基于模糊自抗擾控制在電動汽車PMSM位置驅動系統(tǒng)研究

李晶

摘要：為實現(xiàn)電動汽車用PMSM轉速快速響應和強魯棒性，本文提出一種基于模糊自抗擾的電動汽車PMSM驅動控制系統(tǒng)，將模糊控制與自抗擾控制結合，將位置反饋作為控制器反饋信號，結合自抗擾控制器中狀態(tài)變量估計和微分之間的誤差，建立誤差的模糊規(guī)則控制表，進行去模糊化之后得到誤差精準的控制量，并通過對非線性誤差狀態(tài)反饋控制率的誤差比例系數(shù)、微分系數(shù)、積分系數(shù)進行自適應調節(jié)，實現(xiàn)對擾動量的補償控制，增強電動汽車PMSM驅動系統(tǒng)的抗擾動能力。

關鍵詞：PMSM;模糊自抗擾控制;非線性誤差狀態(tài)反饋控制率

1? 概述

電動汽車是將電能作為能量源，通過能量轉換變成由全部或部分電動機驅動行駛的車輛。電動汽車驅動系統(tǒng)即電驅動系統(tǒng)既是關鍵技術又是共性技術。與普通的工業(yè)用電機控制系統(tǒng)不同，對整個系統(tǒng)的可靠性、耐久性、安全性提出了更高的要求。永磁同步電機（PMSM）目前已經成為驅動電機發(fā)展的主要趨勢。為了提高電機的動態(tài)性能和魯棒性，一些先進的控制方法也隨之應用到了電動汽車用永磁同步電機控制上。本文主要提出的是基于自抗擾控制參數(shù)調整已達到有效抑制擾動，提高電機控制性能的方法。PMSM本身是一個非常復雜的非線性控制對象，具有變量多、耦合性強等特點，在工業(yè)生產過程中，對其控制常常會出現(xiàn)滯后、時變等問題，因此單獨使用一種控制方法很難達到工業(yè)生產要求，因此本文將模糊控制與自抗擾控制策略相結合，突破電機控制過程中需要劃分線性與非線性、時變與非時變、確定與不確定等探究模式的局限，進一步提高電動汽車PMSM驅動系統(tǒng)的動、靜態(tài)特性。使之具有較強的魯棒性和抗擾動特性。

2? 設計自抗擾控制器

自抗擾控制器包含跟蹤微分器（Tracking-Differentiator，TD）、擴張狀態(tài)觀測器（Exrended State Observer，ESO）和非線性誤差反饋控制率（Nonlinear State Error Feedback，NLSEF）三部分組成，如圖1所示。

從圖1中我們可以看到擴張狀態(tài)觀測器是本控制系統(tǒng)的核心部分，通過觀測器對輸入輸出進行擾動觀測，發(fā)現(xiàn)異常可以直接進行補償。同時不用系統(tǒng)的模型信息是否已知，都可以對其進行內擾觀測并補償直至擾動消除，這就是自抗擾控制的優(yōu)勢所在，而且其對擾動的觀測和補償是通過串聯(lián)積分器來實現(xiàn)的這樣使整個控制系統(tǒng)更容易控制。

2.1 自抗擾控制器的算法

2.1.1 跟蹤微分器

2.1.2 擴張狀態(tài)觀測器

2.1.3 非線性狀態(tài)反饋控制律

2.2 基于模糊自抗擾控制的電動汽車用PMSM驅動系統(tǒng)

為提高電動汽車PMSM驅動系統(tǒng)的抗擾動性減小外部擾動對其的影響提升系統(tǒng)的自適應能力，本文將模糊控制與自抗擾控制器相結合引入到電動汽車PMSM驅動系統(tǒng)中，具體實現(xiàn)過程如下：

首先根據TD產生的微分與ESO的狀態(tài)變量之間的誤差，得到誤差比例系數(shù)，建立誤差比例系數(shù)、微分系數(shù)和積分系數(shù)的模糊控制規(guī)則，去模糊化之后得到精準的控制量，以實現(xiàn)NLSEF的參數(shù)自適應調節(jié)。最后按照控制框圖NLSEF和ESO的擾動補償一起作為控制量，以此來實現(xiàn)對電動汽車PMSM驅動電機的最優(yōu)控制。改進之后自抗擾控制器能夠提升PMSM的位置精度，同時系統(tǒng)抗擾能力也明顯增強。通過仿真實驗和結果分析，改進后的模糊自抗擾控制器具有響應速度快、無超調、穩(wěn)態(tài)精度高、對負載及系統(tǒng)擾動魯棒性更強的特點。

對于模糊自抗擾位置伺服系統(tǒng)而言，只需要給定位置誤差以及位值誤差變化率，就能實現(xiàn)利用模糊控制對NLSEF控制參數(shù)的自整定，最終實現(xiàn)參數(shù)跟蹤實際位置誤差進行自適應調整，有利于提高位置精度。從上述算法及圖示中我們可以知道，自抗擾控制器參數(shù)比較多，每一個部分都有其自己的參數(shù)需要整定，因此我們需要把跟蹤微分器、擴張狀態(tài)觀測器和非線性反饋控制律中涉及到參數(shù)分開整定，這樣才能夠得到完整的自抗擾控制器整定參數(shù)。其中跟蹤微分器參數(shù)基本上可以固定化，擴張狀態(tài)觀測器參數(shù)與擾動幅值成正比，非線性反饋控制率參數(shù)整定是難度最大的，本文采用模糊控制理論對非線性組合部分參數(shù)進行整定，將誤差e和誤差變化率ec作為控制器的輸入，利用模糊規(guī)則對參數(shù)βi進行修改，從而實現(xiàn)其整定。假設誤差e及誤差變化率ec和βi在模糊集的論域為（-3，3）。隸屬度函數(shù)為靈敏度較高的三角函數(shù)?？刂埔?guī)則如下：

①對于位置誤差e較大的情況，應當適當增加比例增益的值，保障系統(tǒng)的快速跟蹤能力，使系統(tǒng)反應迅速。對于位置誤差e較小的情況下，可以適當增加積分增益和比例增益的值，使得系統(tǒng)的抗擾動性能增強，同時適當增加微分增益的值一直振蕩的發(fā)生。

②對于位置誤差率ec較大的情況則需要減小微分增益和比例增益增加積分增益保障系統(tǒng)運行的穩(wěn)定。另外在位置誤差變化率ec較小的情況下適當增加微分增益同時針對實際工作情況調整比例增益和積分增益。綜上所述根據控制規(guī)則得到相應的控制規(guī)則表。

2.3 電動汽車PMSM驅動系統(tǒng)

3? 結論

其實結合了模糊控制的自抗擾控制器即（Fuzzy-ADRC）與原來的自抗擾控制器即ADRC相比，僅僅是對其組成部分的非線性反饋控制率（NLSEF）部分進行調整，這樣就使整個控制器Fuzzy-ADRC的參數(shù)達到最優(yōu)控制效果，從而提高了PMSM伺服位置控制精度。實驗結果顯示結論是成立的，這也為Fuzzy-ADRC應用在更多的PMSM伺服控制系統(tǒng)中打下良好的基礎，使其能在工程實際應用中取代PID控制器。

試驗中設計的控制對象電動汽車的PMSM相關參數(shù)如下：額定功率為1.85kW，額定轉速為6000r/min，定子繞組Rs=1.8Ω，直軸、交軸自感Ld=Lq=7.3mH，轉動慣量J=0.0013kg·m2，極對數(shù)np=2，額定轉速Te=3N·M，轉子磁鏈ψf=0.248Wb，額定頻率fN=200Hz。給定位置為0.001rad，空載啟動電機，在1s時施加1牛米的擾動進行干擾，得到仿真圖形如圖2，由此可知Fuzzy-ADRC能夠較快的對擾動進行響應，確保PMSM位置伺服系統(tǒng)的自抗擾效果良好。

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