儲江偉,謝鼎盛,劉 賀,劉梓敬,張澤涵
(1.東北林業(yè)大學, 哈爾濱 150040; 2.一汽大眾, 吉林 130000)
圖1 電磁耦合調(diào)速器結(jié)構(gòu)原理示意圖
電磁耦合調(diào)速器的電磁耦合部分的等效電路見圖2。圖2中,Ud為回路兩端等效輸入電壓;Lp為等效總電感;Rp為等效總電阻;Id為電路電流;E為負載端電壓;M為負載。
圖2 負載模擬等效電路
等效電路各物理量存在如下關(guān)系:
(1)
在初始條件下對式(1)進行拉普拉斯變換,得到電壓與電流的傳遞函數(shù)為:
(2)
負載電壓E、電動勢轉(zhuǎn)速比Ce可表示為:
E=Cen
(3)
(4)
模型中的傳遞函數(shù)的含義與表達式見表1,模型傳遞函數(shù)中的變量含義和數(shù)值見表2。雙閉環(huán)動態(tài)結(jié)構(gòu)如圖3所示。
表1 模型中的傳遞函數(shù)的含義與表達式
表2 傳遞函數(shù)中的變量含義與數(shù)值
圖3 雙閉環(huán)動態(tài)結(jié)構(gòu)簡圖
ASR采用模糊PID調(diào)節(jié),輸入量為目標轉(zhuǎn)速與期望轉(zhuǎn)速的誤差e和誤差變化率ec,輸出為kp、ki、kd。輸入與輸出參數(shù)的論域與隸屬函數(shù)類型見表3。模糊控制的模糊子集均為{XL,XM,XS,ZO,YS,YM,YL},模糊子集中的元素依次表示負大、負中、負小、零、正小、正中、正大,kp、ki、kd三個參數(shù)的模糊規(guī)則表見文獻[11]。ASR控制模型見圖4。
表3 模糊控制詳情表
圖4 轉(zhuǎn)速環(huán)模糊PID控制模型示意圖
表4 控制模型的輸入變量
圖5為空載啟動時的轉(zhuǎn)速仿真曲線,圖6為負載啟動時的轉(zhuǎn)速仿真曲線,圖7為變負載時轉(zhuǎn)速仿真曲線。變負載曲線的負載輸入信號采用隨機噪聲輸入,不斷改變輸入負載的大小,觀察電磁耦合調(diào)速器的轉(zhuǎn)速變化程度。
圖5 空載啟動時轉(zhuǎn)速仿真曲線
圖6 負載啟動時轉(zhuǎn)速仿真曲線
圖7 變負載時轉(zhuǎn)速仿真曲線
設定目標轉(zhuǎn)速為900 r/min,測試中依此將模糊PID、PID、PI算法注入轉(zhuǎn)速環(huán),得到空載啟動試驗結(jié)果見表5。負載啟動試驗結(jié)果見表6。變負載轉(zhuǎn)速仿真結(jié)果見表7。為了驗證仿真結(jié)果的有效性,與文獻[5]中雙閉環(huán)仿真結(jié)果進行對比發(fā)現(xiàn),其超調(diào)量相比文獻[5]中減少了3.41%,達到目標轉(zhuǎn)速的穩(wěn)定時間減少了3.78 s,同一變負載下的最大擾動量減少了1.69%。文獻[5]的雙閉環(huán)控制效果見表8。
表5 模糊PID、PID和PI空載試驗結(jié)果
表6 模糊PID,PID與PI負載啟動試驗結(jié)果
表7 模糊PID,PID與PI變負載轉(zhuǎn)速仿真結(jié)果
表8 文獻[5]中雙閉環(huán)控制效果
根據(jù)上述結(jié)果分析可得,模糊PID、PID和PI算法均有良好的控制效果,但空載啟動過程中,在穩(wěn)定時間相差無幾的情況下,模糊PID超調(diào)量更小(21.8 r/min),較PI控制時少18.18 r/min。在2 s加入負載后,模糊PID抗擾動能力更強,最低轉(zhuǎn)速為20.79 r/min。相比PI算法減少15.3 r/min,穩(wěn)定性更優(yōu)異。
基于型號為STM32F407IGT6的單片機,將PID算法與模糊PID算法編寫代碼后燒入單片機中進行控制,試驗原理見圖8[16]。
圖8 STM32單片機控制試驗原理示意圖
試驗對象為電磁耦合調(diào)速器,電磁耦合調(diào)速器的相關(guān)參數(shù)見表9,試驗臺實物圖見圖9。試驗中根據(jù)實際情況設定統(tǒng)一目標轉(zhuǎn)速與幅度設定值,電機最大轉(zhuǎn)速為750 r/min,750幅度值對應的轉(zhuǎn)速即試驗目標轉(zhuǎn)速。
表9 電磁耦合調(diào)速器參數(shù)
圖9中變頻器的作用是調(diào)節(jié)電機輸入電流與接收控制板的指令,提高勵磁電流的大小。直流電源為控制板提供3.3 V的直流電。編碼器將轉(zhuǎn)速信號編譯并傳遞給控制板,再通過燒入單片機中的程序算法進行反饋控制,實現(xiàn)對電磁耦合調(diào)速器的控制,并將結(jié)果在電腦上顯示。試驗結(jié)果見圖10和圖11,試驗效果分析見表10。
圖9 電磁耦合調(diào)速器控制試驗臺實物圖
圖10 PID控制試驗結(jié)果
圖11 模糊PID控制試驗結(jié)果
通過試驗結(jié)果可得,模糊PID的超調(diào)效果優(yōu)于PID,但由于電磁耦合調(diào)速器磁極部分具有一定慣性,導致啟動時間較長。
PSO優(yōu)化模糊PID原理見圖12。r(k)為系統(tǒng)輸入量,u(k)為系統(tǒng)輸出量,e(k)為系統(tǒng)偏差量,F(xiàn)kpn,F(xiàn)kin,F(xiàn)kdn為PSO的輸出參數(shù)。
圖12 PSO優(yōu)化模糊PID原理示意圖
PSO算法優(yōu)化運行過程中會根據(jù)ITAE計算各粒子的適應值,找到最優(yōu)的一組Fkpn、Fkin和Fkdn,系統(tǒng)采用這一組的控制參數(shù)再運行一次得到更優(yōu)的一組控制參數(shù)并更新,如此反復,直到輸出信號滿足目標函數(shù)的精度要求,停止迭代。此時輸出的一組控制參數(shù)即最優(yōu)控制參數(shù)組。
PSO算法的設計流程如下[19-20]:
步驟1初始化粒子群。確定種群M,優(yōu)化變量(優(yōu)化變量子集A={Fkpn,F(xiàn)kin,F(xiàn)kdn}),對應初始位置限制,并確定粒子初始速度,慣性因子與加速權(quán)重等;
步驟2評價各粒子初始適應值,適應值由目標函數(shù)ITAE(時間與絕對誤差乘積的積分)確定,ITAE見式(5);
步驟3將步驟2中的初始適應值作為各粒子局部最優(yōu)解,不斷更新各粒子最優(yōu)位置,直到求得全局最優(yōu)解;
步驟4更新粒子局部最優(yōu)解與全局最優(yōu)解;
步驟5將求得的最優(yōu)解代入目標函數(shù);
步驟6不斷迭代最優(yōu)解,直到目標函數(shù)收斂,得到最終的優(yōu)化后的參數(shù)。
4.3.1構(gòu)造目標函數(shù)
針對轉(zhuǎn)速的超調(diào)量與穩(wěn)定時間進行優(yōu)化,選用ITAE為目標函數(shù),具有瞬態(tài)響應震蕩小的特點。其表達式為:
(5)
式中:t為仿真時間(s);e(t)為信號偏差量。
4.3.2全局尋優(yōu)
采用PSO算法進行全局尋優(yōu),PSO算法優(yōu)化迭代過程曲線見圖13。
圖13 PSO算法迭代過程曲線
根據(jù)圖13可以看出,PSO優(yōu)化算法在運行第10次時,式(5)開始收斂,取得最小值,F(xiàn)kpn、Fkpn和Fkpn取得最優(yōu)解。
為了檢驗算法優(yōu)化的有效性,得到空載啟動與負載啟動時的仿真轉(zhuǎn)速曲線,見圖14和圖15,變負載啟動轉(zhuǎn)速仿真曲線見圖16。
圖14 PSO優(yōu)化空載啟動轉(zhuǎn)速仿真曲線
圖15 PSO優(yōu)化負載啟動轉(zhuǎn)速仿真曲線
圖16 變負載時轉(zhuǎn)速仿真曲線
模糊PID參數(shù)優(yōu)化前后值見表11,空載啟動優(yōu)化測試數(shù)值分析結(jié)果見表12,負載啟動優(yōu)化測試數(shù)值分析結(jié)果見表13,變負載啟動優(yōu)化數(shù)值見表14。
表11 模糊PID參數(shù)優(yōu)化前后值
表12 空載啟動優(yōu)化數(shù)值分析結(jié)果
表13 負載啟動優(yōu)化數(shù)值分析結(jié)果
表14 變負載啟動優(yōu)化數(shù)值
分析表12與表13發(fā)現(xiàn),PSO優(yōu)化的模糊PID控制的超調(diào)量相比無優(yōu)化時降低5.13 r/min,穩(wěn)定時間縮短了0.01 s,擾動量相比無PSO優(yōu)化的情況下減少了4.5 r/min,穩(wěn)定時間縮短了0.08 s。分析表14發(fā)現(xiàn),PSO優(yōu)化的情況下,最大擾動轉(zhuǎn)速相比無PSO優(yōu)化時減小7.8 r/min,具有一定優(yōu)化效果,提高了模型的轉(zhuǎn)速控制性能與魯棒性。
1) PSO優(yōu)化的模糊PID算法對雙閉環(huán)的控制效果優(yōu)于傳統(tǒng)PID與PI算法。優(yōu)化后得到的轉(zhuǎn)速相比PI算法超調(diào)量減少了23.31 r/min,擾動量減少了19.8 r/min,穩(wěn)定時間縮短了0.101 s。
下一步工作中,將針對模糊PID算法的雙閉環(huán)控制電磁耦合調(diào)速器的轉(zhuǎn)速輸出試驗加入負載進行深度分析,由于PID存在加入負載后轉(zhuǎn)速恢復緩慢的情況,可將模糊PID取代PID算法在負載啟動情況下進行試驗。