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磁悬浮控制系统的仿真研究【自动化毕业论文开题报告外文翻译说明书】.zip,自动化毕业论文开题报告外文翻译说明书,仿真研究开题报告,研究【毕业设计

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毕 业 设 计（论 文）任 务 书1本毕业设计（论文）课题应达到的目的： 通过毕业设计，使学生受到电气工程师所必备的综合训练，在不同程度上提高各种设计及应用能力，具体包括以下几方面：1. 调查研究、中外文献检索与阅读的能力。2. 综合运用专业理论、知识分析解决实际问题的能力。3. 定性与定量相结合的独立研究与论证的能力。4. 实验方案的制定、仪器设备的选用、调试及实验数据的测试、采集与分析处理的能力。5. 设计、计算与绘图的能力，包括使用计算机的能力。6. 逻辑思维与形象思维相结合的文字及口头表达的能力。 2本毕业设计（论文）课题任务的内容和要求（包括原始数据、技术要求、工作要求等）： 1.本设计应完成磁悬浮系统的数学建模，建立传递函数，选用PID控制、模糊PID等控制方法实现悬浮小球位置的控制, 借助matlab中的Simulink和Fuzzy工具箱，对控制系统进行仿真分析，研究一种最佳的控制方案,降低系统的超调量、调节时间和上升时间等参数。2.按时完成开题报告书。3.按时完成毕业设计大纲及外文参考资料，定期开展毕业设计自查。4.在工程设计过程中要有科学认真的工作态度，数据合理可靠，5.能够圆满完成指导老师布置的课题任务，技术设计方案合理，具有一定的可行性，能够体现一定的创新性。6.按时参加答辩，在答辩前各项规定的资料要齐全。毕 业 设 计（论 文）任 务 书3对本毕业设计（论文）课题成果的要求包括图表、实物等硬件要求： 1.按期完成一篇符合金陵科技学院论文规范的毕业设计说明书（毕业论文），能详细说明设计步骤和思路； 2.能有数学建模及控制器的设计过程。3.能有仿真结果及相应的源程序。4主要参考文献： 1.张茂青,林红.磁悬浮轴承连续式模糊控制系统J.仪器与仪表, 2002 ( 12) 2.苏义鑫,王娟, 胡业发.磁悬浮轴承的变参数PID控制J.武汉理工大学学报, 2004,26(2) 3.姚清河,等.磁悬浮轴承模糊PID控制器的设计J.机械学报, 2002, 31 (8) 4.戴云,等.自校正PID调节器在单自由度磁浮轴承中的应用J.自动化技术与应用, 2001.6 5.刘金琨.先进PID控制MATLAB仿真（第2版）M.北京：电子工业出版社，2004. 6.胡业发.基于结构动态特性的磁悬浮主轴系统研究D.武汉: 武汉理工大学博士学位论文, 2001: 40-44. 7.汪希平.电磁轴承系统的刚度阻尼特性分析J. 应用力学学报, 1997, 14( 3) : 95-100. 8.赵雷, 丛华, 赵鸿宾. 可控磁悬浮轴承刚度与阻尼特性研究J.清华大学学报( 自然科学版) , 1999, 39( 4) : 96-99. 9沈钺，虞烈四自由度电磁轴承-转子系统的数学模型与仿真J机床与液压,2001，4： 23-24 10卢泽生控制理论及其应用M哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社，2005 11巨林仓现代控制工程及测试技术M西安：西安交通大学能源与动力工程学院，2007 12高志华，胡业发磁力轴承系统PID控制特性的研究J机械工程与自动化，2005，10(5)： 44-46 13王晶，翁国庆，张有兵电力系统的MATLAB/SIMULINK仿真与应用M西安：西安电子科技大学出版社，2008 14张恩勤，施颂椒，高卫华等.模糊控制系统近年来的研究与发展.控制理论与应用M，2001，18(1):7-1115李友善，李军.模糊控制理论及其在过程控制中的应用M.北京:国防工业出版社，1993:8-10毕 业 设 计（论 文）任 务 书5本毕业设计（论文）课题工作进度计划：起 讫 日 期工 作 内 容2015.11.102015.12.13调研、收集相关资料、对学生进行初步辅导，拟题、选题、填写任务书。2015.12.152015.12.31学生查看任务书，为毕业设计的顺利完成，进行前期准备。12月31日前正式下发任务书。12月21日两个系提交专业选题分析总结（撰写要求详见对内通知中附件2）2016.01.092016.04.05学生在指导教师的具体指导下进行毕业设计创作；拟定论文提纲或设计说明书（下称文档）提纲；撰写及提交开题报告、外文参考资料及译文、论文大纲； 在2016年4月5日前学生要提交基本完成的毕业设计创作成果以及文档的撰写提纲，作为中期检查的依据。指导教师指导、审阅，定稿由指导教师给出评语，对论文主要工作未通过的学生下发整改通知。2016.04.062016.04.10提交中期课题完成情况报告给指导教师审阅；各专业组织中期检查（含毕业设计成果验收检查）。2016.04.112016.05.10进行毕业设计文档撰写；2016年5月8日为学生毕业设计文档定稿截止日。2016年5月9日-13日，指导教师和评阅教师通过毕业设计（论文）管理系统对学生的毕业设计以及文档进行评阅，包括打分和评语。5月1日前，做好答辩安排，通知学生回校进行答辨2016.05.142016.05.15查看答辩安排，毕业设计（论文）小组答辩2016.05.162016.05.29对未通过答辨的学生进行二次答辨完成毕业设计的成绩录入2016.05.302016.06.07根据答辩情况修改毕业设计（论文）的相关材料，并在毕业设计（论文）管理系统中上传最终稿，并且上交纸质稿。2016年6月7日为学生毕业设计文档最终稿提交截止日。2016.06.072016.06.30各系提交本届毕业设计（论文）的工作书面总结及相关材料。所在专业审查意见：通过负责人： 2015 年 12 月21 日 毕 业 设 计（论文） 开 题 报 告 1结合毕业设计（论文）课题情况，根据所查阅的文献资料，每人撰写不少于1000字左右的文献综述： 磁悬浮技术是集电磁学、电子学、力学、机械学、控制工程和计算机科学于一体的技术，它是随着控制技术的发展而建立起来的。磁悬浮技术将电工电子技术、自动控制技术、传感器技术、检测技术、计算机技术等高新技术有机结合在一起，成为典型的机电一体化技术。随着控制理论的不断完善和发展，采用先进的控制方法对磁悬浮系统进行的控制和设计，使系统具有更好的鲁棒性，以满足工业生产向高精密、高速度方向发展的需要。近年来，磁悬浮技术开始由宇航、军事等领域向一般工业应用方面发展。1.1 磁悬浮技术应用背景磁悬浮轴承是利用磁力将转子无机械摩擦地悬浮在空间的一种新型高性能轴承。由于具有无接触、无摩擦、振动小、不需要润滑、工作寿命长等优点，显著改善旋转机械的振动特性，可用于取代传统的高速滚动轴承和滑动轴承。使用磁悬浮轴承后，高速加工设备的主轴转速可大幅度提高（低则达每分钟几万转，超高速甚至达每分钟几十万转），不但满足机械高速、高效加工工业的需求，而且可利用磁悬浮轴承本身的传感器对加工状态进行监控。正是由于电磁轴承其独特的性能，电磁轴承的研究已越来越为世人所瞩目。随着控制理论的发展以及对磁悬浮系统性能要求的不断提高，磁悬浮系统控制器需要实现的控制算法的复杂程度日渐加大。传统的模拟控制器虽然具有成本低、速度快、性能稳定、对PID控制算法适应良好等优点，但存在着参数调整不太方便、对非线性系统控制效果难以达到要求的稳定性等缺点，难以满足用户日益增高的需求。于是非线性控制成为磁悬浮系统控制的主流趋势。在我国，磁悬浮技术研究起步较晚，水平相对落后。进行磁悬浮技术的研究可以实现多学科交叉渗透，带动一系列高新技术发展，具有十分重要的现实意义。1.2国内外磁悬浮技术研究现状 利用磁力使物体处于无接触悬浮状态的设想由来已久，但实现起来并不容易。早在 1842 年，恩休(Eamshow)就证明：单靠永久磁铁是不能将一个电磁铁在所有6个自由度上都保持在自由稳定的悬浮状态的。要使得铁磁体实现稳定的磁悬浮，必须根据物体的悬浮状态不断地调节磁场力的大小才能实现，也就是说应当采用可控电磁铁。1937 年德国科学家肯佩尔(Kenper)提出这一思想，并申请了第一个磁悬浮技术专利，这构成了之后开展的磁悬浮列车和磁悬浮轴承研究的主导思想。1939 年，布鲁贝克(Braunbeck)对磁悬浮进行了严格的理论证明。以后的研究又证明，如果最小有一阶自由度受外部机械约束的话，强磁性物体可以用磁力悬浮于稳定平衡状态。至此，磁悬浮理论已经发展得较为完善了。 在我国，磁悬浮技术的研究是从 80 年代初开始的，目前己掌握了磁悬浮列车技术。进行高速磁悬浮列车这类课题的研究耗资巨大，在目前国内情况下不能采取国外以试验为主的研究方法，主要从理论上进行研究，在此基础上进行模拟实验，为我国实际应用磁悬浮技术提供理论依据。进行磁悬浮其它应用技术的研究，可以实现学科间的交叉、渗透，推动磁悬浮高技术产品的开发与应用，因此具有十分重要的理论意义和现实意义。1.3本课题研究方向 控制方法是磁悬浮技术的核心部分,控制器的性能直接决定了悬浮体的性能指标,例如精度、阻尼特性、抗干扰能力等,所以在这类磁悬浮产品的设计中,高性能控制器的研究与设计成为生产高品质磁悬浮产品的关键。 磁悬浮系统是学习和研究控制理论的重要平台之一。对磁悬浮系统的研究可以归结为对非线性系统和不稳定系统的研究，这类复杂控制对象难以用数学公式进行精确描述，采用经典控制方法也难取得好的控制效果。传统工业控制中多采用成熟的PID控制调节器，其中比例环节可以加快系统反应速度，积分环节可以消除静差，调节系统刚度；微分环节可以调节系统阻尼特性，改善系统的动态品质。 PID调节器结构简单，调节方便，应用成熟。但是在高精度的磁悬浮技术场合，工况的复杂性和磁场本身的非线性使得传统 PID控制器难以满足工程需要。PID控制的动态性能较差，但其积分功能可以消除静差，可以使稳态性能变好。模糊控制的态性能较好，但由于控制器的输入端仅有被控量的偏差和偏差变化率，其稳态性能差。本文将2种算法相结合，取长补短，构造了兼有PID控制和模糊控制优点的混合模糊PID控制器，并应用到磁悬浮控制系统中。因此，对于磁悬浮系统，获取不依赖于数学模型的控制方法具有十分重要的意义。 参考文献：1 徐林. 基于模糊PID的磁悬浮控制系统研究D.哈尔滨理工大学,2009.2 徐锦华. 模糊控制方法在磁悬浮系统中的应用D.中南大学,2009.3 邱超. 磁悬浮永磁直线电动机悬浮系统模糊PID控制的研究D.沈阳工业大学,2013.4 李明然. 基于GA的自调整模糊PID控制器在磁悬浮球系统中的应用研究D.中南大学,2012.5 吕冬明,徐春广,郝娟.磁悬浮系统模糊PID控制器设计J.机床与液压,2009,02:83-85+88.6张静,徐林.磁悬浮系统的模糊自适应PID控制J.计算机应用,2009,S1:329-331+334.7 向晓燕,梁平原.模糊PID控制器在磁悬浮系统中的应用J.电脑知识与技术,2012,01:99-102+115.8 李明然,贺建军. 模糊自适应PID算法在磁悬浮实时控制系统中的应用研究J.计算机测量与控制,2012,10:2690-2692.9 王晓玲,张广明. 变论域模糊PID磁悬浮轴承控制系统仿真J.仪表技术与传感器,2012,12:144-147.10 罗海成,蒋启龙,刘东. 主动磁悬浮系统的变论域自适应模糊PID控制J.计算机测量与控制,2015,04:1165-1167.11 耿涛,丁肇红. 磁悬浮系统的模糊PID控制器设计J.上海应用技术学院学报(自然科学版),2015,01:86-90.12 姜狄,杨嘉祥,江东等. 基于LabVIEW的磁悬浮球系统PID控制算法研究J.微计算机信息,2011,03:74-76.13 李德才,王智奇等, 模糊控制理论在有源磁悬浮系统中的应用J.中国惯性技术学报,2010,02:214-218+224.14 孙真和,张静,徐林. 模糊自适应PID在磁悬浮系统中的仿真研究J.中北大学学报(自然科学版),2010,05:458-462.15 时浩浩. 主动磁轴承外扰振动的模糊PID控制D.北方工业大学,2014.16 蓝益鹏,邱超. 磁悬浮永磁直线电动机悬浮系统模糊PID控制器的设计J.机床与液压,2013,07:94-96+100.17 肖闽进,张建生,钱显毅. 基于模糊自适应的主动磁悬浮系统稳定性控制J.南京航空航天大学学报,2013,03:390-395.18 郑仲桥,张燕红. 模糊自适应PID控制在主动磁悬浮系统中的研究J.制造业自动化,2013,15:19-22.19 靳永强,金艳,武冬雪. 磁悬浮机床主轴模糊PID控制方法研究J.甘肃科学学报,2013,03:59-62.20 宋荣荣,马卫华. 模糊PID控制在磁悬浮系统中的应用J.重庆理工大学学报(自然科学),2014,05:1-6.毕 业 设 计（论文） 开 题 报 告 2本课题要研究或解决的问题和拟采用的研究手段（途径）： 磁悬浮技术具有悬浮无摩擦的种种优点，是磁悬浮列车，磁悬浮轴承和磁悬浮球等系统的关键技术，是一项有着良好发展前景的技术，因此对磁悬浮技术的研究意义重大。磁悬浮系统是典型的非线性和模型不稳定的控制系统，因此实现稳定正常工作，需要性能优良的控制器。其控制技术虽经过了多年的迅速发展，但仍是国内外学者和工业界研究的重要课题。本课题要解决的问题：(1)如何对磁悬浮控制系统进行物理分析及其数学模型的建立。建模时，要确定出那些物理量和相互关系是可以忽略的，哪些对模型的准确度有决定性的影响。(2)对磁悬浮系统的PID控制进行研究时，要准确分析各部分对系统的稳态性能和动态性能的影响。(3)确定模糊控制的基本结构，包括模糊化、模糊规则库、模糊推理，解模糊化和输出量化等部分。(4)对磁悬浮系统进行模糊PID控制器的设计，根据仿真效果或实验结果分析模糊PID的控制性能，再对量化因子和比例因子进行调整，使被控对象有很好的静态和动态性能。(5)分析常规PID和模糊PID控制方法相互进行比较以验证出最佳控制方法。2.设计途径(1)首先介绍磁悬浮技术国内外发展状况及其应用前景，本论文选题的背景及研究的目的和意义。(2)介绍磁悬浮系统的构成及工作原理，详细分析系统的线性和非线性模型，提出一种基于奇异摄动法建立系统非线性模型的描述方法，从而为后文研究设计磁悬浮系统各种控制器的算法仿真提供新的研究思路。(3)根据磁悬浮系统的非线性模型在MATLAB/SIMULINK下运用S-函数建立磁悬浮的控制系统模型。首先分析传统的PID控制器，针对PID控制器对非线性磁悬浮系统控制的局限性，运用模糊控制方法，设计一个二维模糊控制器，同时构造一个积分环节以消除稳态误差；并通过实验进行验证。(4)针对磁悬浮系统的非线性模型，在基本模糊控制的基础上提出模糊PID控制策略。本文首先分析一种一般模糊PID控制方法，二是微分环节改进的模糊PID控制；在MATLAB/SIMULINK下分别对其建立仿真模型，并和传统 PID 控制三种控制方法相互进行比较以验证出最佳控制方法。(5)最后总结本课题的主要工作,并为该课题下一步的工作提出一些理解与建议。毕 业 设 计（论文） 开 题 报 告 指导教师意见：1对“文献综述”的评语： 该生通过大量搜集和查阅文献资料，对磁悬浮技术应用背景及相关的国内外研究情况进行了较好地综合分析和归纳整理，确立了论文研究方向、研究方法。能利用文献内容形成自己的观点，内容充实。2对本课题的深度、广度及工作量的意见和对设计（论文）结果的预测： 本文研究目的明确，思路清晰，具有一定深度和广度，工作量适中，对论文设计合理，研究方法选用得当，毕业论文进度安排合理，要求学生给出编制的控制程序，实现磁悬浮的位置控制。3.是否同意开题： 同意 不同意 指导教师： 2016 年 02 月 19 日所在专业审查意见：同意 负责人： 2016 年 03 月 30 日The Research on Fuzzy PID Control of the Permanent Magnet Linear Synchronous MotorAbstract Based on analyzing mathematical mode of the permanent magnet linear synchronous motor (PMLSM), three-closed-loop control system is presented in this paper. Combined the advantages of traditional PID control algorithm and fuzzy control algorithm, according to the characteristics of linear motor and the possible factors of uncertainty, a set of adaptive fuzzy PID control system is designed for the speed loop of the proposed control system, moreover, fuzzy inference rules is established to realize the Fuzzy PID controlling of the speed loop. In the end, the simulation models of the motor and the whole control system are built on MATLAB/Simulink platform to compare and analyze the fuzzy PID control and conventional PID control. Simulation results show that the designed fuzzy PID speed loop controller can significantly improve the response performance of linear motor.1.Introduction Linear motor is a transmission device by which electrical energy changes to linear motion mechanical energy directly without any intermediate transfer mechanism. With the increasing demand for industrial machining quality and precision of positioning movement and so on, linear motor has received extensive attention 1. Conventional PID control is widely used in motion control because of its simple algorithm and high reliability. However, some of the controlled object has no precise mathematical model in practice, which leads to set the PID parameters complexly, moreover, the parameters usually have poor performance and difficult to meet the high precision motion control of linear motor. If fuzzy algorithm is used to set the online PID parameters such as 、, it can not only retain the merits of simple principles and convenient use of the conventional PID control system, but also own the characteristics such as flexibility and adaptability of the fuzzy control, which can enhance performance of the control system effectively 2-4.2. Sumulation model of permanent magnet linear synchronous motor 2.1 The overall design of control systems According to the characteristics of linear motor and an intensive study on the control theory，the permanent magnet linear synchronous motor control system is designed as shown in Figure 1 in this paper.Figure 1. Block diagram of linear motor control system. The above block diagram shows that the control system is consist of 3 close-loops, including displacement close-loop, velocity close-loop, and current close-loop. Among which displacement close-loop and current close-loop adopt the conventional PID control strategy, while velocity close-loop uses fuzzy PID control strategy. The paper focuses on the study of fuzzy PID controller of velocity close-loop.2.2 Establish the model of PMLSM on Matlab/Simulink platform The simulation model of electric motor is built by Simulink in Matlab. On the basis of the linear motor voltage equation, the voltage equation simulation model of PMSM (Permanent Magnet Synchronous Motor) is shown in Figure 2.Figure 2. The voltage equation simulation model of PMSM. According to the mechanical motion equations of the linear motor, the mechanical motion equations simulation model of PMSM is shown in Figure 3.Figure 3. The mechanical motion equations simulation model of PMSM. On the basis of the voltage equations and mechanical motion equations established previously, the simulation model of electric motor is built by Simulink in Matlab is shown in Figure 4.3. Design of fuzzy PID controller3.1 The structure of adaptive fuzzy PID controller Adaptive fuzzy PID control applies the modern control theory to set the parameters of the on-line controlled object, which makes the control system adapt to the requirements constantly to achieve better control effects. First of all, fuzz up the experts practical operation experience which is difficult to describe accurately as well as various semaphores and evaluation index in the control process by fuzzy set theory, then executes the fuzzy inference according to the actual response, finally defuzzication to set and adjust the best on-line parameters of the PID 5.Figure 4. The simulation model of electric motor. The inputs numbers of the fuzzy controller is called dimensions. If the dimensions of the fuzzy controller are comparatively low, the control will be coarse and the performance wont measure up to the specified requirements. The higher dimensions are, the more precise control is. However, the structure of the controller will be fairly complex if dimensions are excessive, and the implementation of the algorithm will be also difficult 2. This paper proposed a two-dimensional fuzzy PID controller according to the requirements of the actual control system, the inputs are deviation signal and its variance ratio, while the outputs are、.The structure diagram of fuzzy PID controller is shown in Figure 5.Figure 5. The structure diagram of fuzzy PID controller.3.2 Establishment of the fuzzy rules Linguistic values used in this paper are the following 7 linguistic variables: NB (Negative Big), NM(Negative Middle), NS (Negative Small), ZO (Zero), PS (Positive Small), PM (Positive Middle), PB(Positive Big), the corresponding fuzzy sets as NB NM NS ZO PS PM PB. The controlled object in this paper is permanent magnet linear synchronous motor. In order to meet the requirements of control precision and response speed, it is necessary to reduce the overshoot as well as to improve the response speed and stability of the whole system when the control rules are established 6. According to the expertise, the fuzzy rules about、 of the fuzzy controller can be obtained as shown in the following tables:Table I. The fuzzy rules about Table II. The fuzzy rules about Table III. The fuzzy rules about Carry on the fuzzy inference operations using relation generation rule based on Mamdani fuzzy algorithm and new inference synthesis rule in accordance with the above three tables of the fuzzy rules.Finally , defuzzify on the basis of gravity method, and then the three parameters 、 can be set dynamically.4. Simulation of the system Based on the structure diagram of the whole linear motor control system, simulation model of each module is established on Simulink platform. Then connect each module to create an entire linear motor under the requirements of the entire control system, the whole simulation model diagram of the control system is shown in Figure 6. Compare with the conventional PID and the fuzzy PID control strategy in the simulation analysis, that is to say two different control strategies are used in the location of velocity close-loop. The better control effect is determined through comparing the speed response curves of the two different control strategies.Figure 6. The fuzzy PID simulaton system of linear motor.The simulation parameters of PMLSM are set as follows: pm = 0 .0 8 5V s , = 3 3m m , BV = 0 .2 N s / m , Ld = Lq = L = 0.007H, M = 8kg, r = 2.3.Only the speed response curves are analyzed in this simulation experiment. First of all, in the situation without load, the simulation time is set to 0.5s and the motor velocity is set to 1m/s. The simulation results is shown in Figure7, it concludes that the overshoot is 0.15 and stability time is 0.1s of the conventional PID control system, while the overshoot is nearly zero and stability time is 0.05s of thefuzzy PID control system. Through comparative analysis, the fuzzy PID controller responses faster and has smaller overshoot than conventional PID controller.Figure 7. The speed response curves without load. There are kinds of interference in the process when the electric motor runs, the anti-jamming capability of the control system plays a decisive role in determining whether the precision of the linear motor can meet our requirements, and its also one of the key elements determining the performance of the control system. In the following parts, the interferential noise is added to the velocity close-loop of the simulation system to detect its anti-interference capability. The simulation time is set to 0.5s while the velocity maintains 1m/s. The velocity response curves are shown in Figure 8, got by using PID control and fuzzy PID control respectively in the velocity close-loop. Through analysis, it indicates that disturbances of the response curves are obviously slighter by using fuzzy PID control system than by using PID control system. In addition, both the response time and overshoot of the former are less than those of the latter. It can be concluded that the fuzzy PID control system deals with the interference of the external environment much better.Figure 8. The velocity reponse curves with disturbances. In order to further prove the anti-interference capability of fuzzy PID is better than the PID control system, the following simulation experiment is carried on: the simulation time is set to 1s and the velocity is set to 1m / s. After adding 50N load resistance to the system when t=0.5s, it gets the simulation result shown in Figure 9, which indicates that the velocity of the conventional PID controller fluctuates within 10% when t=0.5s, and it needs 0.12s to restore. By contrast, the velocity of the fuzzy PID controller fluctuates within 3% when t=0.5s, and it needs 0.1s to restore. Fuzzy PID controller obviously has faster speed of response on condition that external load is added, and need shorter response time to reach a steady state.Figure 9. The velocity reponse curves with load. From the above three simulation experiments, it concludes that fuzzy PID controller has better static and dynamic characteristics as well as anti-jamming capability in comparison to conventional PID controller. Thus as to the PMLSM mentioned in this paper, without any change in other close-loops, the velocity close-loop using the fuzzy PID controller would make the electric motor response fast and run stably, which can achieve the purposes of control well.Acknowledgments Because of the non-linearity of the PMLSM, and the influence of some uncertain factors such as load disturbance, the conventional PID control system is difficult to live up to the ideal control performance. This paper puts forward a set of adaptive fuzzy PID control system to tune the parameters on-line, for example, the proportion, integration and differentiation, according to the characteristics of linear motor combined with the conventional PID and fuzzy algorithm. The control system is characteristic of simple structure and convenient use of PID control on one hand, and has the advantages of great flexibility and adaptability of fuzzy control on the other. The simulation results indicates that the adaptive fuzzy PID control system is a good control method, which is excellent in the control performance, capable of reducing the overshoot and has high control precision. The simulation experiments have provedconclusively that the control system is feasible for the PMLSM.译文：基于模糊PID控制的永磁直线同步电动机的研究摘要 三相闭环控制系统提出了基于分析的数学模式永磁直线同步电动机驱动。结合传统的PID控制算法和模糊控制算法的优点，根据直线电机的特点和不确定性的可能因素，一组自适应模糊PID控制系统是专为速度环的控制系统。此外，建立模糊推理规则实现模糊PID控制的循环速度。最后，仿真模型电机和整个控制系统建立在MATLAB /仿真平台比较和分析模糊PID控制和常规PID控制。仿真结果表明，所设计的模糊PID速度环控制器可以显著提高直线电机的响应性能。1、介绍 直线电机是一种传动装置，电能改变线性运动机械能直接没有任何中间转移机制。随着工业加工的质量和精度需求定位运动等等，直线电机收到了广泛的关注。 因为它简单的算法和高可靠性，传统的PID控制广泛应用于运动控制。然而，一些没有精确数学模型的控制对象在实践中，导致PID参数复杂。此外，参数通常表现不佳，难以满足直线电机的高精度运动控制。如果模糊算法用于设置在线PID参数，比如，传统的PID控制系统它不仅有可以保留简单的原理，使用方便的优点，而且模糊控制的灵活性和适应性等特征，可以有效地提高控制系统的性能。2、 直线永磁同步电机仿真模型 2.1控制系统的总体设计根据直线电机的特性和控制理论的深入研究，对永磁直线同步电机控制系统的设计为本文图1所示。图1 直线电机控制系统框图上面的方框图表明，控制系统包括3个闭环，包括位移闭环，速度闭环和电流闭环。其中位移闭环电流闭环采用常规的控制策略，而速度闭环则采用模糊控制策略。本文重点对速度模糊PID控制器的研究面向对象的程序设计。2.2在Matlab/Simulink平台建立模型通过MATLAB的SIMULINK环境下建立了,电机的仿真模型。基于直线电机电压方程的永磁同步电机电压方程仿真模型如图2所示。图2 永磁同步电机的电压方程仿真模型图3 永磁同步电机机械运动方程仿真模型。基于电压方程和机械运动方程建立以前，通过MATLAB中的Simulink建立电机的仿真模型如图4所示。3、模糊控制器的设计 3.1自适应模糊控制器的结构自适应模糊PID控制应用现代控制理论建立的在线控制对象的参数，使控制系统适应需求不断实现好电流变控制效应。首先，模糊了专家的实际操作经验，很难准确描述以及各种信号和控制过程的评价指标用模糊集理论进行模糊推理，然后根据实际的反应，最后去设置和调整PID最好的在线参数。图4 电动机仿真模型模糊控制器的输入数被称为维度。如果模糊控制器的尺寸是比较低的，控制将是粗的，性能不会衡量的规定要求。更高的维度是，更精确的控制是。然而，控制器的结构将是相当复杂的，如果尺寸过多，和实施该算法也将很难。根据实际控制系统的要求，提出了一种二维的模糊控制器，其输入为偏差信号方差比，而输出是、。模糊PID控制器的结构图如图5所示。图5 模糊控制器的结构图语言值，本文采用以下7个语言变量：NB（负大）、纳米（负中）、NS（负小）