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    航空發(fā)動(dòng)機(jī)模糊自適應(yīng)PID控制系統(tǒng)仿真研究

    2019-09-03 07:45:06孫曉楠
    自動(dòng)化與儀表 2019年8期
    關(guān)鍵詞:被控變化率模糊控制

    楊 坤 ,孫曉楠 ,張 正

    (1.中國(guó)民航大學(xué) 適航學(xué)院,天津 300300;2.中國(guó)民航大學(xué) 航空工程學(xué)院,天津 300300)

    航空發(fā)動(dòng)機(jī)是一個(gè)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、強(qiáng)非線(xiàn)性的被控對(duì)象,并且有著寬廣的飛行包線(xiàn),隨著發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)口環(huán)境條件的等參數(shù)的變化,其時(shí)間常數(shù)和增益系數(shù)也會(huì)隨著變化,呈現(xiàn)出較強(qiáng)的時(shí)變性。設(shè)計(jì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)控制器使其能安全運(yùn)行且達(dá)到期望的性能是發(fā)動(dòng)機(jī)控制的關(guān)鍵問(wèn)題[1]。常規(guī)PID控制是發(fā)展較早的經(jīng)典控制方法之一,因具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、技術(shù)成熟、穩(wěn)定性好等優(yōu)點(diǎn)被廣泛應(yīng)用于工業(yè)控制中[2]。但常規(guī)PID控制難以解決被控對(duì)象數(shù)學(xué)模型復(fù)雜、非線(xiàn)性以及時(shí)變不確定性等系統(tǒng)問(wèn)題。針對(duì)上述問(wèn)題,隨著控制理論的發(fā)展,出現(xiàn)了PID控制器參數(shù)的自適應(yīng)技術(shù),如專(zhuān)家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯、灰色理論、遺傳算法等,這些算法和經(jīng)典的PID控制相結(jié)合,產(chǎn)生了新型的智能控制器,使PID控制器的控制效果得到改善,以適應(yīng)復(fù)雜的工況和高指標(biāo)的控制要求。

    模糊控制本身是一種非線(xiàn)性控制方法,工作范圍寬,不依賴(lài)于系統(tǒng)精確的數(shù)學(xué)模型,可以較好地適應(yīng)發(fā)動(dòng)機(jī)系統(tǒng)的非線(xiàn)性和時(shí)變性,具有很強(qiáng)的適應(yīng)性[3]。因此,本文將模糊控制和PID控制結(jié)合起來(lái),利用該方法對(duì)PID控制參數(shù)進(jìn)行在線(xiàn)調(diào)整形成模糊自適應(yīng)PID控制器,同時(shí)模擬航空發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速傳感器恒偏差故障加入由航空發(fā)動(dòng)機(jī)和模糊自適應(yīng)控制器組成的控制系統(tǒng)中,來(lái)研究仿真結(jié)果。把PID控制的簡(jiǎn)便性與模糊控制的靈活性以及魯棒性融為一體,發(fā)揮了PID控制與模糊控制的各自長(zhǎng)處,既可以使PID控制系統(tǒng)更好地適應(yīng)發(fā)動(dòng)機(jī)的非線(xiàn)性和時(shí)變性,又可以繼承定參數(shù)PID系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

    1 常規(guī)PID控制原理

    常規(guī)的PID控制就是將設(shè)定目標(biāo)值與反饋值之間偏差的比例、積分和微分結(jié)果通過(guò)線(xiàn)性組合生成控制量,從而對(duì)被控對(duì)象進(jìn)行控制[4]。常規(guī)PID控制算法如下:

    系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

    圖1 常規(guī)PID控制框圖Fig.1 Regular PID control block diagram

    圖 1 中,r(t)為輸入信號(hào),e(t)為偏差信號(hào),u(t)為控制信號(hào),y(t)為被控制系統(tǒng)輸出信號(hào)。其中,設(shè)定值 r(t)與被控實(shí)測(cè)值 y(t)構(gòu)成控制偏差信號(hào) e(t)=r(t)-y(t)。 Kp為比例系數(shù),Ki為積分系數(shù),Kd為微分系數(shù),Ti為積分時(shí)間常數(shù),Td為微分時(shí)間常數(shù)??刂菩盘?hào) u(t)如下:

    對(duì)于比例控制P,令Ki=Kd=0,可得:

    對(duì)于積分控制I,令Kp=Kd=0,可得:

    對(duì)于微分控制D,令Ki=Kd=0,可得:

    2 PID控制器參數(shù)自整定原則

    PID參數(shù)模糊自整定是先找出PID控制器的3個(gè)參數(shù)Kp、Ki和Kd與偏差e和偏差變化率ec之間的模糊關(guān)系,在運(yùn)行中通過(guò)不斷檢測(cè)e和ec,根據(jù)模糊控制規(guī)則來(lái)對(duì)3個(gè)參數(shù)進(jìn)行在線(xiàn)修改,以滿(mǎn)足e和ec對(duì)控制器參數(shù)的不同要求,從而使被控對(duì)象具有良好的動(dòng)態(tài)和靜態(tài)性能。

    比例系數(shù)Kp的作用在于加快系統(tǒng)的響應(yīng)速度,提高系統(tǒng)調(diào)節(jié)精度。積分系數(shù)Ki的作用在于消除系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)誤差。微分系數(shù)Kd影響系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性[5]。根據(jù)參數(shù)Kp,Ki,Kd對(duì)系統(tǒng)輸出特性的影響情況,可歸納出系統(tǒng)在被控過(guò)程中對(duì)于不同的偏差和偏差變化率,參數(shù) Kp,Ki,Kd的自整定原則:

    (1)當(dāng)偏差較大時(shí),為加快系統(tǒng)的響應(yīng)速度,防止因開(kāi)始時(shí)偏差的瞬間變大可能引起的微分過(guò)飽和而使控制作用超出允許范圍,應(yīng)取較大的Kp和較小的Kd。另外為防止積分飽和,避免系統(tǒng)響應(yīng)出現(xiàn)較大的超調(diào),Ki值要小,通常取Ki=0;

    (2)當(dāng)偏差和變化率為中等大小時(shí),為使系統(tǒng)響應(yīng)的超調(diào)量減小和保證一定的響應(yīng)速度,Kp應(yīng)取小一些。在這種情況下Kd的取值對(duì)系統(tǒng)影響很大,應(yīng)取小一些,Ki的取值要適當(dāng);

    (3)當(dāng)偏差較小時(shí),為使系統(tǒng)具有較好的穩(wěn)態(tài)性能,應(yīng)增大Kp,Ki值,同時(shí)為避免輸出響應(yīng)在設(shè)定值附近振蕩,以及考慮系統(tǒng)的抗干擾能力,應(yīng)適當(dāng)選取Kd,其原則是:當(dāng)偏差變化率較小時(shí),Kd取大一些;當(dāng)偏差變化率較大時(shí),Kd取較小的值,通常Kd為中等大小[6]。

    3 模糊自適應(yīng)控制器設(shè)計(jì)

    3.1 模糊自適應(yīng)PID控制原理

    自適應(yīng)模糊PID控制器以誤差e和誤差變化率ec作為輸入,可以滿(mǎn)足不同時(shí)刻的e和ec對(duì)PID參數(shù)自整定的要求。利用模糊控制規(guī)則在線(xiàn)對(duì)PID參數(shù)進(jìn)行修改,便構(gòu)成了自適應(yīng)模糊PID控制器,其結(jié)構(gòu)如圖2所示[7]。

    圖2 模糊PID控制結(jié)構(gòu)圖Fig.2 Fuzzy PID control structure

    3.2 定義論域和語(yǔ)言變量

    采用控制系統(tǒng)的一般設(shè)計(jì)原則,將輸入誤差e及其變化率ec歸一化,再以此作模糊化處理,即將{-3,-2,-1,0,1,2,3} 定義為輸入量和輸出量在模糊集上的論域,再定義7個(gè)語(yǔ)言變量值描述輸入量的大?。篘B(負(fù)、較大),NM(負(fù)、適中),NS(負(fù)、較?。琙O(零),PS(正、較?。?,PM(正、適中)、PB(正、較大), 并選取-3,-2,-1,0,1,2,3 作為 7 個(gè)論域上的模糊子集的中心元素,即當(dāng) x=-3,-2,-1,0,1,2,3時(shí),隸屬函數(shù)值u(x)=1。經(jīng)模糊化處理,生成相應(yīng)的模糊變量E和EC。

    3.3 確定隸屬度函數(shù)

    在FuzzyToolbox的隸屬度函數(shù)編輯器中,選擇輸入量E、EC隸屬函數(shù)為高斯型(gaussmf),輸出的隸屬函數(shù)為三角形(trimf),如圖3所示。

    圖 3 e、ec、ΔKp、ΔKi、ΔKd隸屬度函數(shù)Fig.3 e、ec、ΔKp、ΔKi、ΔKdmembership function

    3.4 模糊控制規(guī)則

    根據(jù)參數(shù)Kp,Ki和Kd對(duì)系統(tǒng)輸出特性的影響情況,可以歸納出在不同的e和ec時(shí),被控參數(shù)Kp,Ki和Kd自整定要求,建立合適的模糊規(guī)則表,根據(jù) PID參數(shù)調(diào)整原則得到輸出變量 ΔKp、ΔKi、ΔKd的控制規(guī)則如表1所示[8]。

    表 1 ΔKp、ΔKi、ΔKd的控制規(guī)則Tab.1 Control rules for ΔKp,ΔKi,ΔKd

    從表1可以得出以下49條模糊控制規(guī)則:

    1.If(e is NB)and(ec is NB)then(Kpis PB)(Kiis NB)(Kdis PS)

    2.If(e is NB)and(ec is NM)then(Kpis PB)(Kiis NB)(Kdis NS)

    3.If(e is NB)and(ec is NS)then(Kpis PB)(Kiis NB)(Kdis PS)

    ……

    49.If(e is PB)and(ec is PB)then(Kpis NB)(Kiis PB)(Kdis PB)

    在Matlab命令窗口運(yùn)行Fuzzy進(jìn)入模糊邏輯編輯器,并建立一個(gè)新的FIS文件,選擇控制器類(lèi)型Mamdani,根據(jù)上面的分析分別輸入 e、ec、ΔKp、ΔKi、ΔKd的隸屬函數(shù)和量化區(qū)間,可得到雙輸入-三輸出控制器。 ΔKp、ΔKi、ΔKd分別在論域上的輸出曲面如圖4所示。

    圖 4 ΔKp、ΔKi、ΔKd論域上的輸出曲面Fig.4 ΔKp、ΔKi、ΔKdoutput surface on the domain

    4 模糊自適應(yīng)PID控制系統(tǒng)仿真

    在Matlab的Simulink環(huán)境下根據(jù)圖2設(shè)計(jì)系統(tǒng)的仿真框圖,建立Fuzzy logic controller模塊,在這個(gè)基礎(chǔ)上加入量化因子 Ke,Kec,K1,K2,K3。 其中:Ke,Kec為模糊化因子,K1、K2和 K3為解模糊因子。Kp、Ki、Kd為初始值。把模糊控制器和PID控制器封裝在一起,組成Fuzzy-PID控制器。模糊自適應(yīng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)仿真框圖如圖5所示。

    4.1 模擬轉(zhuǎn)速傳感器故障

    傳感器恒偏差故障仿真可以通過(guò)疊加一個(gè)恒定的數(shù)值來(lái)實(shí)現(xiàn),故障發(fā)生后的數(shù)學(xué)公式可以表示為y=y+Δy。其中Δy為偏差量,在故障發(fā)生時(shí)刻前為0。國(guó)內(nèi)外學(xué)者在做航空發(fā)動(dòng)機(jī)傳感器故障診斷或者容錯(cuò)等問(wèn)題時(shí)均模擬故障低于10%,因此本文在轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)過(guò)程中的2 s(已達(dá)到穩(wěn)態(tài))時(shí)和8 s時(shí)分別加入恒偏差8%的故障。對(duì)應(yīng)故障注入結(jié)構(gòu)圖如圖6所示。

    4.2 仿真結(jié)果

    圖5 模糊自適應(yīng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)框圖Fig.5 Fuzzy adaptive system design block diagram

    圖6 轉(zhuǎn)速恒偏差故障注入結(jié)構(gòu)圖Fig.6 Rotating speed constant deviationfault injection structure

    本文以航空發(fā)動(dòng)機(jī)地面慢車(chē)狀態(tài)控制器設(shè)計(jì)為例說(shuō)明模糊自適應(yīng)PID控制過(guò)程,其中被控對(duì)象傳遞函數(shù)是通過(guò)擬合法建立的航空發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)變量模型轉(zhuǎn)換得到的,其傳遞函數(shù)為模糊化因子 Ke=0.9,Kec=0.1,解模糊因子 K1=3,K2=1.2,K3=0.01,PID 初始值為 Kp=5,Ki=2,Kd=1.2,采樣周期T=0.01 s。常規(guī)PID控制曲線(xiàn)和模糊PID控制曲線(xiàn)仿真結(jié)果如圖7所示。在2 s和8 s時(shí)分別加入轉(zhuǎn)速傳感器恒偏差故障后的仿真結(jié)果如圖8和圖9所示。仿真結(jié)果表明,對(duì)于航空發(fā)動(dòng)機(jī)的非線(xiàn)性和時(shí)變性,模糊自適應(yīng)PID控制方法較常規(guī)的PID控制具有較高的控制精度,超調(diào)量小,調(diào)節(jié)時(shí)間短,控制效果好,具有更好的自適應(yīng)能力。

    5 結(jié)語(yǔ)

    圖7 轉(zhuǎn)速閉環(huán)階躍響應(yīng)圖Fig.7 Speed closed-loop step response diagram

    圖8 2 s時(shí)注入傳感器故障轉(zhuǎn)速響應(yīng)圖Fig.8 Injection sensor failure speed response diagram at 2 seconds

    圖9 8 s時(shí)注入傳感器故障轉(zhuǎn)速響應(yīng)圖Fig.9 Injection sensor failure speed response diagram at 8 seconds

    本文在分析了常規(guī)PID控制器原理和基本模糊控制器原理的基礎(chǔ)上,以整定PID參數(shù)的工程經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ),基于控制器輸入誤差及其變化率,采用模糊推理機(jī)制設(shè)計(jì)了模糊自適應(yīng)PID控制器,實(shí)現(xiàn)了PID參數(shù)的在線(xiàn)整定功能。同時(shí)模擬了轉(zhuǎn)速傳感器由于短路或者振蕩引起的恒偏差故障加入控制系統(tǒng),結(jié)合通過(guò)擬合法建立的航空發(fā)動(dòng)機(jī)地面慢車(chē)時(shí)的狀態(tài)變量模型轉(zhuǎn)換得到的傳遞函數(shù)模型進(jìn)行仿真,對(duì)比常規(guī)定參數(shù)PID控制,系統(tǒng)的調(diào)節(jié)時(shí)間短、超調(diào)量小、穩(wěn)態(tài)性能變好,具有較強(qiáng)的魯棒性和更好的自適應(yīng)能力,為模糊自適應(yīng)PID在航空發(fā)動(dòng)機(jī)控制系統(tǒng)中的應(yīng)用提供了方法驗(yàn)證。

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