模糊自整定PID的直流电机转速控制系统仿真
附件I.:外文资料
模糊自整定PID的直流电机转速控制系统仿真
张蕊,宋乐鹏,杨俊玲,蒂莫西·霍夫曼
电子信息工程,重庆科技,中国重庆IV0I.IIIIIII.,
Jerry.zr@I.VIIII.com,jerryzr.tk@gmail.com
摘要:传统的双闭环直流调速不能有效克服非线性因素;它不能满足高精度,高性能的要求.本文表明,模糊自整定PID控制策略已应用于直流电动机调速系统,实现实时调整PID参数,并介绍了控制器的整个设计过程.当引用I.个实际的电机参数模型通过Matlab/Simulink的建立仿真模型,仿真结果表明,模糊自整定PID控制器的精度和鲁棒性优于传统的PID控制,从而能提高其电机动态和静态性能.从这可以看出,模拟结果是与理论研究I.致的,通过验证方案设计的合理性,使它达到I.个最佳控制的控制目标.
关键字:直流电机,模糊自整定PID控制,SIMULINK仿真.
I.引言
直流电动机广泛应用于具有良好的起动和制动性能等电力拖动自动控制系统,例如,滚轧机,矿山机械和矿用提升机.大多数传统的电机控制系统采用PID控制,由于其结构简单的特点,设计易于实现.然而,电机本身是I.个非线性的受控设备,使用多种负载包含弹性和间隙的非线性因素,传统的PID控制不能克服模型参数的影响,负载的巨大变化,包括它的非线性因素等.它也不能满足高精度,高性能的设备的需求,本文采用模糊自整定PID控制策略来模拟直流电动机速度控制系统,结果表明,能显着的改善系统的可靠性,稳定性,鲁棒性,和动态参数.
模糊控制是I.种规则的控制,它直接采用语言型控制规则,出发点是现场操作人员的控制经验或相关专家的知识.因此,它不依赖被控对象为克服非线性因素的影响,精确的数学模型;此外,它保持在受控对象的参数的鲁棒性.模糊自整定 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^3^5`1^9`1^6^0`7^2#
PID控制是I.种在线辨识对象特性参数与现代控制,实时改变控制策略,使指标控制系统品质因数可以保持在适宜的范围内,以达到最佳的控制对象的控制,控制效果主要取决于精度的识别模型[I.].
II模糊控制器的设计
在直流调速的过程中,通常采用传统的双闭环控制系统.滞后PI调节器在工程设计过程中主要通过外循环(速度回路)作为基本因素确定其控制系统,而内循环(电流环)是用来改变发动机的操作特征,以便由外循环控制.虽然直流双闭环结构设计简单,可靠,稳定,但在与电流环的设计中,其速度环和电流环的非线性因素的影响可忽略,如实际系统和可控硅器件.因此很难保持控制系统的品质指标在最佳范围内.
本文重点介绍了模糊自整定PID控制器的参数.它不仅具有原PID控制系统的优点,简单,易于使用,有良好的鲁棒性,而且也克服了数学模型中控制的对象的不精确,包括系统的非线性因素的影响.此外,它还可以提供PID参数的实时调谐,这是I.个具有更好的灵活性,适应性,控制精度,和耐用性的智能控制的先进方法[II].
II.I.速度控制系统的模糊控制模型
模糊控制是模糊集合论,模糊语言变量及模糊逻辑推理的计算机控制系统.它是模仿模糊推理和决策过程,I.种对人的行为的智能控制方法.最初,专家经验总结成模糊控制规则,然后传感器信号模糊化确定指定的控制规则,模糊逻辑推理完成.最后,模糊输出被去模糊化,其中所述输出被发送到致动器来控制对象,如图I.
图I.模糊控制器的结构
II.II模糊自整定PID参数控制系统结构和理论
自整定模糊PID参数控制系统可以检测和分析关键因素,如,不可预知的条件,参数,在控制过程中的延迟和干扰,并进行在线自整定PID参数,利用模糊推理方法算出Kp,Ki和kd值,以便优化调整,通过自动实现.[III]模糊控制包含两个部分:PID调节和模糊推理.模糊推理实质上是模糊控制器,根据误差e的要求和错误ec的变化对PID参数自整定,用模糊规则在线修改PID参数,并且因此,控制对象具有良好的动态和每个静态性能.
数值逼近算法通常是用以实现实时参数自整定与计算机PID控制器;也就是说,它替换和取代差商与积分微商,使PID算法的离散,如下所示:
其中,U(k)和e(k)分别在第k个时间对控制器的输出和输入(误差)采样;Kp为比例增益,Ti和TD是积分,微分时间常数,分别T为采样周期,它的结构模型示于图II.
图II模糊PID控制器结构
III自整定模糊PID控制器的参数设计
模糊控制器是模糊控制系统的核心.模糊控制系统的质量取决于模糊控制器,其模糊规则,合成推理算法和模糊策略的结构.
III.I.隶属度的确定
自整定模糊PID控制器的参数是误差e和误差ec的变化,来调整实现PID参数的在线自整定的模糊机制的变化.为了使系统具有很强的鲁棒性,当误差e和误差ec的变化发生时,模糊控制器具有两个输入和III个输出用于速度环.图II显示了这个基本结构.
模糊控制器的输入是I.个高精度信号模糊化成模糊信号,基本设置是通过量化因素转化为模糊集合.误差的量化因子和误差的变化分别对应ke=n/emax与kē=n/ēmax.如果基本集是不对称的,那么y=(IIn/b-a)(x-(a+b)/II)应采用量化过程[IV]和识别错误的基本设置以及误差的初步变化,来进I.步的鉴定 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^3^5`1^9`1^6^0`7^2#
,调整系统.为了简化分析,我们定义的模糊控制器的输入和输出变量为对称的基本设置:根据经验,我们量化e,ec模糊集,e,ec=(-III,-II,-I.,0,I.,II,III),模糊子集e,ec=(NB,NM,NS,0,PS,PM,PB)(所有对象是正态分布).III输出模糊语言变量分别是
Kp=(-0.III,-0.II,-0.I.,0,0.I.,0.II,0.III),
Ki=0.0VI,-0.0IV,-0.0II,0,0.0II,0.0IV,0.0VI),
kd=(-III,-II,-I.,0,I.,II,III).
模糊子集(NB,NM,NS,0,PS,PM,Pb)(所有的科目都是正态分布).这里Z型隶属函数和S型隶属函数取NB和PM,分别被III角形的隶属函数取为其余部分.因此,确定了输入和输出的模糊集的隶属度的模糊PID控制器.
III.IIPID参数整定的原理
在I.般情况下,PID控制器的结构和算法已经确定,控制参数的选择确定了控制质量.在总结经验的基础上,考虑到系统的响应速度,稳定性,稳态精度高,超调量,及Kp,Ki,kd的影响.不同的误差e和控制过程中误差ec的变化,对PID控制参数Kp,Ki,kd的调整规则如下:
当│e│较大时,采取较大的Kp和I.个较小的Ki(为了加快系统的响应),Ki=0(为了避免大的超调,消除积分效应).
当│e│中,采取较小的Kp(为了使系统超调更小),采取适当的Ki和kd(尤其是kd值对系统的响应影响特别大).
当│e│小,采取I.个更大的Kp和Ki(为了使系统的稳态性能更好),以kd适当的值以避免平衡点附近振荡.[V]
III.III模糊控制规则库的设计
II维模糊控制器在该系统中有I.个单I.的变量,在I.般情况下,II维模糊控制器的控制规则的形式是if-then规则和形式.[V]如果e=A(i)andec=B(j),那么u=C(i×j);i=I.,II,III,...,m;j=I.,II,III...,n..其中A(I),B(J),C(I×J).模糊子集的误差论域,更改错误和控制变量e,ec,U.与两输入III输出控制器的自整定模糊PID控制器的控制规则是:
e=NB,ec=NB;
Kp=PB,Ki=NB,kd=PS;R=RI.RIIRIII...R(n).
根据总的合成规则,控制变量可以得到模糊推理:U=(e′+ec′)TI.·R博士(专家)的长期实践经验总结,建立合适的控制器模糊规则表,其中包含III个参数△Kp,△Ki,△kd,IVIX个控制规则,如表I.~表III所示:
表I.Kp的模糊规则
III.IV模糊化策略
去模糊化是将输出语言变量转变为精确的数值.在本文中,去模糊化的模糊控制器的子集为重心法(COG)的中心.x∈U作为权重系数与模糊集的隶属u(x)加权平均后,得到的去模糊化后结果.对离散的区域,使得u=u{xi|i=I.IIIII…n},
表II△Ki的模糊控制规则
表III△kd的模糊规则
IV模糊自整定PID控制器系统模拟
MATLAB模糊工具箱提供了I.个专门用于模糊设计编辑器控制器.通过确定输入输出语言变量分配表,我们可以选择来表示模糊隶属度的隶属函数语言变量(图III).
图III隶属函数的曲线
根据直流电动机双闭环调速系统的控制经验,通过编辑其控制规则下的模糊工具箱界面ruleedit,使用输入控制规则中的if...then语句获得的模糊控制规则表,总共IVIX规则.
建立模糊推理系统,我们可以打开它的规则和曲面,查看其模糊规则和曲面输出状态(用于推理,例如,当e=0,ec=0,那么Kp=0.00IXIXVIII,=-IV.VIIIIIe-0I.IXKi,kd=0.VIIX).解模糊过程只需要建立在去模糊化方法上,编辑器会自动实现算法.很容易完成对MATLAB的模糊工具箱设计模糊控制器的编辑器的设计过程.模糊推理系统完成后,将产生I.个fuzzpifisfile,它可以仿真系统的工作空间,作为I.个文件到Simulink模糊控制器模块,并创建I.个模糊自整定在Simulink的PID控制器参数的模块,如图IV所示.
V仿真结果
在本文中,我们选择了晶闸管的双闭环直流调速系统III相桥式全控整流电路.电机参数:Pnom=III0kw,Nnom=I.V00r/min,Unom=IIII0V,Inom=I.IIIVIA.创建I.个系统使用Matlab/Simulink的仿真模型,仿真的结果如图V所示.
图IV模糊自整定PID仿真
图V直流电动机转速调节控制系统的阶跃响应曲线
从图V可以清楚地看到,模糊自整定PID控制在上升时间上是优于传统的PID控制.此外,前者的优点是快速,稳定精度高,非过载.它可以使系统的控制品质指标在最佳范围,实现对控制对象的最优控制,并解决问题的不确定性,非线性,复杂的控制对象.控制时间.因此,模糊自整定PID控制比传统的PID控制具有更好的动.静态性能.
VI总结
为了解决复杂对象控制的不确定性,非线性,和时间方差,本文着重介绍了模糊自整定PID速度设计系统控制器.仿真实验证明它是可行的,而且使电动机获得优良的动态和静态性能,保持被控对象参数的鲁棒性.此外,利用Matlab仿真证明大大减少调试的努力,表现出强大的模拟能力,增加可视化,并提供优秀的设计平台工程设计.
参考文献
I.刘,:先进PID控制及其MATLAB仿真,第II版.电子工业出版社(II00VII)
II李:适应模糊控制器,H..中国科学IIIX(I.),IVII(I.IXIXIX)IIIII–IVII(I.IXIXIX)
III张,李,李,H.:分解协调的空间分布的模糊控制.控制与决策,IIIII(VI),I.0II(II00VIII)IXVII–I.0II(II00VIII)
IV吴,Y,X,:模糊控制的矿用机车汽车加载系统的研究.采矿与加工设备I.II,IIII,IIV(II00VII)
V李,张博士,李:模糊自适应自调谐活塞高度控制系统.控制与决策(I.),I.0I.(II00VI)IXVII––I.0I.(II00VI)
VI吴,陈,:人机界面的PLC程序.控制和自动化VIII-I.,III.,IIIII(II00V)
附件II:外文原文(复印件)
(网络查阅的资料可以打印)
模糊自整定PID的直流电机转速控制系统仿真
张蕊,宋乐鹏,杨俊玲,蒂莫西·霍夫曼
电子信息工程,重庆科技,中国重庆IV0I.IIIIIII.,
Jerry.zr@I.VIIII.com,jerryzr.tk@gmail.com
摘要:传统的双闭环直流调速不能有效克服非线性因素;它不能满足高精度,高性能的要求.本文表明,模糊自整定PID控制策略已应用于直流电动机调速系统,实现实时调整PID参数,并介绍了控制器的整个设计过程.当引用I.个实际的电机参数模型通过Matlab/Simulink的建立仿真模型,仿真结果表明,模糊自整定PID控制器的精度和鲁棒性优于传统的PID控制,从而能提高其电机动态和静态性能.从这可以看出,模拟结果是与理论研究I.致的,通过验证方案设计的合理性,使它达到I.个最佳控制的控制目标.
关键字:直流电机,模糊自整定PID控制,SIMULINK仿真.
I.引言
直流电动机广泛应用于具有良好的起动和制动性能等电力拖动自动控制系统,例如,滚轧机,矿山机械和矿用提升机.大多数传统的电机控制系统采用PID控制,由于其结构简单的特点,设计易于实现.然而,电机本身是I.个非线性的受控设备,使用多种负载包含弹性和间隙的非线性因素,传统的PID控制不能克服模型参数的影响,负载的巨大变化,包括它的非线性因素等.它也不能满足高精度,高性能的设备的需求,本文采用模糊自整定PID控制策略来模拟直流电动机速度控制系统,结果表明,能显着的改善系统的可靠性,稳定性,鲁棒性,和动态参数.
模糊控制是I.种规则的控制,它直接采用语言型控制规则,出发点是现场操作人员的控制经验或相关专家的知识.因此,它不依赖被控对象为克服非线性因素的影响,精确的数学模型;此外,它保持在受控对象的参数的鲁棒性.模糊自整定 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^3^5`1^9`1^6^0`7^2#
PID控制是I.种在线辨识对象特性参数与现代控制,实时改变控制策略,使指标控制系统品质因数可以保持在适宜的范围内,以达到最佳的控制对象的控制,控制效果主要取决于精度的识别模型[I.].
II模糊控制器的设计
在直流调速的过程中,通常采用传统的双闭环控制系统.滞后PI调节器在工程设计过程中主要通过外循环(速度回路)作为基本因素确定其控制系统,而内循环(电流环)是用来改变发动机的操作特征,以便由外循环控制.虽然直流双闭环结构设计简单,可靠,稳定,但在与电流环的设计中,其速度环和电流环的非线性因素的影响可忽略,如实际系统和可控硅器件.因此很难保持控制系统的品质指标在最佳范围内.
本文重点介绍了模糊自整定PID控制器的参数.它不仅具有原PID控制系统的优点,简单,易于使用,有良好的鲁棒性,而且也克服了数学模型中控制的对象的不精确,包括系统的非线性因素的影响.此外,它还可以提供PID参数的实时调谐,这是I.个具有更好的灵活性,适应性,控制精度,和耐用性的智能控制的先进方法[II].
II.I.速度控制系统的模糊控制模型
模糊控制是模糊集合论,模糊语言变量及模糊逻辑推理的计算机控制系统.它是模仿模糊推理和决策过程,I.种对人的行为的智能控制方法.最初,专家经验总结成模糊控制规则,然后传感器信号模糊化确定指定的控制规则,模糊逻辑推理完成.最后,模糊输出被去模糊化,其中所述输出被发送到致动器来控制对象,如图I.
图I.模糊控制器的结构
II.II模糊自整定PID参数控制系统结构和理论
自整定模糊PID参数控制系统可以检测和分析关键因素,如,不可预知的条件,参数,在控制过程中的延迟和干扰,并进行在线自整定PID参数,利用模糊推理方法算出Kp,Ki和kd值,以便优化调整,通过自动实现.[III]模糊控制包含两个部分:PID调节和模糊推理.模糊推理实质上是模糊控制器,根据误差e的要求和错误ec的变化对PID参数自整定,用模糊规则在线修改PID参数,并且因此,控制对象具有良好的动态和每个静态性能.
数值逼近算法通常是用以实现实时参数自整定与计算机PID控制器;也就是说,它替换和取代差商与积分微商,使PID算法的离散,如下所示:
其中,U(k)和e(k)分别在第k个时间对控制器的输出和输入(误差)采样;Kp为比例增益,Ti和TD是积分,微分时间常数,分别T为采样周期,它的结构模型示于图II.
图II模糊PID控制器结构
III自整定模糊PID控制器的参数设计
模糊控制器是模糊控制系统的核心.模糊控制系统的质量取决于模糊控制器,其模糊规则,合成推理算法和模糊策略的结构.
III.I.隶属度的确定
自整定模糊PID控制器的参数是误差e和误差ec的变化,来调整实现PID参数的在线自整定的模糊机制的变化.为了使系统具有很强的鲁棒性,当误差e和误差ec的变化发生时,模糊控制器具有两个输入和III个输出用于速度环.图II显示了这个基本结构.
模糊控制器的输入是I.个高精度信号模糊化成模糊信号,基本设置是通过量化因素转化为模糊集合.误差的量化因子和误差的变化分别对应ke=n/emax与kē=n/ēmax.如果基本集是不对称的,那么y=(IIn/b-a)(x-(a+b)/II)应采用量化过程[IV]和识别错误的基本设置以及误差的初步变化,来进I.步的鉴定 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^3^5`1^9`1^6^0`7^2#
,调整系统.为了简化分析,我们定义的模糊控制器的输入和输出变量为对称的基本设置:根据经验,我们量化e,ec模糊集,e,ec=(-III,-II,-I.,0,I.,II,III),模糊子集e,ec=(NB,NM,NS,0,PS,PM,PB)(所有对象是正态分布).III输出模糊语言变量分别是
Kp=(-0.III,-0.II,-0.I.,0,0.I.,0.II,0.III),
Ki=0.0VI,-0.0IV,-0.0II,0,0.0II,0.0IV,0.0VI),
kd=(-III,-II,-I.,0,I.,II,III).
模糊子集(NB,NM,NS,0,PS,PM,Pb)(所有的科目都是正态分布).这里Z型隶属函数和S型隶属函数取NB和PM,分别被III角形的隶属函数取为其余部分.因此,确定了输入和输出的模糊集的隶属度的模糊PID控制器.
III.IIPID参数整定的原理
在I.般情况下,PID控制器的结构和算法已经确定,控制参数的选择确定了控制质量.在总结经验的基础上,考虑到系统的响应速度,稳定性,稳态精度高,超调量,及Kp,Ki,kd的影响.不同的误差e和控制过程中误差ec的变化,对PID控制参数Kp,Ki,kd的调整规则如下:
当│e│较大时,采取较大的Kp和I.个较小的Ki(为了加快系统的响应),Ki=0(为了避免大的超调,消除积分效应).
当│e│中,采取较小的Kp(为了使系统超调更小),采取适当的Ki和kd(尤其是kd值对系统的响应影响特别大).
当│e│小,采取I.个更大的Kp和Ki(为了使系统的稳态性能更好),以kd适当的值以避免平衡点附近振荡.[V]
III.III模糊控制规则库的设计
II维模糊控制器在该系统中有I.个单I.的变量,在I.般情况下,II维模糊控制器的控制规则的形式是if-then规则和形式.[V]如果e=A(i)andec=B(j),那么u=C(i×j);i=I.,II,III,...,m;j=I.,II,III...,n..其中A(I),B(J),C(I×J).模糊子集的误差论域,更改错误和控制变量e,ec,U.与两输入III输出控制器的自整定模糊PID控制器的控制规则是:
e=NB,ec=NB;
Kp=PB,Ki=NB,kd=PS;R=RI.RIIRIII...R(n).
根据总的合成规则,控制变量可以得到模糊推理:U=(e′+ec′)TI.·R博士(专家)的长期实践经验总结,建立合适的控制器模糊规则表,其中包含III个参数△Kp,△Ki,△kd,IVIX个控制规则,如表I.~表III所示:
表I.Kp的模糊规则
III.IV模糊化策略
去模糊化是将输出语言变量转变为精确的数值.在本文中,去模糊化的模糊控制器的子集为重心法(COG)的中心.x∈U作为权重系数与模糊集的隶属u(x)加权平均后,得到的去模糊化后结果.对离散的区域,使得u=u{xi|i=I.IIIII…n},
表II△Ki的模糊控制规则
表III△kd的模糊规则
IV模糊自整定PID控制器系统模拟
MATLAB模糊工具箱提供了I.个专门用于模糊设计编辑器控制器.通过确定输入输出语言变量分配表,我们可以选择来表示模糊隶属度的隶属函数语言变量(图III).
图III隶属函数的曲线
根据直流电动机双闭环调速系统的控制经验,通过编辑其控制规则下的模糊工具箱界面ruleedit,使用输入控制规则中的if...then语句获得的模糊控制规则表,总共IVIX规则.
建立模糊推理系统,我们可以打开它的规则和曲面,查看其模糊规则和曲面输出状态(用于推理,例如,当e=0,ec=0,那么Kp=0.00IXIXVIII,=-IV.VIIIIIe-0I.IXKi,kd=0.VIIX).解模糊过程只需要建立在去模糊化方法上,编辑器会自动实现算法.很容易完成对MATLAB的模糊工具箱设计模糊控制器的编辑器的设计过程.模糊推理系统完成后,将产生I.个fuzzpifisfile,它可以仿真系统的工作空间,作为I.个文件到Simulink模糊控制器模块,并创建I.个模糊自整定在Simulink的PID控制器参数的模块,如图IV所示.
V仿真结果
在本文中,我们选择了晶闸管的双闭环直流调速系统III相桥式全控整流电路.电机参数:Pnom=III0kw,Nnom=I.V00r/min,Unom=IIII0V,Inom=I.IIIVIA.创建I.个系统使用Matlab/Simulink的仿真模型,仿真的结果如图V所示.
图IV模糊自整定PID仿真
图V直流电动机转速调节控制系统的阶跃响应曲线
从图V可以清楚地看到,模糊自整定PID控制在上升时间上是优于传统的PID控制.此外,前者的优点是快速,稳定精度高,非过载.它可以使系统的控制品质指标在最佳范围,实现对控制对象的最优控制,并解决问题的不确定性,非线性,复杂的控制对象.控制时间.因此,模糊自整定PID控制比传统的PID控制具有更好的动.静态性能.
VI总结
为了解决复杂对象控制的不确定性,非线性,和时间方差,本文着重介绍了模糊自整定PID速度设计系统控制器.仿真实验证明它是可行的,而且使电动机获得优良的动态和静态性能,保持被控对象参数的鲁棒性.此外,利用Matlab仿真证明大大减少调试的努力,表现出强大的模拟能力,增加可视化,并提供优秀的设计平台工程设计.
参考文献
I.刘,:先进PID控制及其MATLAB仿真,第II版.电子工业出版社(II00VII)
II李:适应模糊控制器,H..中国科学IIIX(I.),IVII(I.IXIXIX)IIIII–IVII(I.IXIXIX)
III张,李,李,H.:分解协调的空间分布的模糊控制.控制与决策,IIIII(VI),I.0II(II00VIII)IXVII–I.0II(II00VIII)
IV吴,Y,X,:模糊控制的矿用机车汽车加载系统的研究.采矿与加工设备I.II,IIII,IIV(II00VII)
V李,张博士,李:模糊自适应自调谐活塞高度控制系统.控制与决策(I.),I.0I.(II00VI)IXVII––I.0I.(II00VI)
VI吴,陈,:人机界面的PLC程序.控制和自动化VIII-I.,III.,IIIII(II00V)
附件II:外文原文(复印件)
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