基于自抗擾控制器的柴油機(jī)調(diào)速算法

王毓源，張善星，王潤(rùn)之

(1.內(nèi)燃機(jī)可靠性國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，山東 濰坊 261061；2.濰柴動(dòng)力股份有限公司，山東 濰坊 261061；3.哈爾濱工程大學(xué) 動(dòng)力與能源工程學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150001)

柴油機(jī)具有非線性和時(shí)變性的特點(diǎn)，由于工作環(huán)境的變化，以及需在變速、變負(fù)荷、變環(huán)境溫度等復(fù)雜工況下工作，導(dǎo)致柴油機(jī)的狀態(tài)參數(shù)發(fā)生變化[1]。為了保證柴油機(jī)在各種工況下仍能保持良好的運(yùn)行狀態(tài)，就必須對(duì)柴油機(jī)的狀態(tài)參數(shù)進(jìn)行調(diào)整[2]。目前柴油機(jī)轉(zhuǎn)速的控制普遍采用比例-積分-微分(proportion-integral-derivative，PID)控制器。PID控制器調(diào)速算法的核心在于依賴(lài)偏差來(lái)消除偏差，因計(jì)算過(guò)程簡(jiǎn)單且易于編程，PID控制技術(shù)在工業(yè)中得到廣泛應(yīng)用，但隨著工業(yè)控制中對(duì)系統(tǒng)控制性能要求的提高，傳統(tǒng)PID算法的一些固有缺陷也逐漸顯現(xiàn)。

自抗擾控制器通過(guò)在傳統(tǒng)PID結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上加入“安排過(guò)渡過(guò)程”，合理地“提取微分信號(hào)”，同時(shí)采用對(duì)誤差信號(hào)的“非線性組合”處理方式以改善常規(guī)PID控制器的性能。利用跟蹤微分器(tracking-differentiator,TD)、擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器(extended state observer, ESO)和非線性狀態(tài)誤差反饋(nonlinear state error feedback, NLSEF)構(gòu)造出來(lái)的自抗擾控制器(active disturbance rejection control, ADRC)更能適應(yīng)柴油機(jī)非線性強(qiáng)的特點(diǎn)。

1 算法研究概況

常規(guī)PID控制技術(shù)的缺陷主要體現(xiàn)在以下幾方面。

1)雖然常規(guī)PID對(duì)于線性的被控對(duì)象具有良好的控制效果，但對(duì)于非線性度高、快速時(shí)變、具有擾動(dòng)的對(duì)象控制效果較差，如柴油機(jī)調(diào)速控制系統(tǒng)[3]。

2)常規(guī)PID控制器在轉(zhuǎn)速控制時(shí)無(wú)法兼顧系統(tǒng)瞬態(tài)和穩(wěn)態(tài)的需求。

3)常規(guī)PID控制器無(wú)法根據(jù)系統(tǒng)狀態(tài)調(diào)整控制參數(shù)，工程上需要花費(fèi)大量人力物力去根據(jù)實(shí)際工況對(duì)PID控制器的參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定。

隨著控制技術(shù)的發(fā)展，常規(guī)PID因其固有的局限和缺陷，無(wú)法適應(yīng)日益提高的控制需求。需要用一種新的控制器代替PID，或結(jié)合新控制理論對(duì)PID進(jìn)行改造。出于實(shí)際工程和被控對(duì)象復(fù)雜性的考慮，需要保留PID控制技術(shù)的一些優(yōu)點(diǎn)：計(jì)算過(guò)程不復(fù)雜、不依賴(lài)被控對(duì)象的精確數(shù)學(xué)模型[4]。

針對(duì)傳統(tǒng)PID所存在的問(wèn)題，在柴油機(jī)控制器應(yīng)用方面學(xué)者們嘗試將常規(guī)PID控制技術(shù)與現(xiàn)代的控制理論結(jié)合起來(lái)，對(duì)PID控制技術(shù)進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化從而獲得有著更好的調(diào)速控制效果，如遺傳PID、模糊PID、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID等[5]。

模糊控制技術(shù)經(jīng)過(guò)多年的研究已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用。模糊控制就是在常規(guī)PID的基礎(chǔ)上利用模糊推理調(diào)節(jié)PID參數(shù)，以達(dá)到提高控制器的控制效果。

基于模糊原理的PID控制過(guò)程如圖1所示。這種算法的核心是在所有可行解中進(jìn)行尋優(yōu)，尋優(yōu)的過(guò)程參照了生物學(xué)中的物種在進(jìn)化過(guò)程中產(chǎn)生變異并提高對(duì)外界環(huán)境適應(yīng)能力的原理。通過(guò)系統(tǒng)辨識(shí)和遺傳算法計(jì)算對(duì)PID控制器的3個(gè)參數(shù)進(jìn)行選擇優(yōu)化[6]。

圖1 基于模糊原理的PID控制

采用遺傳算法的PID控制過(guò)程如圖2所示。通過(guò)遺傳算法的計(jì)算過(guò)程根據(jù)系統(tǒng)情況對(duì)PID參數(shù)進(jìn)行調(diào)節(jié)過(guò)程通常采用離線方式，遺傳算法并沒(méi)有完全完善，其可以很好的搜索全局變量，但其對(duì)局部效果較差，且這種算法的效率低，無(wú)法快速收斂[7]。

圖2 采用遺傳算法的PID控制

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器通過(guò)把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論和常規(guī)PID控制技術(shù)相結(jié)合，通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有的學(xué)習(xí)訓(xùn)練能力，正向傳遞信號(hào)，反向傳遞誤差，通過(guò)不斷迭代優(yōu)化以求減小誤差，從而獲得最適合當(dāng)前系統(tǒng)的PID參數(shù)，如圖3所示。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與PID相互作用、相互修正，從而達(dá)到理想的控制效果[8]。

圖3 與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的PID控制

傳統(tǒng)PID的結(jié)構(gòu)已經(jīng)無(wú)法適應(yīng)越來(lái)越高的控制要求，利用先進(jìn)算法針對(duì)參數(shù)進(jìn)行調(diào)節(jié)而不對(duì)其結(jié)構(gòu)進(jìn)行調(diào)整已無(wú)法從根本上解決問(wèn)題。利用TD、ESO和NLSEF構(gòu)造出來(lái)的ADRC可適應(yīng)柴油機(jī)非線性強(qiáng)的特點(diǎn)[9]。ADRC的優(yōu)勢(shì)已通過(guò)實(shí)際應(yīng)用的檢驗(yàn)，如：噴氣發(fā)動(dòng)機(jī)控制、硬盤(pán)控制等[10]。

自抗擾控制器的核心內(nèi)容為：估計(jì)與補(bǔ)償，TD、ESO、NLSEF其中各個(gè)部分可隨便組合。本文中利用TD對(duì)傳統(tǒng)PID的改進(jìn)。研究不同控制結(jié)構(gòu)在ADRC上的應(yīng)用，例如解耦控制[11]等無(wú)速度傳感器調(diào)速、多電機(jī)調(diào)節(jié)等。把PID與其他算法如滑模、模糊、神經(jīng)元[12]等相配合可以取得更好的效果。

2 自抗擾控制器原理

2.1 自抗擾控制理論

針對(duì)上述PID控制器存在的缺點(diǎn)，設(shè)計(jì)相應(yīng)的解決方案。

2.1.1 安排過(guò)渡過(guò)程

根據(jù)設(shè)定的目標(biāo)值和被控對(duì)象的特性添加合理的過(guò)渡過(guò)程。在工程中經(jīng)常使用添加過(guò)渡過(guò)程的方法。例如加溫進(jìn)程中的“溫度升高曲線”，熱處理的“溫度變化曲線”等[13]，但是，在很多時(shí)候不采集這些信號(hào)的微分。

圖4 安排過(guò)渡過(guò)程示意圖

采用“添加過(guò)渡過(guò)程”，可在對(duì)信號(hào)進(jìn)行過(guò)渡處理的同時(shí)獲得信號(hào)的微分，過(guò)渡過(guò)程框圖如圖4所示。

圖中v(t)是控制目標(biāo)，v1(t)是針對(duì)v(t)的過(guò)渡過(guò)程，v2(t)是過(guò)渡過(guò)程v1(t)的微分信號(hào)。圖中的∑既可以是動(dòng)態(tài)過(guò)程，亦可為一類(lèi)函數(shù)，我們可以通過(guò)需要的目標(biāo)值v(t)及被控對(duì)象的特點(diǎn)對(duì)其進(jìn)行設(shè)計(jì)[14]。

2.1.2 微分信號(hào)的提取

(1)

本文中的二階積分器閉環(huán)反饋系統(tǒng)為

(2)

輸入信號(hào)v(t)：

(3)

式中的x1(t)會(huì)在系統(tǒng)中r的作用下以最快的速度跟蹤輸入v(t)，x2(t)是x1(t)的微分可以當(dāng)作v(t)的微分。由于函數(shù)-rsign(x1-v(t)+x2|x2|/2r)的Bang-Bang特性，控制系統(tǒng)在穩(wěn)定時(shí)輸出會(huì)有震顫[16]，為避免這一震顫，對(duì)系統(tǒng)

(4)

推出函數(shù)fhan(x1,x2,r,h)，如式(5)：

(5)

利用上式推出的離散系統(tǒng)也就是微分器如下：

(6)

圖5 跟蹤微分器示意圖

公式(6)所示的系統(tǒng)稱(chēng)為v的“TD”，其示意圖見(jiàn)圖5。

為初步驗(yàn)證微分器特性，取系統(tǒng)的參數(shù)v=1，r=1時(shí)，仿真的結(jié)果如圖6所示。可以看出，x1可以很快地跟蹤系統(tǒng)輸入v=1且無(wú)超調(diào)，x2是所獲得的微分值。

對(duì)TD輸入信號(hào)v=sin(t)(這是一個(gè)時(shí)變的信號(hào))，設(shè)r=50，仿真結(jié)果如圖7所示。

圖6 TD階躍信號(hào)仿真結(jié)果 圖7 TD正弦信號(hào)仿真結(jié)果圖

2.1.3 非線性組合的應(yīng)用

u=k0e0+k1e1+k2e2，

(7)

然而采用這種普通的線性組合進(jìn)行計(jì)算的控制效果并不是最好。根據(jù)很多仿真現(xiàn)象我們發(fā)現(xiàn)，利用e0、e1、e2導(dǎo)入非線性的控制規(guī)律中可以得到更好的控制效果，常用的非線性組合算法如下：

u=k0fal(e0,a0,δ)+k1fal(e1,a1,δ)+k2fal(e2,a2,δ)，

(8)

u=k0e0+fhan(e1,c×e2,r,h0)，

(9)

(10)

而函數(shù)fhan(x1,x2,r,h0)的表達(dá)式已在式(5)給出，與之前公式不同的是在偏差反饋處多出參數(shù)c(阻尼因子),且用h0(用于TD濾波的濾波因子)代替了原式的精度因子h。

采用式(8)這種非線性控制律時(shí)，一般將參數(shù)ai控制在以下范圍：

a0<0

(11)

為控制目標(biāo)添加過(guò)渡過(guò)程模塊的同時(shí)，采用TD模塊提取系統(tǒng)輸出的微分，就能夠改進(jìn)常規(guī)PID控制結(jié)構(gòu)獲得改進(jìn)PID結(jié)構(gòu)，如圖8所示。

圖8 改進(jìn)PID控制器原理框圖

在具體應(yīng)用中，如果系統(tǒng)設(shè)定目標(biāo)值的變化并不劇烈，可以使用跟蹤微分器代替過(guò)渡過(guò)程完成它的任務(wù)，以求簡(jiǎn)化控制器的結(jié)構(gòu)。

2.1.4 ESO與擾動(dòng)估計(jì)補(bǔ)償

前已敘及表現(xiàn)量a(t)=f(x1(t),x2(t),t)的估計(jì)方法，對(duì)于二階被控對(duì)象

(12)

式中，ω(t)為系統(tǒng)的外擾，體現(xiàn)控制進(jìn)程的量

a(t)=f(x1(t),x2(t),ω(t),t)，

(13)

當(dāng)作未知的被擴(kuò)張的狀態(tài)變量

x3(t)=a(t)，

(14)

那么所述的系統(tǒng)(12)可變成線性系統(tǒng)

(15)

式中，ω0(t)是無(wú)法被確切獲得的，但是上述系統(tǒng)被成功的改變?yōu)榫€性系統(tǒng)，建立針對(duì)這一系統(tǒng)的狀態(tài)觀測(cè)器

(16)

如果函數(shù)f(x1,x2,ω(t),t)在系統(tǒng)輸入u(t)的作用之下，在控制過(guò)程里函數(shù)變化不是十分劇烈時(shí)，那么合理地選擇β01、β02、β03，此類(lèi)狀態(tài)觀測(cè)器的各狀態(tài)參量zi(t)往往都能有效地跟蹤原有(15)的各個(gè)狀態(tài)參量xi(t)。雖然在方程(16)中沒(méi)采用未知函數(shù)ω0(t)，但是在整個(gè)系統(tǒng)中其參與計(jì)算并起到了實(shí)際作用，為了削弱ω0(t)對(duì)過(guò)程的影響，利用非線性過(guò)程，把觀測(cè)器函數(shù)公式(16)改造為

除此之外，還可以給學(xué)生提供一些繪本的閱讀，通過(guò)繪本的教學(xué)，讓學(xué)生擴(kuò)展視野，學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣得到了極大的增強(qiáng)，也為教師的教學(xué)打好了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

(17)

上述的觀測(cè)器式(16)、(17)可以稱(chēng)之為系統(tǒng)式(12)的“擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器”。

被擴(kuò)張的狀態(tài)參量x3(t)=a(t)=f(x1(t),x2,ω(t),t)的觀測(cè)很有意義。它其實(shí)就是前面描述的表現(xiàn)量a(t)=f(x1(t),x2(t),ω(t),t)。其可以視為作用在被控對(duì)象上的各種擾動(dòng)(包括建模、未建模的動(dòng)態(tài)和外部干擾)之和，稱(chēng)之為“總擾動(dòng)”[17]。通過(guò)估計(jì)系統(tǒng)的總擾動(dòng)，就可以參照上文論述的方法把整體的控制問(wèn)題視為簡(jiǎn)單的偏差反饋問(wèn)題進(jìn)行思考，如果a(t)≡const，那對(duì)其估計(jì)及補(bǔ)償能夠代替偏差的積分反饋-k0e0的作用，這樣就可以削弱偏差積分反饋的副作用。

2.2 自抗擾控制器基本結(jié)構(gòu)

用上述的TD、ESO、NLSEF部件可以組成能夠適應(yīng)復(fù)雜被控對(duì)象的新型控制器——ADRC，其框圖如圖9所示。

圖9 自抗擾控制器的原理框圖

ESO對(duì)擾動(dòng)的觀測(cè)和根據(jù)其觀測(cè)值添加的擾動(dòng)修正是ADRC的關(guān)鍵，也是其意義所在，因而，ADRC可以概括為能根據(jù)擾動(dòng)給出修正量的控制器。

以二階不確定被控對(duì)象為例：

(18)

式中，f(x1,x2,ω(t),t)是未知的，本文中采用的自抗擾控制算法如下：

(19)

3 發(fā)動(dòng)機(jī)模型建立

在發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)氣流量仿真模型中，忽略了殘余氣體系數(shù)，氣體流量如公式(20)所示。

(20)

式中:ηv為氣缸充氣效率；p3為進(jìn)入氣缸空氣的壓力；V為柴油機(jī)排量；n為柴油機(jī)轉(zhuǎn)速；T3為進(jìn)入氣缸的空氣溫度；Rg為理想氣體常數(shù)。

可以用公式(21)來(lái)計(jì)算柴油機(jī)的指示扭矩。

(21)

則：

(22)

式中:qmf為燃料質(zhì)量流率；Hu為燃料低熱值。

柴油機(jī)摩擦力矩模型分為理論模型和經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?種[19]。使用經(jīng)驗(yàn)公式(23)來(lái)描述的平均摩擦轉(zhuǎn)矩和速度之間的經(jīng)驗(yàn)關(guān)系。

(23)

式中：Cm為平均活塞速度；V為柴油機(jī)排量。

通過(guò)分析達(dá)朗貝爾原理，導(dǎo)出了柴油機(jī)的力學(xué)模型。

(24)

建立的柴油機(jī)仿真模型如圖10所示。

圖10 柴油機(jī)模型

根據(jù)柴油機(jī)仿真模型建立的柴油機(jī)轉(zhuǎn)速控制系統(tǒng)的仿真模型如圖11所示。

圖11 調(diào)速系統(tǒng)模型

4 試驗(yàn)系統(tǒng)

柴油發(fā)電機(jī)組調(diào)速試驗(yàn)系統(tǒng)包括柴油機(jī)、發(fā)電機(jī)、調(diào)速器、自動(dòng)加減載系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)。采用自動(dòng)加載系統(tǒng)控制發(fā)電機(jī)的負(fù)荷，使柴油機(jī)在不同的負(fù)載工況下工作，為調(diào)速器的調(diào)速性能試驗(yàn)創(chuàng)造了試驗(yàn)條件。柴油發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速控制試驗(yàn)系統(tǒng)如圖12所示。

為了驗(yàn)證自抗擾控制器的特性，進(jìn)行了一系列的試驗(yàn)。瞬態(tài)調(diào)速率和轉(zhuǎn)速穩(wěn)定時(shí)間通常用于評(píng)估電子調(diào)速器的性能，以二級(jí)電站性能指標(biāo)作為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，如表1所示。

表1 二級(jí)電站性能指標(biāo)

圖12 柴油發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速控制試驗(yàn)系統(tǒng)

5 試驗(yàn)結(jié)果與討論

5.1 驗(yàn)證仿真模型

在進(jìn)行仿真之前需要對(duì)仿真模型的真實(shí)度進(jìn)行驗(yàn)證，判斷仿真結(jié)果的可信程度[20]。本文中對(duì)建立的模型采用如下方法驗(yàn)證：使用相同的起動(dòng)過(guò)程噴油量變化規(guī)律對(duì)起動(dòng)過(guò)程進(jìn)行開(kāi)環(huán)控制，閉環(huán)過(guò)程也采用相同控制器(常規(guī)PID控制器)，對(duì)比仿真數(shù)據(jù)和試驗(yàn)數(shù)據(jù)，分析模型的精確性,如圖12所示。

試驗(yàn)利用起動(dòng)電機(jī)，帶動(dòng)飛輪轉(zhuǎn)動(dòng)使柴油機(jī)從停機(jī)狀態(tài)開(kāi)始起動(dòng)，起動(dòng)過(guò)程開(kāi)環(huán)控制規(guī)律如下：當(dāng)轉(zhuǎn)速大于100 r/min后柴油機(jī)進(jìn)入起動(dòng)過(guò)程，當(dāng)轉(zhuǎn)速小于400 r/min時(shí)(超過(guò)100 r/min)齒條位移保持固定值7.6 mm，當(dāng)轉(zhuǎn)速繼續(xù)上升但未達(dá)到700 r/min時(shí)，齒條位移從7.6mm以一定斜度下降到6 mm(700 r/min怠速的齒條位移值)；當(dāng)轉(zhuǎn)速大于700 r/min系統(tǒng)進(jìn)入閉環(huán)模式。

圖13 起動(dòng)過(guò)程仿真模型驗(yàn)證數(shù)據(jù)圖

采用上述模型驗(yàn)證方式的仿真數(shù)據(jù)試驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)比如圖13，可以看出紅色的仿真曲線與藍(lán)色的試驗(yàn)數(shù)據(jù)曲線吻合很好，兩者之間偏差也在合理范圍內(nèi)，由此初步得出本文中的仿真模型及仿真數(shù)據(jù)是準(zhǔn)確的。后續(xù)的仿真和試驗(yàn)研究將進(jìn)一步對(duì)比驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性，并對(duì)模型進(jìn)行改進(jìn)調(diào)整。

僅驗(yàn)證模型在開(kāi)環(huán)的起動(dòng)過(guò)程中的真實(shí)度無(wú)法反映模型的整體特性，因此在本文中采用普通PID控制器進(jìn)一步驗(yàn)證模型在額定轉(zhuǎn)速下加減負(fù)載時(shí)的真實(shí)度。加減載過(guò)程中的試驗(yàn)數(shù)據(jù)和仿真數(shù)據(jù)對(duì)比如圖14所示，可以看出加減負(fù)荷時(shí)仿真數(shù)據(jù)的變化和實(shí)際的試驗(yàn)數(shù)據(jù)規(guī)律相似。由于仿真模型的線性度高于真實(shí)柴油機(jī)，所以仿真過(guò)程的控制效果要好于真實(shí)試驗(yàn)，由圖14可以看出仿真的加減載過(guò)程的瞬態(tài)調(diào)速率和轉(zhuǎn)速穩(wěn)定時(shí)間都要小于實(shí)際試驗(yàn)過(guò)程，因此所建立的柴油機(jī)平均值模型可以用于驗(yàn)證算法的可行性，但需要對(duì)模型進(jìn)行改進(jìn)或添加真實(shí)系統(tǒng)使模型更加接近真實(shí)柴油機(jī)，從而研究算法特性。

a)加載 b)減載圖14 加減載過(guò)程仿真模型驗(yàn)證數(shù)據(jù)圖

5.2 改進(jìn)PID及自抗擾控制器仿真數(shù)據(jù)

柴油機(jī)的動(dòng)態(tài)效果是衡量調(diào)速控制器控制效果的重要指標(biāo)，因此需要進(jìn)行柴油機(jī)負(fù)荷突變情況下的離線仿真來(lái)分析不同算法下控制器的控制效果，分別在仿真時(shí)間為40和60 s時(shí)突加和突卸100%負(fù)載。

針對(duì)柴油機(jī)的起動(dòng)、升速、突加(突卸)100%負(fù)荷及突變目標(biāo)轉(zhuǎn)速100 r/min 4種過(guò)程，分別采用普通PID、改進(jìn)后的PID、自抗擾控制器3種算法進(jìn)行仿真。柴油機(jī)起動(dòng)后在怠速(700 r/min)狀態(tài)下運(yùn)行一段時(shí)間，然后加速至額定轉(zhuǎn)速(1 500 r/min)運(yùn)行，運(yùn)行至40 s時(shí)加滿載，滿載運(yùn)行至60 s時(shí)卸除全部負(fù)荷。提取的轉(zhuǎn)速微分信號(hào)。ESO可以根據(jù)發(fā)動(dòng)機(jī)的輸入輸出信號(hào)觀測(cè)獲得發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)參量Z3，如圖15所示。

a)轉(zhuǎn)速微分 b)Z3信號(hào)圖15 轉(zhuǎn)速微分及Z3信號(hào)

圖16 突加轉(zhuǎn)速過(guò)程仿真數(shù)據(jù)圖

突升100 r/min目標(biāo)轉(zhuǎn)速，對(duì)比普通PID、改進(jìn)PID和自抗擾控制器仿真得出的實(shí)際轉(zhuǎn)速，仿真數(shù)據(jù)如圖16所示。

普通PID、改進(jìn)后的PID、自抗擾控制器3種算法起動(dòng)、加載、減載的仿真數(shù)據(jù)對(duì)比如圖17所示。通過(guò)仿真可以看出利用TD改進(jìn)后的非線性PID調(diào)速效果略?xún)?yōu)于普通PID，利用跟蹤微分器提取轉(zhuǎn)速微分信號(hào)可以提高PID中微分參數(shù)的作用，而利用函數(shù)建立的NLSEF可以根據(jù)轉(zhuǎn)速偏差大小調(diào)節(jié)控制作用，有效的提高了調(diào)速性能。而利用擴(kuò)張狀態(tài)ESO、TD和NLSEF建立的自抗擾控制器根據(jù)柴油機(jī)轉(zhuǎn)速和齒條位移輸入量利用擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器獲得柴油機(jī)的狀態(tài)參數(shù)，同時(shí)利用跟蹤微分器提取設(shè)定轉(zhuǎn)速的微分信號(hào)，利用NLSEF根據(jù)上述信號(hào)計(jì)算得出控制量，得到了更好的調(diào)速效果。

圖17 3種算法仿真數(shù)據(jù)圖

5.3 自抗擾控制器加減載試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析

分別采用普通PID、改進(jìn)PID和自抗擾控制器進(jìn)行加減載試驗(yàn)，試驗(yàn)數(shù)據(jù)如圖18～20所示。

圖18 普通PID轉(zhuǎn)速及齒條位移曲線

圖19 改進(jìn)PID轉(zhuǎn)速及齒條位移曲線

圖20 自抗擾控制器轉(zhuǎn)速及齒條位移曲線

圖21為上文所述的3種算法在加減100%負(fù)荷時(shí)的轉(zhuǎn)速變化對(duì)比圖，圖21a)為加載時(shí)的轉(zhuǎn)速變化對(duì)比，圖21b)為減載時(shí)的轉(zhuǎn)速變化對(duì)比。

a)加載時(shí)的轉(zhuǎn)速變化對(duì)比 b)減載時(shí)的轉(zhuǎn)速變化對(duì)比圖21 3種算法下加減載對(duì)比曲線圖

由圖可以看出，在使用普通PID控制器進(jìn)行調(diào)速控制時(shí)，柴油機(jī)非線性更強(qiáng)并具有延時(shí)性，同一組PID參數(shù)難以同時(shí)滿足穩(wěn)態(tài)和瞬態(tài)的需求。擾動(dòng)增加使傳統(tǒng)PID中的微分提取方式難以獲得有用的微分信號(hào)。使用ADRC中的TD模塊對(duì)PID進(jìn)行改進(jìn)后，由于更好地提取了轉(zhuǎn)速的微分并加以利用，轉(zhuǎn)速超調(diào)量明顯減少，轉(zhuǎn)速穩(wěn)定時(shí)間縮短。ADRC控制器試驗(yàn)數(shù)據(jù)如圖藍(lán)線所示，在引入NLSEF和ESO后，非線性組合控制律根據(jù)轉(zhuǎn)速偏差不同根據(jù)fal函數(shù)自動(dòng)調(diào)整控制計(jì)算量的大小。通過(guò)利用擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器的Z3信號(hào)作為控制量修正，也就是根據(jù)柴油機(jī)的輸入信號(hào)觀測(cè)的柴油機(jī)狀態(tài)變化，其接近柴油機(jī)的負(fù)載變化，可以有效的提高加減載時(shí)的控制效果?？梢钥闯龅玫皆囼?yàn)數(shù)據(jù)中自抗擾控制器的控制效果最好，試驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

表2 試驗(yàn)結(jié)果

6 結(jié)論

基于自抗擾控制器和算法的基本原理，搭建自抗擾控制器模型，結(jié)合自抗擾控制器中的TD模塊和NLSEF對(duì)常規(guī)PID進(jìn)行改進(jìn)，得到改進(jìn)PID控制器。在Simulink中搭建出D6114型柴油機(jī)發(fā)電機(jī)組模型，利用Matlab-function自定義模塊和Simulink常規(guī)模塊相結(jié)合的方式搭建各個(gè)算法子模型，并替換原有雙閉環(huán)控制策略中轉(zhuǎn)速環(huán)的常規(guī)PID控制算法。首先在模型基礎(chǔ)上進(jìn)行離線仿真驗(yàn)證證明算法可行性，而后利用相關(guān)儀器及實(shí)物在試驗(yàn)臺(tái)架上進(jìn)行了調(diào)速控制試驗(yàn)，對(duì)比幾種算法下的控制器在仿真及試驗(yàn)時(shí)的特性，得到結(jié)論如下。

1)在Matlab-Simulink中搭建D6114柴油機(jī)仿真模型，并進(jìn)行模型驗(yàn)證，結(jié)果表明所搭建的柴油機(jī)模型能夠較為準(zhǔn)確的反應(yīng)真實(shí)柴油機(jī)的狀態(tài)。

2)依據(jù)自抗擾控制器的原理，利用Matlab-function自定義模塊和Simulink常規(guī)模塊相結(jié)合的方式分別建立TD、NLSEF和ESO模塊，利用TD改進(jìn)傳統(tǒng)PID控制算法建立改進(jìn)PID模型，上述3個(gè)模塊組合建立自抗擾控制器模型，最后連接柴油機(jī)模型進(jìn)行離線仿真試驗(yàn)。仿真結(jié)果表明ADRC控制器的調(diào)速效果優(yōu)于PID，且ADRC中的模塊結(jié)合PID對(duì)PID控制器的調(diào)速效果有一定的改進(jìn)。

3)在D6114型電站柴油機(jī)試驗(yàn)臺(tái)架上完成調(diào)速控制試驗(yàn)，控制器采用DS1103單板機(jī)結(jié)合計(jì)算機(jī)，針對(duì)動(dòng)態(tài)加減載過(guò)程進(jìn)行試驗(yàn)，對(duì)比分析常規(guī)PID、改進(jìn)PID和自抗擾控制器3種不同算法下的試驗(yàn)數(shù)據(jù)，結(jié)果表明利用TD對(duì)PID進(jìn)行改進(jìn)后，控制器的穩(wěn)態(tài)和瞬態(tài)調(diào)速效果均有明顯提升。在改進(jìn)后的PID的基礎(chǔ)上建立的自抗擾控制器控制效果更好。