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基于模糊自整定的BLDCM控制系统研究刘海珊 陈宇晨 岳燕上海工程技术大学摘要：简述了模糊控制的基本原理及基于模糊自整定的无刷直流电机控制系统的设计。针对传统PID控制存在的不足，借助高端数字信号处理器TMS320F2812，将模糊自整定控制与BLDCM控制系统有效的结合在一起，控制系统的性能得到了较大改善，性能指标明显优于传统PID控制，进而增强了无刷直流电机运行的稳定性。关键词：模糊自整定控制 TMS320F2812 无刷直流电机Study of BLDCM Control System Based on Fuzzy Self-tuning ControlLiu Haishan Chen Yuchen Yue YanAbstract: In this paper, given a presentation of the principle of the fuzzy control and the design of BLDCM control system based fuzzy self-tuning control. To handle the shortages of conventional PID control, recur to the TMS320F2812, digital signal processing, and combine the fuzzy self-tuning control with BLDCM control system. The results show the performances of control system are improved comparing to the conventional PID control, the performance index is better than that in conventional PID control system, so the stability of BLDCM operation is strengthened.Keywords: fuzzy self-tuning control TMS320F2812 BLDCM51 引言随着各种高性能微处理器不断推出，加速了无刷直流电机(Brushless DC Motor， BLDCM)控制系统的发展。数字控制技术不但使BLDCM控制系统获得高精度、高可靠性，还为新型控制理论(如矢量控制、直接转矩控制、磁场加速控制、参数自适应控制等)的应用提供了物质基础。特别是适用于实时控制的高速数字信号处理器(DSP)在伺服系统中的应用，简化了系统结构，提高了系统性能。在实际生产现场，由于各种因素，如控制系统的传递函数与实际有偏差，使电机本身的参数和拖动负载的参数(如转动惯量)并不如模型那样一成不变，在某些应用场合会随工况而变化；同时，电机本身是一个非线性的被控对象，许多拖动负载含有弹性或间隙等非线性因素。因此被控制对象的参数变化与非线性特性，使得传统的PID控制器的参数往往难以达到最优状态，而且参数的一成不变难以跟随现场的动态变化。为了进一步提高控制器的智能水平，提高控制系统的动态品质，将人工智能技术、神经元网络技术和模糊控制技术等相结合，可设计出智能模糊控制器1。与常规的PID控制相比，由于模糊控制不需要精确的数学模型，根据日常生产中的经验规则动态地输出，因此本文提出了利用模糊控制的动态调节作用，对传统的双闭环直流电机调速系统进行分析，对于解决直流电动机双闭环调速系统的控制策略并提高系统运行的稳定性有重要的借鉴意义。2 模糊控制的基本原理目前模糊理论的地位已经和六七十年代有了根本性的不同：模糊逻辑的数学基础已经比较好地建立起来；最基本的理论已经到位；模糊逻辑在基础学科，特别是在数学、物理和化学的影响日益显著；基于模糊理论的应用向家用消费品、工业系统、生物工程、决策分析和认识技术等各个方向发展。模糊控制是将模糊理论实用化的一个领域，它是运用模糊理论将模糊输入的内容进行模型化处理，并由计算机执行，是一种以模糊集合论、模糊语言变量及模糊逻辑推理为基础的计算机智能控制，其核心部分为模糊控制器2（FLC）。模糊控制器控制系统的性能优劣，主要取决于模糊控制器的结构、所采用的模糊规则、合成推理算法，以及模糊决策的方法等因素。模糊控制原理方框图如图1所示。图1 模糊控制原理图图1中Yref表示输入指令值、Y表示输出值、e表示偏差值、ec表示偏差变化值和U表示模糊控制器输出值的最大值。在模糊控制器的设计和模糊控制理论的实际应用中，通常以和EC为输入变量，经过离散化、模糊化后查询模糊控制表，得到模糊输出控制量。根据控制对象的要求，即实现对无刷直流电机的双闭环控制，要提高模糊控制器的精度和跟踪性能，各控制量的语言变量必须取更多的语言值，分档越细，性能越好。因此本文中模糊控制器采用NB(负大)，NM(负中)，NS(负小)，ZO(零)，PS(正小)，PM(正中)，PB(正大)5个模糊语言逻辑变量来模糊化输入偏差变量E、输入偏差变化率EC以及输出变量U，其中选取E的论域为-6，6，选取EC的论域为-6，6，U的论域取为-6，6。因此本文中所阐述的控制系统的模糊控制算法中用到的输入和输出变量隶属度函数如图2所示。图2 输入和输出变量的隶属度函数图通常的模糊控制规则的选择是以专家知识为基础、总结操作人员实践经验得到的，对于无刷直流电机而言，可以从物理模型出发，把经典控制理论模糊化，得到一套相应的模糊控制规则，去控制对象。这里，是把常规的PID控制模糊化得到一组控制语句，经过离线模糊推理，得出一个控制表，再经过实际系统的反复修改而定。采用的一组模糊控制规则为： （1）对公式（1）总结写成模糊条件语句形式，得到模糊控制规则如表1。表1 模糊控制规则表PBPMPSZONSNMNBPBNBNBNMNMNMZOZOPMNBNMNMNMNSZOPSPSNMNMNSNSZOPSPSZONMNMNSZOPSPMPMNSNSNSZOPSPMPMPMNMNSZOPSPSPMPBPBNBZOZOPSPMPMPBPB根据模糊规则表，选择适当的模糊化和去模糊化方法。经离线模糊推理运算，结合实际修正得到的在线运行参数，控制系统通过对模糊逻辑规则的结果处理、查表和运算，完成对参数的在线自整定，使系统的控制性能不断改善，以达到最佳效果。3 BLDCM模糊自整定控制3.1 模糊控制器的设计传统的双闭环调速系统的起动过程是饱和非线性控制3。当速度调节器饱和及不饱和时，整个系统表现出完全不同结构的线性系统。而实际系统中有一些小时间常数的惯性环节，所以一个非线性、参数时变、存在扰动的系统，用传统的调节方式很难达到最佳控制效果。故而本文采用模糊逻辑控制其作为速度调节器，同时为了保持系统抗干扰能力强和快速性好，电流调节器采用位置型PI控制算法。无刷直流电机带自整定模糊控制器的双闭环调速系统的结构如图3所示。图3 无刷直流电机双闭环调速系统的结构3.2 模糊控制系统常规的模糊控制器通常选取误差和误差变化率作为输入量，模糊控制器的输出作为系统的控制量，从而构成带参数自整定的模糊控制器，其结构如图4所示。图4 带参数自整定的模糊控制系统结构图此系统主要由积分分离环节K，误差E和误差变化EC的离散化、模糊化环节K1和K2，模糊控制查询表，控制量输出比例环节K3和在线参数自整定环节等组成。为了使系统达到快速响应且无超调，则K1，K2和K3 3个参数的选择可以根据E和EC的变化而调节。故而调节参数时采用的方法是：当E和EC较大时，控制系统要减小误差，加快动态过程，增大控制量的数值，即缩小K1和K2，增大K3；反之，系统接近稳定值，要实现系统的无超调运行，应该增大K1和K2，减小K3，使系统的控制量的阶跃变化小，从而达到稳态误差小的要求。3.3 模糊自整定控制系统分析为了验证模糊自整定控制系统对无刷直流电机双闭环控制的有效性，本文借助美国TI公司生产的高性能数字信号处理器TMS320F2812。TMS320F(C)28x比24x系列的DSP具有更完备的外围控制接口和更丰富的电机控制外设电路，其指令执行时间或完成一次动作的时间仅为6.67 ns，流水线采样最高速率60 ns，交直流转换通道12位AD达16个，PWM输出通道达12个4。对模糊自整定控制的响应进行分析如图510所示。图5 Ke过小时模糊自整定控制的响应图6 Ke过大时模糊自整定控制的响应图7 Kec过大时模糊自整定控制的响应图8 Kec过小时模糊自整定控制的响应图9 Ku过大时模糊自整定控制的响应图10 Ku过小时模糊自整定控制的响应从中我们可以看到，其中量化因子Ke过大，系统上升速率越大，产生的超调过大，调节时间加长，甚至产生振荡，严重时系统不稳定。Ke过小，系统上升速率过小，调节惰性变大，同时也影响系统的稳态性能，使稳态精度降低。Kec过大，系统上升速率过小，系统的过渡时间加长；Kec过小，系统上升速率增可能导致系统产生过大超调或振荡。Ku相当于系统总的放大倍数。Ku过大，会导致系统上升速率过大，从而导致过大超调甚至振荡或发散；Ku过小，系统的前向增益很小，系统上升速率较小，快速性变差，稳定精度变差。可见对于具有多个可调整因子的二维模糊控制器，Ke，Kec和Ku的数值变化直接影响到系统的工作状态，而三者的变化又受到可调因子K1，K2和K3的影响。因此，在参数自整定过程中对可调整因子采用时间乘误差绝对值的积分最小原理的方法进行调整： (2) 经离散化，得到： (3) 式中：K为采样总次数；T为采样周期；e(iT)为实际位置与目标位置的差值。上式中系数K/i的作用是使不同时间的系统响应误差得到不同的加权，系数值最初很大，随i的增加迅速衰减而在末期接近为1。建立在上述理论基础上的自适应模糊控制方法可以使系统具有响应快、超调量小，同时又兼顾了稳态特性等特点。4 结束语本文对以模糊控制技术为基础的BLDCM控制方法进行了介绍。在设计中，应用高性能数字信号处理器TMS320F2812，采用模糊自整定的控制方法建立双闭环控制器，通过模糊控制这一智能控制方法，改善了传统PID控制存在的不足，使得采用模糊控制的BLDCM调速系统响应快速