测控技术与仪器 毕业论文范文——基于MATLABSimulink控制系统的设计与仿真

第 I 页 共页 基于 MATLAB/Simulink 控制系统的设计与仿真 摘要 本文结合目前构建控制系统的常用方法，以无刷直流电机为被控对象，设计 出的三套控制系统，即PID 控制系统、模糊控制系统和(CMAC)小脑神经网络PID控 制系统，并利用MATLAB/Simulink分别对三套控制系统进行了仿真。论文中详细阐 述了三种控制系统的设计思想，通过对仿真结果的分析，比较并总结了三种控制 方法的控制特点。 本文选取的研究对象是无刷直流电机，它是现在比较流行的一种电机，具有 很深的研究意义。本文中控制系统设计过程的仿真结果也表明，关于该控制系统 的研究具有广泛的前景。 关键字：关键字： MATLAB，无刷直流电机，PID 控制，模糊控制，小脑神经网络 第 II 页 共页 Design and simulation of control system based on MATLAB/Simulink Abstrct This article unifies to construct the control system the commonly used method at present. It take Brushless direct current machine as the accusation object, designs three set of control systems,that are PID control system, fuzzy control system and (CMAC) cerebellum neural network PID control system,and it has separately carried on the simulation using MATLAB/Simulink to three set of control systems. In the paper elaborated in detail three kind of control system design concept, through to the simulation result analysis, compared with and summarized three kind of control method control characteristic. This article selects the object of study Brushless direct current machine, it is the present quite popular one kind of electrical machinery, the research has the very deep significance.In this article the control system design process simulation result also indicated that, this control system simulation has the widespread prospect. KEY WORDS: MATLAB,Brushless Direct Current, PID Control， fuzzy Control，CMAC 第 III 页 共页 目目 录录 1 绪论 1 1.1 引言 1 1.2 控制论概述 1 1.3 MATLAB 应用现状 2 1.4 本论文主要的工作 2 2 控制系统理论研究 4 2.1 控制系统发展阶段与应用 4 2.1.1 控制理论的三个发展阶段.4 2.1.2 控制系统研究的意义和应用.4 2.2 三代控制系统理论阐述 4 2.2.1 经典控制系统理论 .4 2.2.2 现代控制系统理论 .5 2.2.3 智能控制系统理论 .6 3 MATLAB 在控制系统仿真中的应用8 3.1 MATLAB 概论 8 3.1.1 MATLAB 的发展历史 8 3.1.2 MATLAB 系统基本组成和特点 8 3.2 动态系统仿真工具 SIMULINK.9 3.1.1 Simulink 简介 9 3.1.2 Simulink 实用特点 .10 3.3 MATLAB/SIMULINK在控制工程方面的应用11 3.3.1MATLAB 在控制系统中的应用 11 3.3.2 Simulink 建模及其应用意义 .12 4 基于 MATLAB/SIMULINK 控制系统仿真研究 .15 4.1 被控对象建模 .15 4.1.1 无刷直流电机工作原理15 4.1.2 系统建模的基本原理16 4.1.3 建立控制系统数学模型17 4.2 基于 MATLAB/SIMULINK的简单控制系统的研究 .18 4.3 基于 MATLAB/SIMULINKPID 控制系统的设计与仿真 19 4.4 基于 MATLAB/SIMULINK模糊控制系统的设计与仿真 .21 4.4.1 模糊控制框图的建立21 4.4.2 模糊控制器的设计22 4.4.3 模糊控制系统的仿真23 4.5 基于(CMAC)小脑神经网络控制系统的设计与仿真 .26 4.5.1 人工神经网络简介26 4.5.2 神经网络控制原理26 4.5.3 CMAC 控制系统的建立与仿真 .27 5 总结 .30 第 IV 页 共页 5.1 仿真结论总结 .30 5.2 调试过程中存在的不足与对未来的展望 .30 参考文献 .32 致 谢 .33 第 1 页 共 33 页 1 1 绪论绪论 1.11.1 引言引言 在现代的工业、农业、国防和科学技术领域中，自动控制技术得到了广泛 的应用。 “控制”的定义是：为了“改善”某个或某些受控对象的功能和发展，需 要获得并使用信息，以这种信息为基础而选出的加于该对象上的作用，就叫作控 制。由此可见，控制的基础是信息，一切信息传递都是为了控制，而任何控制又 都有赖于信息反馈来实现。信息反馈是控制论的一个极其重要的概念。通俗地说， 信息反馈就是指由控制系统把信息输送出去，又把其作用结果返送回来，并对信 息的再输出发生影响，起到控制的作用，以达到预定的目的1。 1.21.2 控制论概述控制论概述 控制论是研究各类系统的调节和控制规律的科学。它是自动控制、通讯技术、计 算机科学、数理逻辑、神经生理学、统计力学、行为科学等多种科学技术相互渗 透形成的一门横断性学科。它研究生物体和机器以及各种不同基质系统的通讯和 控制的过程，探讨共同具有的信息交换、反馈调节、自组织、自适应的原理和改 善系统行为、使系统稳定运行的机制，从而形成了一大套适用于各门科学的概念、 模型、原理和方法5控制论创始人维纳在他的控制论中标明，控制论是“关 于在动物和机器中控制和通讯的科学”2。 控制论一词 Cybernetics，来自希腊语，愿意为掌舵术，包含了调节、操纵、 管理、指挥、监督等多方面的涵义，维纳以它作为自己创立的一门新学科的名称， 正是取它能够避免过分偏于哪一方面， “不能符合这个领域的未来发展”和“纪念 关于反馈机构的第一篇重要论文”的意思3。 自动控制是指应用自动化仪表或自动控制装置代替人自动的对仪表设备或工 业生产过程进行控制，使之达到预期的状态或性能指标。对传统的工业生产过程 采用自动控制技术，可以有效提高产品的质量和企业的经济效益。对一些恶劣环 境下的控制操作，自动控制显得尤其重要4。 控制论的研究表明，无论自动机器，还是神经系统、生命系统，以至经济系 统、社会系统，撇开各自的质态特点，都可以看作是一个自动控制系统。在这类 系统中有专门的调节装置来控制系统的运转，维持自身的稳定和系统的目的功能。 第 2 页 共 33 页 控制机构发出指令，作为控制信息传递到系统的各个部分（即控制对象）中去， 由它们按指令执行之后再把执行的情况作为反馈信息输送回来，并作为决定下一 步调整控制的依据。 1.31.3 MATLABMATLAB 应用现状应用现状 MATLAB 是当今国际社会最为流行的科学与工程软件之一，以其模块化的计算 方法、可视化与智能化的人机交互功能、丰富的矩阵运算、图形绘制和数据处理 函数，以及模块化图形组态的动态系统仿真工具 Simulink，成为控制系统设计和 仿真领域最受欢迎的软件系统5。 Simulink 是 MATLAB 最重要的组件之一，它提供一个动态系统建模、仿真和 综合分析的集成环境。在该环境中，无需大量书写程序，而只需要通过简单直观 的鼠标操作，就可构造出复杂的系统。Simulink 具有适应面广、结构和流程清晰 及仿真精细、贴近实际、效率高、灵活等优点，并基于以上优点 Simulink 已被广 泛应用于控制理论和数字信号处理的复杂仿真和设计。同时有大量的第三方软件 和硬件可应用于或被要求应用于 Simulink6。 Simulink 是 MATLAB 中的一种可视化仿真工具， 是一种基于 MATLAB 的框图 设计环境，是实现动态系统建模、仿真和分析的一个软件包，被广泛应用于线性 系统、非线性系统、数字控制及数字信号处理的建模和仿真中9。Simulink 可以 用连续采样时间、离散采样时间或两种混合的采样时间进行建模，它也支持多速 率系统，也就是系统中的不同部分具有不同的采样速率7。为了创建动态系统模 型，Simulink 提供了一个建立模型方块图的图形用户接口(GUI) ，这个创建过程 只需单击和拖动鼠标操作就能完成，它提供了一种更快捷、直接明了的方式，而 且用户可以立即看到系统的仿真结果。 1.41.4 本论文主要的工作本论文主要的工作 针对控制系统的设计研究对象的问题，本论文选取时下热门的直流无刷电机 作为被控对象，建立电机控制系统，利用 MATLAB/simulink 对该电机的控制系统 进行设计和仿真。 无刷直流电机原理与有刷电动机相同,但无刷电机是通过电路来换向的。无 刷直流电机可以归为直流电动机的一种;它又可属于交流同步电动机的一种。80 年代以来，出现了一种新型的永磁无刷电动机，它的结构形式和无刷直流电动机 第 3 页 共 33 页 一样。无刷直流电动机在家用电器,计算机外围设备,声像设备,办公设备和电动车 及工业控制方面都有应用,可以预计,随着无刷直流电机控制技术的不断进步,今后 它在其他领域特别是在大功率场合的推广应用会更加广泛。 被控对象选择以后，接下来就是明确研究内容，本论文具体研究工作如下： (1) 根据无刷直流电动机的工作原理，建立其数学模型；(2) 了解经典控制系统、 现代控制系统及智能控制系统的基本内容，设计并改进简单的控制系统；(3) 用 MATLAB/Simulink 进行电机控制系统的建立和仿真。在以上过程中对相关资料进 行了大量的查阅并翻译了部分的外文文献。 第 4 页 共 33 页 2 2 控制系统理论研究控制系统理论研究 2.12.1 控制系统发展阶段与应用控制系统发展阶段与应用 2.1.1 控制理论的三个发展阶段 利用控制装置自动地操纵受控对象（机器设备或生产过程） ，使其具有给定的 状态或性能，称为自动控制8。自动控制理论是自动控制科学的核心，自创立至 今已经过了三代的发展：第一代为 20 世纪初开始形成并于 20 世纪 50 年代成熟的 经典反馈控制理论；第二代为 20 世纪 50 到 60 年代在线性代数的基础上形成的现 代控制理论；第三代为 20 世纪 60 年代中期即已萌芽，在发展过程中综合了人工 智能、自动控制、运筹学、信息论等多学科的最新成果并在此基础上形成的智能 控制理论。三种控制理论各有其优缺点和适用范围，如果能够取长补短，则必然 能够扩大其应用的范围，因而是控制理论的发展方向。 2.1.2 控制系统研究的意义和应用 控制系统已经成为现代科学方方面面的应用中不可缺少的重要部分，在现在 的工业、农业、国防和科学技术领域中，自动控制技术得到了广泛的应用。 将自动控制系统用于生产，可以提高劳动生产率，改进产品质量，降低生产 成本，改善生产条件和加强企业管理。将自动控制系统应用于国防领域，可提高 部队战斗力，促进国防现代化。自动控制技术在探索新能源、发展空间技术、改 善人们生活以至处理经济、社会问题等方面都起着日益重要的作用。 控制系统的适用范围很广，从地下、水面、海洋到高空、太空以至原子能反 应堆等地方都在使用，而且工作环境条件常常十分复杂，如高温、低温、烟雾、 潮湿、冲击、振动、辐射等，这些环境下，控制系统应用硬件仍能准确、高效、 可靠地完成工作。很多实用东西，还要求控制硬件体积小、重量轻、耗电少，所 以控制系统在当今生活中可谓无处不在，对自动控制相关专业的学生来说，学好 控制学对以后的生活和工作有很大的帮助9。 2.22.2 三代三代控制系统理论阐述控制系统理论阐述 2.2.1 经典控制系统理论 经典控制理论的研究对象是单输入、单输出的自动控制系统，特别是线性定 常系统。其特点是以输入输出特性（传递函数）为系统数学模型，采用频率响应 第 5 页 共 33 页 法和根轨迹法这些图解分析方法，分析系统性能和设计控制装置。经典控制理论 的数学基础是拉普拉斯变换，占主导地位的分析和综合方法是频率域方法8。 经典控制理论主要研究系统运动的稳定性、时间域和频率域中系统的运动特 性、控制系统的设计原理和校正方法。经典控制理论包括线性控制理论、采样控 制理论、非线性控制理论三个部分。早期,这种控制理论常被称为自动调节原理, 随着以状态空间法为基础和以最优控制理论为特征的现代控制理论的形成，开始 广为使用现在的名称。 英国科学家 J.C.麦克斯韦首先解释了瓦特速度控制系统中出现的不稳定现象， 指出振荡现象的出现同由系统导出的一个代数方程根的分布形态有密切的关系， 开辟了用数学方法研究控制系统中运动现象的途径。英国数学家 E.J.劳思和德国 数学家 A.胡尔维茨推进了麦克斯韦的工作，独立地建立了直接根据代数方程的系 数判别系统稳定性的准则10。 美国物理学家 H.奈奎斯特运用复变函数理论的方法建立了根据频率响应判断 反馈系统稳定性的准则。这种方法比当时流行的基于微分方程的分析方法有更大 的实用性，也更便于设计反馈控制系统。奈奎斯特的工作奠定了频率响应法的基 础。随后，H.W.波德和 N.B.尼科尔斯等进一步将频率响应法加以发展，使之更为 成熟，经典控制理论遂开始形成。40 年代末和 50 年代初，频率响应法和根轨迹 法被推广用于研究采样控制系统和简单的非线性控制系统，标志着经典控制理论 已经成熟。经典控制理论在理论上和应用上所获得的广泛成就，促使人们试图把 这些原理推广到像生物控制机理、神经系统、经济及社会过程等非常复杂的系统， 其中美国数学家 N.维纳出版的控制论最为重要和影响最大11。 经典控制理论在解决比较简单的控制系统的分析和设计问题方面是很有效的， 至今仍不失其实用价值。存在的局限性主要表现在只适用于单变量系统，且仅限 于研究定常系统。 2.2.2 现代控制系统理论 现代控制理论是建立在状态空间法基础上的一种控制理论，是自动控制理论 的一个主要组成部分。它以状态变量概念为基础，利用现代数学方法和计算机来 分析、综合复杂控制系统的新理论，适用于多输入、多输出，时变的或非线性系 统。在现代控制理论中，对控制系统的分析和设计主要是通过对系统的状态变量 第 6 页 共 33 页 的描述来进行的，基本的方法是时间域方法。现代控制理论比经典控制理论所能 处理的控制问题要广泛得多，包括线性系统和非线性系统，定常系统和时变系统， 单变量系统和多变量系统12。 现代控制理论所包含的学科内容十分广泛,主要的方面有:线性系统理论、非 线性系统理论、最优控制理论、随机控制理论和适应控制理论13。 (1) 线性系统理论 现代控制理论中最为基本和比较成熟的一个分支，着重 于研究线性系统中状态的控制和观测问题，其基本的分析和综合方法是状态空间 法。按所采用的数学工具，它通常分成为三个学派：基于几何概念和方法的几何 理论，代表人物是旺纳姆;基于抽象代数方法的代数理论,代表人物是卡尔曼；基 于复变量方法的频域理论，代表人物是罗森布罗克。 (2) 非线性系统理论 非线性系统的分析和综合理论尚不完善。研究领域主 要还限于系统的运动稳定性、双线性系统的控制和观测问题、非线性反馈问题等。 更一般的非线性系统理论还有待建立。从 70 年代中期以来，由微分几何理论得出 的某些方法对分析某些类型的非线性系统提供了有力的理论工具。 (3) 最优控制理论 它是设计最优控制系统的理论基础，主要研究受控系统 在指定性能指标实现最优时的控制规律及其综合方法。在最优控制理论中，用于 综合最优控制系统的主要方法有极大值原理和动态规划。最优控制理论的研究范 围正在不断扩大，诸如大系统的最优控制、分布参数系统的最优控制等。 (4)随机控制理论 目标是解决随机控制系统的分析和综合问题。维纳滤波理 论和卡尔曼-布什滤波理论是随机控制理论的基础。随机控制理论的主要组成部分 是随机最优控制，随机控制问题的求解有赖于动态规划的概念和方法。 (5) 适应控制理论 适应控制系统是在模仿生物适应能力的思想基础上建立 的一类可自动调整本身特性的控制系统。适应控制系统的研究常可归结为如下的 三个基本问题：识别受控对象的动态特性；在识别对象的基础上选择决策； 在决策的基础上做出反应或动作。 2.2.3 智能控制系统理论 在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。 随着人工智能和计算机技术的发展，已经有可能把自动控制和人工智能以及系统 科学中一些有关学科分支结合起来，建立一种适用于复杂系统的控制理论和技术。 第 7 页 共 33 页 智能控制正是在这种条件下产生的。它是自动控制技术的最新发展阶段，也是用 计算机模拟人类智能进行控制的研究领域14。 一个系统如果具有感知环境、不断获得信息以减小不确定性和计划、产生以 及执行控制行为的能力,即称为智能控制系统. 智能控制技术是在向人脑学习的过 程中不断发展起来的,人脑是一个超级智能控制系统,具有实时推理、决策、学习 和记忆等功能,能适应各种复杂的控制环境。 智能控制与传统的或常规的控制有密切的关系,不是相互排斥的. 常规控制往 往包含在智能控制之中,智能控制也利用常规控制的方法来解决“低级”的控制问 题,力图扩充常规控制方法并建立一系列新的理论与方法来解决更具有挑战性的复 杂控制问题15。 智能控制系统通过智能机自动地完成其目标的控制过程,其智能机可以在熟悉 或不熟悉的环境中自动地或人机交互地完成拟人任务。智能控制的主要技术方 法：智能控制是以控制理论、计算机科学、人工智能、运筹学等学科为基础,扩展 了相关的理论和技术,其中应用较多的有模糊逻辑、神经网络、专家系统、遗传算 法等理论和自适应控制、自组织控制、自学习控制等技术。 与传统自动控制系统相比,智能控制系统具有足够的关于人的控制策略、被控 对象及环境的有关知识以及运用这些知识的能力;与传统自动控制系统相比,智能 控制系统能以知识表示的非数学广义模型和以数学表示的混合控制过程,采用开闭 环控制和定性及定量控制结合的多模态控制方式;与传统自动控制系统相比,智能 控制系统具有变结构特点,能总体自寻优,具有自适应、自组织、自学习和自协调 能力;与传统自动控制系统相比,智能控制系统有补偿及自修复能力和判断决策能 力16。 第 8 页 共 33 页 3 3 MATLABMATLAB 在控制系统仿真中的应用在控制系统仿真中的应用 3.13.1 MATLABMATLAB 概论概论 3.1.1 MATLAB 的发展历史 MATLAB 由 MATrix 和 LABoratory 两词的前三个字母组合而成。20 世纪七 十年代后期，时任美国新墨西哥大学计算机科学系主任的 Cleve Moler 教授出于 减轻学生编程负担的动机，为学生设计了一组调用 LINPACK 和 EISPACK 库程序的 “通俗易用”的接口，此即用 Fortran 编写的萌芽状态的 MATLAB17。 经几年的校际流传，在 Little 的推动下，由 Little 、 Moler 、 Steve Bangert 合作，于 1984 年成立了 MathWorks 公司，并把 MATLAB 正式推向市场。 从这时起， MATLAB 的内核采用 C 语言编写，而且除原有的数值计算能力外，还 新增了数据图视功能。 MathWorks 公司推出的 MATLAB 主要历史时间如下：1993 年推出 MATLAB4.0 微机版本，从此告别 DOS 版；1997 年春， MATLAB5.0 版问世，紧接着是 5.1 、 5.2 版 ，以及和 1999 年春的 5.3 版；2000 年 10 月推出 MATLAB6.0 版本， 接着 01 年 6 月是 6.1 版，02 年 6 月是 6.5 版。此时，MATLAB 已经拥有丰富的数 据类型和结构、更友善的面向对象、更加快速精良的图形可视、更广博的数学和 数据分析资源、更多的应用开发工具18。 现在我们用的版本 MATLAB 7.1 具备卓越的数值计算能力外，它还提供了更加 专业水平的符号计算，文字处理，可视化建模仿真和实时控制等功能19。 3.1.2 MATLAB 系统基本组成和特点 MATLAB 系统主要由开发环境、MATLAB 数学函数库、MATLAB 语言、图形功能 和应用程序接口五个部分组成。MATLAB 的基本数据单位是矩阵20，它的指令表达 式与数学,工程中常用的形式十分相似,故用 MATLAB 来解算问题要比用 C,FORTRAN 等语言完相同的事情简捷得多.在新的版本中也加入了对 C,FORTRAN,C+ ,JAVA 的 支持.可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到 MATLAB 函数库中方 便自己以后调用，此外许多的 MATLAB 爱好者都编写了一些经典的程序，用户可以 直接进行下载就可以用，非常的方便21。 MATLAB 语言具有以下特点22： 第 9 页 共 33 页 (1) 编程效率高 MATLAB 语言允许实用数学形式直接编写程序，书写的方式非常接近常用的 形式，类似排列公式求解问题的过程，可以称得上是一种演算式语言，编程效率 高，出错概率小，便于广大工程研究人员的学习和实用。 (2) 扩充性好 MATLAB 提供了强大的矩阵处理和绘图功能，单是在控制领域的专业研究人 员，基于 MATLAB 环境就开发出针对自己领域的工具箱，比如控制系统工具箱、信 号处理工具箱、系统辨识工具箱、鲁棒控制工具箱等等；另外，Math Works 公司 推出的交互式模型输入与仿真环境 Simulink 更为 MATLAB 的实用和扩充提供了强 大的支持。 (3) 使用方便 MATLAB 在运行时，可以在命令行窗口输入 MATLAB 语句或者某个.m 文件的名 字，MABTLAB 环境将直接解释这条语句，并将结果显示出来。如果执行过程中出 现了错误，MATLAB 会给出详细的出错信息，用户可以简单的在此基础提示下做出 正确的修改，然后再次执行代码。 3.23.2 动态系统仿真工具动态系统仿真工具 SimulinkSimulink 3.1.1 Simulink 简介 Simulink 是运行在 MATLAB 环境下，用于建模、仿真和分析动态系统的软件 包。作为一个使用仿真软件，Simulink 是当前全世界成千上万工程师最喜爱的建 模和分析工具之一。它支持连续、离散及两者混合的线性和非线性系统。由于它 具有直观、方便、灵活的特点，已经在学术界、工业界的建模及动态系统仿真领 域中得到广泛的应用。 MATLAB 和 Simulink 是一个整体，用户可以在两者任一环境中仿真、分析和 查看某一模型。对于建模，Simulink 提供的图形用户界面可以使用鼠标的拖放操 作来创建模型。使用该界面，创建一个模型就像使用铅笔和纸进行绘图一样简单， 这是 Simulink 作为系统仿真软件来说的一个很大的创新。Simulink 本身包含许 多常用的模块库，同时我们还可以定义和创建自己的模块。我们打开 MATLAB/Simulink，可以直观的看出 Simulink 模块库窗口，如图 3.1 所示 第 10 页 共 33 页 图 3.1 Simulink 模块库窗口 在这个模块库窗口里，我们可以创建新的模型，在 File 菜单中选择 New 菜 单项，再选择 Model，或者直接单击 MATLAB 工具栏中的 Simulink 图标，都可以 打开建立新的模型的窗口，然后我们就可以随意地移动 Simulink 模块库中的模块， 进行仿真实验。 3.1.2 Simulink 实用特点 随着 MATLAB 版本的不断更新，随之发布的 Simulink 也在不断改善，作为建 模、分析和仿真各种动态系统的交互环境，其特点有以下方面23： (1) 支持将大系统模型分割为不同的文件，每个文件为独立的系统模型； (2) 支持对系统不同模型文件进行独立仿真测试； (3) 增强系统集成手段，支持配置管理和版本控制软件； (4) 递增式模型加载与代码生成功能； (5) 提高大模型系统的运行速度和效率； 第 11 页 共 33 页 (6) 支持模型工作空间 Model Workspace，每个模型都用于独立的工作空间， 便于参数管理和数据处理； (7) 增强总线支持。 3.33.3 MATLAB/SimulinkMATLAB/Simulink 在控制工程方面的应用在控制工程方面的应用 3.3.1MATLAB 在控制系统中的应用 (1)MATLAB 控制系统工具箱 MATLAB 作为目前控制界最为流行的软件，除了将传统的交互式编程分割进 一步丰富之外，还提供了丰富的矩阵运算、图形绘制、数据处理、图像处理等便 利工具。 控制系统工具箱一出现就以其简单清晰的界面与强大的功能得到设计人员的 青睐，它主要侧重于控制系统的计算机辅助分析与设计。包括了叙说经典的设计 方法，如极点配置方法、线性二次型最优控制、根轨迹设计方法、波特图设计方 法等。 MATLAB 控制工具箱的主要功能有如下几方面： 为求解控制问题提供强有 力的数学工具，提供系统时域和频域的分析函数； 为描述、建立多种形式的系 统模型提供简单的函数调用，并且提供模型间转接的接口； 通过对标准控制系 统设计函数的应用完成系统设计，提供丰富的格式化输入/输出函数及特定曲线绘 制函数。 (2)控制系统辅助分析工具 为了便于设计人员对系统进行快速有效的分析，MATLAB 控制系统工具箱提供 了大量的函数。这些函数所实现的功能几乎覆盖了工程设计中系统分析所用到的 大多数手段，它们为设计人员极大地减轻了工作负担23。分析工具包括： 对象基本特性分析工具; 时域及频域的分析工具; 状态空间实现工具; 控制系统工具箱中提供了一整套用于系统时域及频域设计的命令。这些命令可 以用于各种类型的模型对象(包括 TF、SS 和 ZPK 模型,连续域及离散域模型，单输 入单输出及多输入多输出模型)。 第 12 页 共 33 页 3.3.2 Simulink 建模及其应用意义 打开 MATLAB/Simulink，可以看出，Simulink 模块库是由各个不同用途的模 块组成的，该界面又称为模块库浏览器。具体模块组如表 3.2 所示 表 3.2 Simulink 模块组 模块组英文名对应的中文名 Commonly Used Blocks 常用模块组 Continuous 连续模块组 Discontinuities 非连续模块组 Discrete 离散模块组 Logic and Bit Operations 逻辑与位操作模块组 Lookup Tables 查询表模块组 Math Operations 数学运算模块组 Model Verification 模型检测模块组 Model-Wide Utilities 模型扩充工具箱模块组 PortsTD微分时间常数 第 20 页 共 33 页 Kp，Ki及 Kd分别为表征其比例，积分及微分作用的参数。三个参数的主要作 用如下： (1) 比例系数 Kp的作用在于加快系统的响应速度，提高系统调节精度，Kp 越大，响应速度越快,调节精度越高，但过大将产生超调，甚至导致系统不稳定； (2) 积分系数 Ki的作用在于消除系统稳态误差，Ki越大，静差消除越快，但 过大会产生积分饱和而引起较大的超调； (3) 微分系数 Kd影响系统的动态特性，Kd越大，越能抑制偏差变化，但过 大会延长调节时间，降低抗干扰能力。 无刷直流电机PID控制系统如图4.9所示，为了更好的对比输出的信号曲线， 控制系统同时引入阶跃信号和不加PID控制模型响应两个仿真路线。 其中的PID控制器如图4.10所示，其比例、积分和微分系数Kp、Ki和Kd分别设 定为0.7、100、0.002。 图4.9 BLDC的PID控制系统仿真模型图 图4.10 PID控制器仿真图 第 21 页 共 33 页 无刷直流电机PID控制系统仿真曲线如图4.11所示,从图中可以看出，经过PID 控制器的作用，控制系统输出量的超调量减小，达到稳定的时间减少，同时短时 间内就稳定在幅值1上，所以经过PID控制器的调节，起到了明显的效果。 00.050.10.150.20.25 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 BLDC仿 仿 仿 仿 PID仿 仿 仿 仿 仿 仿 仿 仿 仿 仿 仿 仿 仿 仿 图4.11 无刷直流电机PID控制系统的仿真曲线 4.44.4 基于基于 MATLAB/SimulinkMATLAB/Simulink 模糊控制系统的设计与仿真模糊控制系统的设计与仿真 4.4.1 模糊控制框图的建立 传统PID控制具有结构简单、稳定性好、可靠性高等优点，相对传统PID控制 来说，模糊控制对数学模型的依赖性弱, 不需要建立过程的精确数学模型, 并具 有良好的鲁棒性和适应性。针对模糊控制的特点, 设计一个模糊控制器, 并结合 MATLAB的模糊逻辑工具箱进行仿真，预计将达到更为理想的控制效果。 模糊控制系统模主要由偏差e（反馈信号与给定输入的比较环节） 、偏差微分 ec、模糊控制器、被控对象组成，其结构如图4.12所示，它以误差E和误差变化Ec 作为输入，利用模糊控制规则对参数进行修正，然后对被控对象进行控制。 rin 模糊控 制器 被控对象 反馈信号 输入 e ec du dt f u 输出 yout + 第 22 页 共 33 页 图 4.12 模糊控制系统结构框图 4.4.2 模糊控制器的设计 模糊控制的核心是总结工程设计人员的技术知识和实际操作经验，建立合适 的模糊规则表，在模糊逻辑控制系统中，模糊控制器最简单的实现方法是将一系 列模糊控制规则离线转化为一个查询表。根据要求，这里选用的是常用的单变量 二维模糊控制器，用于参数调整的模糊控制器采用双输入单输出的形式。该控制 器是以误差 E 和误差变化率 EC作为输入，控制量增量 U 作为输出。 根据经验，制定了由系统输出误差e及误差ec的变化趋势来消除系统误差 的模糊控制规则。设e、ec和u 的模糊集均为：NB, NM, NS, ZO，PS, PM, PB， 其表示的涵义是负大，负中，小，零，正小，正中，正大。模糊规则如表 4.13 所示，此规则中含有 49 条模糊语句，合并以上三表可以得出下面 49 条模糊控制 规则： 1. If（E is NB）and (EC is NB)then(U is PB) (1) 2. If（E is NB）and (EC is NM)then(U is PB) (1) 3. If（E is NB）and (EC is NS)then(U is PB) (1) 49. If（E is PB）and (EC is PB)then(U is NB) (1) 此语句取定的控制规则可以计算出控制量u1，u2，u3，u49，则控制量为 模糊集合u，因为各模糊语句间是或的关系，所以u可表示为： u=u1+u2+u49 （4.2） 表 4.13 模糊规则表 NBNMNSZOPSPMPB NBPBPBPMPMPSZOZO NMPBPBPMPMPSZOZO NSPBPBPMPSZONMNM ZOPBPBPMZONMNBNB PSPMPMZONSNMNBNB PMZOZONSNMNMNBNB PBZOZONSNMNMNBNB u u e ec e ec u e ec 第 23 页 共 33 页 在模糊逻辑工具箱的隶属度函数编辑器中，选择输入量E，EC隶属函数为三 角形（trimf）如图 4.14,输出 U 的隶属函数也为三角形（trimf） ，如图 4.15。 图 4.14 E 及 EC 隶属度函数 图 4.15 U 隶属度函数 在MATLAB命令窗口运行Fuzzy函数进入模糊逻辑编辑器，并建立一个新的FIS 文件，选择控制器类型Mamdani型，根据上面的分析分别输入E、EC、U的隶属函数 和量化区间，可得隶属函数图形。打开Ruler Editor窗口，以Ifthen的形式 输入模糊控制规则，与方式 (And method)为min；或方式（Or method)为max；推 理 (Implication)为min；合成 (Aggregation)为max；去模糊（Defuzzification)为 重心平均法（centroid）。这样就建立了一个FIS文件，取名为Fuzzypid.fis。在 MATLAB的M文件编辑器里建立一个名为fpid.m的文件，其内容为： martrix=readfis（Fuzzypid.fis）;这样就完成了模糊工具箱与Simulink的 链接，为整个系统的建立打下基础。 4.4.3 模糊控制系统的仿真 以设计好的模糊控制器为工作基础，接下来便可以用Simulink建立模糊控制 框图，无刷直流电机模糊控制系统如图4.16所示，为了直观的展现模糊控制仿真 第 24 页 共 33 页 在改善控制系统方面的作用，起到比较的效果，模型中加入了传统PID控制以及 BLDC控制仿真模型。其中，模糊控制器如图4.17所示。 图 4.16 BLDC 模糊控制系统仿真模型图 图 4.17 模糊控制器 模糊控制系统阶跃信号输入的仿真曲线如图4.18所示，模糊控制系统方波信 号输入的仿真曲线如图4.19所示，由两幅图可以明显看出采用模糊控制比常规控 制器的系统超调量明显减小, 其快速性也明显提高, 同时调节时间大大缩短, 从 而全面地改善了系统的动态性能。另外, 对非线性被控对象进行仿真的结果表明, 模糊控制器同样可以明显地改善控制系统的动态性能。另外，从方波信号输入的 仿真曲线可以看出，模糊控制系统可以迅速达到稳定,跟踪性能比传统PID要好。 第 25 页 共 33 页 00.050.10.150.20.250.3 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 仿 仿 仿 仿 仿 仿 仿 仿 仿 仿 PID仿 仿 仿 仿 BLDC仿 仿 仿 仿 PID仿 仿 仿 仿 图 4.18 模糊控制系统阶跃信号输入的仿真曲线 00.010.020.030.040.050.060.070.080.090.1 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5 2 仿 仿 仿 仿 仿 仿 仿 仿 仿 仿 PID仿 仿 仿 仿 BLDC仿 仿 仿 仿 PID仿 仿 仿 仿 图 4.19 模糊控制系统方波信号输入的仿真曲线 第 26 页 共 33 页 4.54.5 基于基于(CMAC)(CMAC)小脑神经网络控制系统的设计与仿真小脑神经网络控制系统的设计与仿真 4.5.1 人工神经网络简介 神经网络控制是 20 世纪 80 年代以来，人工神经网络研究取得突破性紧张后 发展起来的自动控制领域的前沿科学之一，已成为“智能控制”的一个新的分支， 为解决复杂的非线性、不确定、不确知系统的控制问题，开辟了一条新的途径。 人工神经网络(ANN)是由人工神经元互连组成的网络。它是从微观结构和功 能对人脑的抽象、简化，是模拟人类智能的一条重要途径，反映了人脑功能的若 干基本特征，如并行信息处理、学习、联想、模式分类、记忆等。 人工神经网络(ANN)模拟人脑的工作方式,由大量的基本单元经过复杂的互相 连接而成的一种高度复杂、非线性、并行处理的信息处理系统,且具有一定的自学 习、自适应、非线性映射能力以及较强的容错性和鲁棒性等优点。 因为神经网络 在一定条件下可以逼近非线性函数,所以人们自然而然就想到将ANN 方法和传统 PID 控制相结合,通过对系统性能的学习来实现具有最佳组合的PID 控制。神经网 络PID控制系统框图如图4.20所示 PID 控制器 CMAC 网络 函数计算 被控对象 rinyout 图4.20 神经网络PID控制系统框图 4.5.2 神经网络控制原理 控制过程中，CMAC 网络的控制形式为前馈加反馈控制形式，且采用有导式的 学习算法，每完成一个控制周期，CMAC 网络计算出相应的输出并与总控制输( ) n u k 入比较，修正权重，进入学习过程。通过学习使得总控制输入与 CMAC 的输出 ( )u k 之差最小。 CMAC 的学习结束后，系统的总控制输出由 CMAC 产生26。由于此控 制器采用的为 PD 控制，故 CMAC 的学习与误差的当时测量值及变化值有关。CMAC 的控制算法： 第 27 页 共 33 页 （4.3） 1 ( ) ( )( )( ) c nii i nPD ukwa u kukuk 式中：ai为二进制选择向量；c 为 CMAC 网络的泛化参数； 为 CMAC 产生的输( ) n u k 出；为常规 PD 控器产生的输出。( ) PD uk CMAC 的调整指标为 （4.4） 2 1 ( )( ( )( ) 2 ( )( )( ) ( ) ( )(1)( )( ( )(1) i n nPD ii a e ku ku k c u ku kuk w kaa cc w kw kw kw kw k 式中：为网络学习速率，；惯性量，。(0,1) (0,1) 4.5.3 CMAC 控制系统的建立与仿真 小脑神经网络(CMAC)PID 控制系统的 Simulink 仿真模型如图 4.21 所示，为 做比较研究，仿真模型中同时加入 BLDC 仿真控制系统和传统 PID 控制系统，系 统输入源为方波信号输入源和阶跃信号输入源。神经网络 PID 控制系统结构图显 示，它由两个神经网络：CMAC 函数函数计算器、PID 控制器。系统的工作原理是： 在由 CMAC 网络函数计算器对被控对象进行在线辨识的基础上，通过实时调整 PID 参数，达到有效控制的目的。 第 28 页 共 33 页 图 4.21 BLDC 神经网络 PID 控制系统的仿真模型图 CMAC 控制系统阶跃信号输入的仿真曲线如图 4.22。由图可以看出，基于小 脑神经网络建立的 PID 控制系统，减小了输出波形的超调量，但是稳定时间与传 统 PID 控制差不多，但是在研究工作过程中，神经网络 PID 在节约控制系统调节 时间上有明显的优势，在调节参数的过程中，适应的范围和系统的稳定性都比传 统的 PID 强。 第 29 页 共 33 页 00.050.10.150.20.25 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 仿 仿 仿 仿 仿 仿 仿 仿 - BLDC仿 仿 仿 仿 PID仿 仿 仿 仿 仿 仿 仿 仿 PID仿 仿 仿 仿 图 4.22 神经网络 PID 控制系统阶跃信号输入的仿真曲线 实验中，为了检验神经网络 PID 控制系统的性能，进行了大量的实验。神经 网络 PID 控制比传统的 PID 控制具有更好的控制特性。神经网络 PID 控制方法简 单，神经网络 PID 控制有如下的优点： （1）无需建立被控系统精确的数学模型； （2）控制器的参数整定方便； （3）有很好的动静态特性。 第 30 页 共 33 页 5 5 总结总结 5.15.1 仿真结论总结仿真结论总结 MATLAB 中重要的动态系统仿真工具 Simulink 是当今国际最为流行的科学与 工程软件之一，以其可视化与智能化的人机交互功能、丰富仿真模块、图形绘制 成为控制系统设计和仿真领域最受欢迎的软件系统。本论文主要的设计过程都是 由 Simulink 来完成的，它减轻了本人许多实验研究中负担。 论文着重阐述了用基于 Simulink 控制系统的设计与仿真过程及分析，并且 实际设计了三种可行的方案(传统 PID 控制系统、模糊控制系统、CMA-PID 控制系 统)对无刷直流电机(BLDC)的数学模型进行实验研究，从简单到复杂，通过实验研 究比较，不断改进了控制系统设计方案，起到了成效。 通过具体的仿真实验过程可以得知，电机能够运转顺畅而且响应良好，输出 反映稳定，P、I、D三个参数控制的调节恰当与否无法忽视。这在本论文中的传统 PID控制系统研究和(CMAC)神经网络PID都有所体现。 直流无刷电机(BLDC)控制系统是一个闭回路控制系统，因此反馈信号也很重 要。在这里，反馈信号就等于是告诉控制系统现在电机的转动距离目标差别多少， 这就是误差(Error)。知道了误差自然就要补偿，方式是PID控制，但控制系统的 实际应用状态及环境其实是复杂多变的，若要控制的坚固耐用则要考虑的因素恐 怕不是传统的PID控制能完全掌握的，所以模糊控制、神经网络PID等智能型P.I.D.控 制系统重要理论也被纳入研究过程。发挥传统PID控制、现代控制和智能控制的各 自长处，具有较强的实际意义。本论文由易到难，逐步实现无刷直流电机控制系 统的改进与完善。 5.25.2 调试过程中存在的不足与对未来的展望调试过程中存在的不足与对未来的展望 (1)存在的问题 在进行本论文的研究工作之前，本人参考许多文献资料，发现已有人提出采 用节点电流法对电机控制系统进行分析，通过列写m 文件，建立BLDC 仿真模型， 这种方法实质上是一种整体分析法，但是在这一模型基础上修改控制算法或添加、 删除闭环就显得很不方便，为了克服这一不足，本论文提出在Matlab/Simulink 中构造独立的功能模块，通过模块组合进行BLDC 建模，这一方法可观性好，在原 第 31 页 共 33 页 有的建模基础上添加、删除闭环或改变控制策略都十分便捷，但该方法采取的是 先求得无刷直流电机的传递函数形式的数学模型，使得仿真模型的精确性很受限 制。 在建模过程中，传递函数的精确求取一直是较难解决的问题。在此，改进的 (CMAC)小脑神经网络PID控制系统体现了它的不必依赖传统的数学模型优势，但是， 它调节的效果不是很理