化率Ec,利用模糊規(guī)則進行模糊推理,查詢模糊矩陣表進行參數(shù)調整使PID經典調節(jié)器的Kp、Ki和Kd參數(shù)達在線實時修改,從而實現(xiàn)對無刷直流電機的實時、高精度速度調節(jié)。

    1.2 RBF神經網絡在線識別單神經元自適應PID調節(jié)器設計

    RBF神經網絡在線識別單神經元自適應PID設計原理圖如圖2所示。通過單神經元RBF神經網絡對系統(tǒng)進行在線辨識,可以達到在線控制,進而對PID調節(jié)器的三個參數(shù)Kp、Ki.和Kd進行在線整定,以達到轉速性能指標的最優(yōu)化。

    2 結束語

    通過以上對無刷直流電機調速系統(tǒng)智能調節(jié)器的設計,將對今后從事無刷直流電機轉速智能調節(jié)研究的研究學者提供幫助和借鑒,同時通過本次設計也將進一步擴大無刷直流電機的應用空間。

    參考文獻

    [1]路平,劉凱,王龍.基于神經網絡模糊控制理論的轉臺伺服系統(tǒng)控制設計[J].河北:計算機測量與控制,2016.

    [2]杜軍,萬健如,許鎮(zhèn)琳.神經網絡模糊控制在無刷直流電機中的研究與實現(xiàn)[J],湖北:控制與檢測,2005.

    [3]劉漢忠,方力.無刷直流電動機調速系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[J].南京:智能控制、檢測技術及應用,2007.

    [4]夏長亮,李志強,王明超,劉均華,基于RBF神經網絡在線識別的永磁無刷直流電機單神經元PID模型參考自適應控制[J].天津:電工技術學報,2005.

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