开关磁阻电机的优化控制研究毕业论文.doc

目录开关磁阻电机的优化控制研究毕业论文目录摘要.IAbstract.II第1章 绪论11.1引言11.2课题背景21.2.1SR电机的发展概况21.2.2课题研究的目的和意义31.3论文的主要内容41.4小结4第2章 开关磁阻电机控制系统概述52.1开关磁阻电机及其调速系统52.1.1开关磁阻电机工作原理52.1.2SRD系统组成及原理62.2SR电机模型62.2.1SR电机的简化线性模型62.2.2SR电机的准线性模型72.3本章小结8第3章 PID控制及模糊控制的基本原理93.1 模拟PID控制的原理93.1.1比例控制103.1.2积分调节103.1.3微分调节113.2模糊控制原理123.2.1模糊控制系统的组成123.2.2模糊控制的特点和理论研究问题153.2.3模糊控制在SRD中的应用背景153.3模糊控制器的设计163.4本章小结19第4章 基于MATLAB/simulink环境的SR电机调速系统的仿真2141仿真软件MATLABSimulink简介214.2系统仿真研究224.2.1被控对象224.2.2PI仿真模型及结果224.2.3常规模糊控制器仿真模型及结果224.2.4常规模糊控制的改进策略284.2.5大惯性性环节同比例因子的关系314.3本章小结35第5章 开关磁阻电机控制系统设计375.1引言375.2硬件设计部分375.2.1系统硬件结构375.2.2功率变换器设计385.2.3控制电路设计395.3软件部分设计455.3.1软件部分概述455.3.2主程序流程465.3.3初始化模块475.3.4起动模块475.3.5运行模块495.3.6中断模块495.4本章小结51结论.53参考文献.55致谢.57附录1 开题报告59附录2 文献综述64附录3 中期报告68附录4 外文译文7682第1章 绪论第1章 绪论1.1 引言 20世纪60年代随着电力电子、微电子学和现代控制理论的惊人发展，交流电气传动技术发生了日新月异的变化，特别是交流电机矢量控制和直接转矩控制理论的产生及应用技术的推广,使得交流传动具备了宽调速范围、高稳态精度、快速动态响应及四象限运行等良好技术性能,其动静态特性完全可以与直流传动系统相媲美,于是出现了交流传动取代直流传动的趋势。但是，交流传动系统也尚有一些未尽人意之处，存在着系统复杂、价格昂贵、力矩指标有待进一步提高等问题。正是在电气传动技术得到迅猛发展的时代背景下，国外于20世纪80年代推出了一种新型交流调速系统开关磁阻电机SRM(Switched Reluctance Motor，SRM或SR电机)调速系统。它融崭新的电动机构造和电子技术(包括电力电子技术和微电子技术)的新成果为一体，以其结构简单、运行可靠、高性能等优良特性，成为现代交流调速系统中的一支强有力的新军，是各国电气传动领域开发和研究的热点之一,应用前景十分广阔。电气传动系统的传统设计方法都是在已有电动机的基础上做系统设计。设计电动机时所做优化设计仅涉及电动机本身，而系统的优化设计也只是在已有电动机的条件下进行设计，只能称为局部优化设计，这种设计方法必然限制系统整体水平的提高。开关磁阻电机调速系统是由SR电机及其控制装置构成的不可分割的统一体，其电机和控制电路部分均不能单独使用，因此，其设计方法只能是从系统总体性能指标出发，同时对系统的每一部分进行设计。电机和控制电路部分的设计均是从系统整体性能优化的角度出发，而不是只考虑每一部分本身的优化。这种设计方法同传统设计方法相比是一个质的飞跃，实际已步入新兴学科“机械电子学”的范畴，在这种思想指导下设计出的产品是典型的机电一体化产品。因此，SR电机控制系统的性能指标高于其它传动系统就不难理解了1。1.2 课题背景1.2.1 SR电机的发展概况 SR电机的概念最早提出可追溯到19世纪40年代，1842年，英国Aberdeen和Dafidson用两个U型电磁铁制造了由蓄电池供电的机车电动机，但因电路断开时没有释放能量的续流二级管电路，以及采用的机械开关控制电磁铁的轮流通电，电动机的性能不高。在此后100多年内，SR电机都没得到重视和发展。20世纪60年代，大功率晶闸管的出现为SR电机的研究发展提供了重要的物质条件。1967年，英国的Leeds大学开始对SR电机进行深入研究，研究结果表明：SR电机可在单向电流下四象限运行；功率变换器无论用晶体管还是普通晶闸管，所需的开关数都是最少的，电动机成本也明显低于同容量的感应电动机。1973年，英国Nottingham大学对此进行大量研究工作，1975年，上述两所大学的研究小组联合研制了用于电动汽车的50kWSR电机装置，其单位输出功率和效率都高于同类的感应电动机驱动装置，同时美国福特公司也研制出SRD，其结构为轴向气隙电动机、具有电动机和发电机运行状态和较宽范围调速能力，适合于蓄电池供电的电动车辆传动。这充分表明SRD很有发展前途2。 1980年，Leeds大学的Lawrenson教授及其同事总结了自己的研究成果，发表了著名论文“VariableSpeed Switched Reluctance MotoK变速开关磁阻电动机，这标志着SR电机得到国际社会的承认。该论文阐述了SR电机的基本原理与设计特点，研究了SR电动机的特性及其控制方式。1983年，英国TASC Drives有限公司将世界第一台开关磁阻电动机一Oulton传动装置(75kW，1500rmin)商品投放市场，1984年，又推出了2kW四个规格的系列产品。原联邦德国在1984年至1986年期间也先后完成了1、12、5kW样机的试制。SR电机问世不久便引起全国电气传动界的广泛重视，除英国外，美国，加拿大，前南斯拉夫，埃及，土耳其等许多国家也都在积极开展SR电机的研究工作。美国空军和CE公司联合开发了航空发动机用SRD启动发电机系统，有30kW、270V、最大转速为52000rmin和250kW、270V、最大转速为23000rmin两种规格，取得了良好的应用效果。加拿大，前南斯拉夫在SR电机的运行理论，电磁场分析等方面做了大量研究工作。埃及则对小功率的单相，两相开关磁阻电机的结构，起动性能等方面进行了许多研究。一些学者还研究了新型结构的SR电机，如盘式SR电机，外转子式SR电机，直线式SR电机f21和无位置传感器式SR电机等。 从1984年开始，我国许多单位先后开展了SR电机的研究工作，如北京纺织机械研究所，华中理工大学，南京航空航天大学，东南大学，福州大学，华南理工大学及浙江大学等，且SR电机被列入中小型电机“七五科研规划项目。在借鉴国外经验的基础上，我国SR电机的研究进展很快，对SR电机的控制，仿真，设计理论和电磁场数值分析等都做了许多工作，在国际，国内刊物和会议上发表了许多篇论文。近20年来，SR电机的研究在国内外取得了很大的发展，就我国国情,要使SR电机被人们普遍采用还需要广大的科研人员和研制单位做大量艰苦的推广工作。目前，我国已研制了50kW,30kW等20多个规格的工业产品样机在纺织机械，毛巾印花机，泽尔浆纱机，多功能蒸煮联合机以及轻型龙门刨床和食品加工机械等方面的应用中取得良好的效果。2000年，国内100kW以上的SR电机已经应用于煤矿的采煤机，已将180kW的SR电机应用地铁机车的牵引，并已形成了一些SRD系列商品，最大功率达几十到上百千瓦2。1.2.2 课题研究的目的和意义 由于自身的结构及运行特点，使得SR电机的特性和控制方式与传统电机有着明显的不同，同时也存在着一系列问题需要解决。因为开关磁阻电机采用的是双凸极结构，高度饱和，故开关磁阻电机调速系统本身是一个时变、非线性系统。磁阻转矩是定子电流和转子位置的非线性函数，传统的线性控制方法难以满足动态较快的SR电动机非线性、变参数要求，因此，与一般电机相比，SR电机转矩脉动比较明显，由此引起电机噪声及转速波动，这就限制了它的应用。为了加紧对SR电机调速系统的研究，一方面从理论分析入手，对SR电机本体进行优化设计；另一方面优化控制策略，减小转矩脉动，降低噪声，使开关磁阻电机充分发挥其优点，在工业控制领域和家电行业得到更广泛的应用。随着科学技术的不断进步以及半导体集成技术水平的提高，SR电机调速系统已在工业控制领域和家用电器行业得到应用。如若能进一步提高开关磁阻电机的动态性能，仅从节能方面考虑，只要节能5就可带来巨大的经济和社会效益3。1.3 论文的主要内容论文的主要内容如下：第1章 绪论。简要介绍了开关磁阻电机及其调速系统的发展概况和国 内外研究现状，指出了课题研究的目的及意义。第2章 SRD控制系统基本概述。简要介绍了开关磁阻电机的工作原理，基本方程，线性模型及准线性模型。第3章 PID控制及模糊控制的基本原理。本章对模拟PID控制进行了分析，简要论述了控制方法的选择问题，并系统的阐述了模糊控制的基本理论，重点论述了模糊控制器设计的步骤，方法及要注意的一些问题。同时指出了模糊控制器的一些不足之处。第4章 系统仿真。本章基于matlab/simulink进行了开关磁阻电机系统的仿真。用到了传统PI，模糊控制，模糊控制改进型三种方法。并对仿真结果进行比较。第5章 系统硬件及软件设计。本章基于80C196KC芯片完成了SRD系统的硬件及软件的设计。1.4 小结 较为全面的介绍了开关磁阻电机及其调速系统的发展过程和国内外设计研究的现状，指出了课题研究的目的和意义。第2章 开关磁阻电机控制系统概述 第2章 开关磁阻电机控制系统概述2.1 开关磁阻电机及其调速系统2.1.1 开关磁阻电机工作原理 开关磁阻电动机的定转子为双凸极结构，一般转子极数略少于定子极数。图21所示为一台4相86极SRM示意图。定子有8个齿，转子有6个齿。每个定子齿上绕有一个线圈，其中径向相对的两个极的线圈串联构成一相绕组，共有4组绕组，转子上无绕组。 图2-1 四相开关磁阻电动机的结构原理SRM的运行原理遵循“磁阻最小原理”磁通总要沿着磁阻最小的路径闭合，而具有一定形状的铁心在移动到最小磁阻位置时，必使自己的主轴线与磁场的轴线重合。图2-1中，当定子DD极励磁时，11向定子轴线DD重合的位置转动，并使D相励磁绕组的电感最后以图中定、转子所处的相对位置作为起始位置，依次DABC相绕组通电，转子即会逆着励磁顺序以逆时针方向连续旋转。反之，若依次给BADC相通电，则电动机即会沿顺时针方转动。可见，SRM的转向与相绕组的电流方向无关，而仅取于相绕组通电的顺序2。另外，当主开关器件S2导通时，A相绕组从直流电源Us吸收电能，而当S1、S2关断绕组电流经续流二极管VDl、VD2继续流通，并回馈给电源Us。因此， SRM传动的共性特点是具有再生作用，系统效率高。通过控制加到SRM绕组中电流脉冲的幅值、宽度及其与转子的相对位置(即导通角、关断角)，即可控制SRM转矩的大小与方向，这正是SRM调速控制的基本原理。2.1.2 SRD系统组成及原理SR电机调速系统主要由SR电机、功率电路、驱动电路、控制电路及转子位置检测器等组成，其调速系统的方框图如图21所示，图中虚线方框示意由功率电路、驱动电路、控制电路构成的电子控制器。由于转子位置检测器一般安装在SR电机的壳体内，即转子位置检测器与SR电机主轴同轴连接，并封装在一起，所以一般认为，SR电机调速系统是由SR电机和电子控制器两大部分组成1。图2-2 SR电机调速系统结构图2.2 SR电机模型2.2.1 SR电机的简化线性模型影响SRD运行特性的最主要原因是SR电动机相电流波形、电流的峰值和峰值出现的位置。虽然可以通过求解非线性微分方程得到i()的精确解，但是为了简明起见，我们选用简化了的线性模型求解i()的解析解。若不计电动机磁路饱和的影响，假设相绕组电感与电流大小无关，且不考虑磁场边缘扩散效应，相绕组的电感随转子位置角周期性的变化规律如图2-3所示。图 2-3 不饱和时相绕组的电感曲线在转子凸极同定子凸极相重合时，绕组电感取最大值。在转子凸极同定子凹槽相对时，绕组电感取最小值。在此之间，电感呈线性变化。SR电动机运行中，随着on、off出现在不同区域，相电流波形将有很大的变化。一般情况下，希望电流能在电感开始上升之前迅速的建立起来，这样在电感的上升区域，就可以得到较大的转矩，因此，1on2。而关断角则通常设计在最大电感到达之前，这样可以在绕组电感开始随转子位置而减小时使电流衰减至零，减少制动转矩，得到较高的有效转矩，因此2off31。2.2.2 SR电机的准线性模型在SR电机的线性模型里，忽略了磁路饱和的影响。假设电感不随电流变化，但在SR电机中，当定转子凸极重合时，气隙很小，磁路通常是饱和的，电感实际上是转子位置和相电流i的函数，而并非分段线性。在计算相电流时，这种影响还不是很大，但是计算转矩和功率时，便产生了明显的变化。为了较精确的计算转矩和功率，考虑到实际磁路系统的非线性，同时为了避免繁琐的的计算，可以采用“准线性模型”求解，将实际的非线性磁化曲线分段线性化，同时不考虑相间耦合效应。这样，每段磁化曲线均可解析。图2-4为电机的实际饱和特性。图2-5为分析SR电动机性能而常用的一种准线性模型的磁化曲线。在电流小于ij时，电感未饱和，斜率为电感的不饱和值:在电流大于ij时，电感进入饱和区，斜率为Lmin2。图2-4 实际饱和曲线 图 2-5 分段线性磁化曲线2.3 本章小结本章学习了开关磁阻电机的工作原理及调速系统的组成，并深入研究了SRD系统的准线性模型。第3章 PID控制及模糊控制的基本原理 第3章 PID控制及模糊控制的基本原理3.1 模拟PID控制的原理在模拟控制系统中，控制器最常用的控制规律是PID控制。PID控制是一种负反馈控制。它之所以被广泛应用的根本原因在于这种控制方法满足实际控制的应用需求和具备实现的条件。典型模拟PID控制系统原理框图如图3-1所示。系统由模拟PID控制器和被控对象组成。图3-1 PID控制原理图PID控制器是一种线性控制器，它根据给定值r(t)与实际输出值y(t)构成偏差：e(t)=r(t)-y(t) (3-1)将偏差、比例、积分和微分控制，通过线性组合构成控制量，对被控对象进行控制，故称PID控制器。其控制规律为：（3-2） 其传递函数形式为：（3-3） 式中Kp为比例系数；Ti为积分时间常数；TD为微分时间常数。3.1.1 比例控制在比例调节器中，调节器的输出信号u与偏差信号e成正比例，即： u=Kpe （3-4）比例调节及时成比例地反映控制系统的偏差信号e，偏差一旦产生，控制器立即产生控制作用，以减少偏差。比例调节器的特点是简单、快速，对于具有自平衡性的控制对象可能产生静差(自平衡性是指系统阶跃响应终值为一有限值)；而对于带有滞后的系统，可能产生振荡，系统的动态特性也随之降低。增大比例系数Kp，可以加快响应速度，减小系统稳态误差，从而有利于提高控制精度。然而Kp取的过大，系统开环增益也随之加大，将导致系统稳定性降低甚至激烈振荡，但也有一些系统，其稳定性随Kp增大反而变好。此时，如果残差过大，则需要通过其它途径解决。减小比例系数Kp，能使系统减少超调量，稳定裕度增大，但同时也降低了系统的调节精度，导致过渡过程时问延长。3.1.2 积分调节在积分调节中，调节器的输出信号u的变化速度 与偏差信号e成正比，即： （3-5）或（3-6）式中Ti称为积分时间常数。可见偏差一旦产生，控制信号不断增大，偏差信号消失后，控制信号保持原值，显然，在已知Ti为常数的情况下，控制信号为常数，且仅当e=0，即对于一个带积分作用的控制器而言，如果它能够使闭环系统达到内部稳定，并存在一个稳定状态，则此时对设定值r的跟踪必然是无静差的。积分调节主要用于提高系统的抗干扰能力，消除静差，提高系统的无差度。积分调节的特点是相当于滞后校正环节，因此如相位滞后，会导致系统的稳定性变差。积分作用虽然可以消除静差，但不能及时克服静差，偏差信号产生后有滞后现象，使调节过程缓慢，超调量变大，并可能产生振荡。Ti越大积分速度越慢，Ti越小积分速度越快。即积分作用的强弱取决于积分时间常数Ti，Ti越大，积分作用越弱，反之则越强。增大积分作用即减小乃有利于减小系统静差，但过强的积分作用会使超调过大，系统稳定性下降甚至引起振荡。减小积分作用即增大Ti，虽然有利于系统稳定，避免振荡，减小超调量，但又对系统消除静差不利。3.1.1 微分调节在微分调节器中，调节器的输出u与被调量或其偏差对时间的导数成正比，即：（3-7）其中TD称为微分时间常数。可见微分作用输出只与偏差变化有关，偏差无变化就无控制信号输出，所以不能消除静差。调节器中增加微分作用相当于使控制输出超前了TD时间，TD为零时，相当于没有微分作用。微分调节的特点是针对被控对象的大惯性改善动态特性，它能给出响应过程提前制动的减速信号，相当于其具有某种程度的预见性。它有助于减小超调，克服振荡，使系统趋于稳定，同时加快系统的响应速度，减小调整时间，从而改善了系统的动态特性。减小微分作用，即减小TD，调节过程的减速就会滞后，从而使超调量增加，系统响应变慢，稳定性变差。因此，对于时变且不确定系统，如热工过程，TD不应取定值，应适应被控对象时间常数而随机改变。积分和微分调节作用通常与比例控制作用一起使用，实现不同的控制性能。3.2 模糊控制原理在工业生产过程中，有许多难以处理的控制问题，特别是在涉及温度控制和化学反应的过程中更为常见，因为非线性、时滞、机理复杂和检测困难等因素而难以建立精确的数学模型。而模糊控制正是解决此问题的一种行之有效的方法。模糊数学理论是一种研究和处理模糊现象的新型数学方法。这一方法是由美国自动控制专家LAZadeh于1965年首次提出来的。40多年来，模糊数学方法在自然科学和社会科学研究的各个领域得到了广泛应用。逻辑是研究人们思维形式和思维规律的科学。由于思维本身具有模糊性的特点，因此在研究复杂的大系统(如航天系统、生态系统、人脑系统、社会经济系统等)的过程中，有必要应用模糊数学理论将一值逻辑推广为多值逻辑即模糊逻辑。而模糊逻辑在控制领域中的应用称为模糊控制。模糊控制的特点就是：它将操作者或专家的控制经验和知识表示成语言变量描述的控制规则，然后用这些规则去对系统实现控制。模糊控制尤其适用于数学模型未知的、复杂的非线性系统的控制。3.2.1 模糊控制系统的组成模糊逻辑在控制领域中的应用称为模糊控制。模糊控制的最大特征是它能将操作者和专家的经验和知识表示成语言变量描述的控制规则，然后用这些规则去控制系统。因此，模糊控制特别适用于数学模型未知、复杂的非线性系统的控制。在实际生产过程中，人们发现有操作经验的工作人员，虽然不懂被控对象的数学模型，却能凭借经验采取相应的决策，很好的完成控制操作。模糊控制能避开对象的数学模型(如状态方程或传递函数等)，它力图对人们所提供的某个控制问题成功与失败的经验进行加工，总结出知识，从中提炼出控制规则。模糊控制系统的基本组成如图4-1所示。图3-2中，ut 是一个SISO被控对象的输入，yt是被控对象的输出，St是参考输入，et=st-yt是误差。图中虚线部分就是模糊控制器(FC)，它根据误差信号et产生合适的控制作用ut输出给被控对象。模糊控制器主要由模糊化接口、知识库、模糊推理机、解模糊接口四个部分组成，各部分的作用概述如下。图3-2 模糊控制器的基本结构1.模糊化(Fuzzification) 模糊化接口接受误差信号et和误差的变化率t。模糊化接口主要完成以下两项功能。论域变换:et和t都是非模糊的普通变量，它们的论域(即变化范围)是实数域上的一个连续闭区间，称为真实论域，分别用X和Y来表示。在模糊控制器中，真实论域要变换到内部论域X和Y。论域变换后，et和t变成了et*和t*相当于乘了一个比例因子(还可能有偏移)。模糊化:论域变换后，et*和t* 仍是非模糊的普通变量，对它们的定义分别定义若干个模糊集合，如:“负大”(NL)、“负中”(NM)、“负小”(NS)、“零”(Z)、“正小”(PS)、“正中”(PM)、“正大”(PL)，并在其内部论域上规定各个模糊集合的隶属度函数。在t时刻输入信号的值是et和t，经论域变换后得到et*和t*，在根据隶属度函数的定义就可得到et*和t*对各模糊集合的隶属度，如NL（et*），NM（et*），。这样就把普通变量的值变成了模糊变量（即语言变量）的值，完成了模糊化的工作。2.知识库顾名思义，知识库中存贮着有关模糊控制器的一切知识，它们决定着模糊控制器的性能，是模糊控制器的核心。知识库又分为两部分，分别介绍如下：数据库它存贮着有关模糊化、模糊推理、解模糊的一切知识，如前面已经介绍的模糊化中的论域变换方法、输入变量各模糊集合的隶属函数定义等，以及模糊推理算法，解模糊方法等。规则库其中包含了一组模糊控制规则，即以“IFTHEN”形式表示的模糊控制语句。如R1：if e* is A1 and*is B1，then u* is C1，R2：if e* is A2 and*is B2，then u* is C2，R3：if e* is A3 and*is B3，then u* is C3, Rn：if e* is An and* is Bn，then u* is Cn,其中，e*和*是前面所说的语言变量et*和t*，A1，A2，An是e*的模糊集合，B1，B2，Bn是*的模糊集合，C1，C2，Cn是u*的模糊集合。3.模糊推理机模糊控制应用的是广义前向推理。通过输入t时刻的e*和*，推导出一个推理结果。4.解模糊解模糊可以看作是模糊化的反过程，它由模糊推理结果产生控制的数值，作为模糊控制器的输出。解模糊接口主要完成以下两项工作。解模糊:对也要由真实论域Z变换到内部论域Z，对ut*Z定义若干个模糊集合，并规定各模糊集合的隶属函数。模糊推理是在内部论域上进行的，因此得到的推理结果C是Z上的模糊矢量，其元素为对u*的某个模糊集合的隶属度。对于某组输入e*和*，一般会同时满足多个规则(称为激活)，因此会有多个推理结果C，i为不同的模糊集合。求 Ci,并用某种解模糊算法(如最大最小隶属度法)，即可以求得此时的内部控制量ut*。论域反变换:得到的ut*Z，进行论域反变换即得到真正的输出，它仍然是非模糊的普通变量。3.2.2 模糊控制的特点和理论研究问题1.模糊控制的特点概括来讲，模糊控制具有以下特点：1)它是一种非线性控制方法，工作范围宽，适用范围广，特别适用于非线性系统的控制。2)它不依赖与对象的数学模型，对无法建模或很难建模的复杂对象，也能利用人的经验知识来设计模糊控制器完成控制任务。而传统的控制方法都要已知被控对象的数学模型，才能设计控制器。3)它具有内在的并行处理机制，表现出极强的鲁棒性，对被控对象的特性变化不敏感，模糊控制器的设计参数容易选择调整。4)算法简单，执行快，容易实现。2.模糊控制理论研究的问题模糊控制既具有很多优点，也带来了不少难点，概括来讲它是一种基于经验的控制方法，具有内在的非线性和并行处理机制，很难进行理论研究。正因为如此，虽然模糊控制在应用方面已经取得了公认的成功，但至今仍缺乏严密的理论体系和系统化的分析设计方法。这种理论落后实践的状况阻碍着模糊控制的深入发展和普及应用，是当前有待解决的问题。模糊控制理论需要解决的问题主要有以下几个方面：1)模糊控制器的结构分析;2)各设计参数对控制性能的影响;3)控制系统的稳定性4)系统化的设计方法和最优控制5)自学习和自适应控制6)鲁棒性分析和设计方法7)多变量控制3.2.3 模糊控制在SRD中的应用背景由于开关磁阻电动机调速系统(SRD)存在严重的非线性，在不同的控制方式下，其参数、结构都是变化的，所以固定参数的PI调节器无法得到很理想的控制性能指标。例如在某一速域内整定好参数的PI调节器并不能保证在大范围内调节时，系统仍保持良好的动特性。作为SRD系统动态性能改善的更高追求，有必要引入更先进的具有目适应能力的非线性控制。模糊控制器作为一种语言控制器，采用模糊集理论，不需要被控对象的精确数学模型，即能实现良好的控制；它是一种采用比例因子进行参数设定的控制器，有利于自适应控制，具有较强的鲁棒性，当对象的参数变化时有较强的适应性。模糊控制器的这些特点，从原理上保证了在非线性、变结构的SRD中引入模糊控制能够改善其调速性能，近年来，应用模糊控制理论设计SRD已受到重视。采用常规的模糊控制器，会有很多的不足，因此在本章节中，主要研究了常规模糊控制器的改进策略。提出了一种基于比例因子自调整的模糊自适应控制算法，另外并针对大惯性环节不同的系统模型提出了一种比例因子优化策略。3.3 模糊控制器的设计从系统硬件结构来看，模糊控制系统与其它常规数字控制系统一样，是由控制器、执行机构、被控对象、敏感元件和输入输出接口等环节组成。但模糊控制系统与通常的计算机控制系统的主要差别是采用了模糊控制器。模糊控制器是模糊控制系统的核心，一个模糊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。模糊控制器的设计流程图如图3-3所示5。1模糊控制器的结构设计常用模糊控制器的结构如图3-4所示。模糊控制器结构的设计是指确定它的输入变量和输出变量。通常将模糊控制器输入变量的个数称为模糊控制器的维数。最简单的一维模糊控制器的结构如图3-4(a)所示，它的输入变量是系统的偏差量E，由于仅采用偏差控制，所以系统的动态控制性能不佳，一般用于一阶被控对象；二维模糊控制器如图3-4（b）所示，是以偏差量E和偏差变化率EC为输入变量，由于它能严格反映受控过程中输出变量的动态特性，且易于计算机实现，是目前广为使用的一类模糊控制器，三维模糊控制图3-3 模糊控制器的设计流程器如图3-4（c）所示，是以偏差变化E，偏差变化率EC，以及变化的变化率ECC为输入量。从理论上讲，模糊控制器的维数越高，控制越精确。但是这类模糊控制器的结构和控制规则较为复杂，推理运算时间长，所以一般很少采用。（a）一维模糊控制器 （b）二维模糊控制器 （c）三维模糊控制器图3-4 模糊控制器2确定模糊参数语言变量是以自然或人工语言的词、词组或句子作为值的变量。在设计模糊控制器时，人们一般选择偏差E和其变化率EC作为语言变量，并且对每一语言变量都必须定义它的各个语言值，即它的各个隶属度函数。一般来说，一个语言变量可以任意地划分成几个语言值，但并不是将它分得越多越细，控制的效果就会越好。原则上设计一个模糊控制器时，应先从简单的开始，如三档，若不满足要求时，再根据情况考虑增加。所谓论域变换是指从语言变量的实际值到其等级值的变换。设有一物理量，其连续范围是X=xL,XH,XL表示低限值，XH表示高限值，把此论域转换成等级值N=-n,-n+1,-1,0,1,n-1,n,因此量化因子可表示为 k= （3-1）对于X论域的清晰量a，对应离散论域的元素b为b=k(a- ) （3-2）通过这样的量化之后，X=xL,xH就转化成离散论域-n,n。3输入量的模糊化一般来说，对于实际问题输入的模糊化是建立模糊推理系统的第一步，也就是选择系统的输入变量并根据其相应的隶属度函数来确定这些输入分别归属于恰当的模糊集合。将精确量转化为模糊量的过程称为模糊化，或称模糊量化。其具体过程如下：(1)首先对输入量进行处理变成模糊控制要求的输入量，即获得偏差e和其变化率ec。 (2)对输入量进行尺度变换，使其转换到各自的论域。(3)对进行尺度变换的模糊量进行模糊处理，用模糊集合表示原先精确的输入量。4生成模糊控制规则模糊控制规则是模糊系统的核心部分，系统其它部分的功能在于解释和利用这些模糊规则来解决具体问题。通常模糊规则具有如下的形式：IF(条件满足)THEN(得出结论)其中的条件和结论都是模糊量，它们是模糊规则的前件和后件。实质上，模糊规则库正是由具有上述形式的若干模糊“IFTHEN”规则的总和组成，从而实现了对被控对象的控制作用。5输出量的清晰化在模糊控制系统中，必须将经模糊规则推理得到的输出变量模糊度转换为精确值，进而去控制被控对象7。3.4 本章小结本章讲述了模糊控制器的组成及原理，应用背景及模糊控制器的设计方法。第4章 基于MATLAB/simulink环境的SR调速系统的仿真第4章 基于MATLAB/simulink环境的SR电机调速系统的仿真4.1 仿真软件MATLABSimulink简介MATLAB是Matrix Laboratory(矩阵实验室)的简称，它是MathWorks公司于1984年推出的专为计算机解决数学问题而诞生的一种软件。经过20多年的发展，目前已成为科学计算和系统仿真首选的软件工具。本文选用了最新的MATLAB R2007a版本。Simulink环境是MathWorks公司于1990年前后才推出的产品，是用于MATLAB下建立系统框图和仿真的环境。Simulink除了用于微分方程的求解外，同时提供了各种可用于控制系统仿真的模块，支持一般的控制系统仿真，此外，还提供了各种工程应用中可能使用的模块，如电机系统、机构系统、通信系统等的模块集，可以直接进行建模与仿真研究。Simulink 的功能十 分强大，可以借用其本身或模块集对任意复杂的系统进行仿真。Simulink使得MATLAB的功能得到了进一步的扩展。Simulink由模块库、模型构造、指令分析和演示程序组成，是一个模块化、模型化的系统动态仿真环境。用户应用Simulink对系统进行建模、仿真和分析时如同堆积木一样简单方便，只需要在模型窗中单击或是拖动鼠标即可。Simulink不能脱离MATLAB而独立运行，但是它借助MATLAB在科学计算上得天独厚的优势以及可视化的仿真模型窗口，弥补了传统软件工具的不足。同时，Simulink也是众多仿真软件中功能最强大、最优秀的一种软件工具。它使得动态系统仿真的实现相当方便，对系统的非线性因素和随机因素的研究也十分便捷、直观。通过Simulink还可以对电气、机械、通信等的连续、离散或是混合系统进行深入的系统建模、仿真与分析研究。正是因为MATLABSimulink具有众多其它同类软件不具备的优点，所以才受到国内外学者和工程师的深切关注，得以不断地扩充和迅速发展，成为当今世界在科学计算和系统仿真领域里首选的软件工具8。4.2 系统仿真研究4.2.1 被控对象通过简化，开关磁阻电动机调速系统可以用带有纯滞后的二阶环节表示。因此，本节选用带有纯滞后变参数的二阶环节作为被控对象，进行模糊控制的仿真研究。设定控制对象的表达式为:11（4-1）在本系统中大惯性环节取为4，小惯性环节取为0.4，纯滞后环节取为0.5。4.2.2 PI仿真模型及结果图 4-1 系统PI仿真模型图从仿真结果可知，PI控制系统的仿真结果存在超调，且调节时间很长。因为此系统的仿真模型存在严重的非线性，难以建立精确的数学模型。因此考虑使用不需建立精确数学模型的模糊控制方法。4.2.3 常规模糊控制器仿真模型及结果4.2.3.1 论域及隶属度定义偏差、偏差变化量和控制量所取的模糊集相同，均为：NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB,其中NB=负大，NM=负中，NS=负小，ZO=零，PS=正小，PM=正中，PB=正大。论域也相同均为X=Y=Z=-6，-5，5,6。4000800120020304050100 图4-2 系统PI仿真结果论域X、Y、Z中的7个模糊子集的隶属度函数相同，如图4-3所示。图4-3 速度误差，误差变化，控制量的隶属度函数在本文中，速度误差范围：-10r/min10r/min，速度误差变化范围：-15r/min15r/min，因此量化因子为： Ke=（4-2） Kec= （4-3）4.2.3.2 模糊算法设计模糊控制规则表4-1 模糊控制规则控制量U 偏差e*PB PM PS ZO NS NM NB偏差变化率e*PBPBPBPBPMPSPSZOPMPBPBPMPMPSZOZOPSPBPMPSPSZONSNMZOPMPSPSZONSNMNBNSPMPSZONSNMNMNBNMZOZONSNMNMNBNBNBZONSNSNMNBNBNB模糊推理这是指采用某种推理方法，由采样时刻的输入和模糊控制规则导出模糊控制器的控制量输出。模糊推理算法和很多因素有关，如模糊蕴含规则、推理合成规则等。常用的推理算法有：Mamdani模糊推理算法、Larserl模糊推理算法、Takagi-Sugeno模糊推理算法、Tsukamoto模糊推理算法、简单模糊推理算法等。本文中使用Mamdani模糊推理算法。4.2.3.3 模糊量的清晰化通过模糊推理得到的是模糊量，而对于实际的控制量必须为清晰量，因此需要将模糊量转换为清晰量，通常有以下几种方法：最大隶属度判决法、取中位数判决法、加权平均算法等。为了获得准确的控制量，就要求模糊方法能够很好的表达输出隶属度函数的计算结果。加权平均算法也叫重心算法，是取隶属度曲线与横坐标围成面积的重心作为模糊推理的最终输出值。因此本文采用重心算法计算控量。4.2.3.3 模糊控制仿真模型 一个使用常规模糊控制器控制的系统的仿真模型见图4-4。图 4-4 系统模糊控制仿真模型因为模糊控制器的输入是e和，输出是u，所以模糊控制器的功能可以看作是一个非线性函数：u=f(e，)这种模糊控制器的输入输出信号与PD控制器相同，控制特性也同PD控制器类似，故称为PD型模糊控制器。因为仅使用PD型的控制器无法消除系统的静差，所以使用一个积分环节和模糊控制器并联，这样就形成了一个完整的控制器。其中自定义的模糊控制器的设计过程如下：1）打开模糊逻辑控制器设计窗口界面9 本实验中设计的是二维模糊控制器，如图4-5所示。2）设计输入、输出量的隶属度函数在该窗口中，可以更改输入，输出隶属度函数的名称、范围，还可以方便的查看、设定、修改隶属度函数的值，如图4-6所示。3）设计模糊控制规则在该窗口中，可以根据实际经验，逐一的设定模糊控制规则，如图4-7所示：4.2.3.4 模糊控制仿真结果图 4-5 模糊控制控制器编辑窗口图 4-6 隶属度函数编辑窗口通过图4-8可知，模糊控制器比起常规控制器有许多优点，如无须建立精确的数学模型，具有较强的鲁棒性，由离线计算得到控制查询表而提高控制图 4-7 模糊控制规则编辑窗口系统的实时性，以及控制机理符合人们对过程控制作用的直观描述和思维逻辑而便于理解。但常规的模糊控制器亦有许多不足之处，如系统的超调大、调节时间长以至于有时会产生震荡、稳态误差较大等。产生这些缺点的主要原因是常规的模糊控制器在结构上过于简单，且在设计过程中也有许多主观因素，而且一旦模糊规则确定就不再变化等。所以需要寻找一些新的方法来改善常规模糊控制器的性能。图 4-8 模糊控制仿真结果4.2.4 常规模糊控制的改进策略4.2.4.1 基于比例因子自调整的模糊自适应控制 由图4-8可以看出，在常规控制器的作用下，系统性能仍有需要进一步改进的地方。如统上升时间有待进一步缩短，系统的稳定性有待进一步提高等等。于是，我们考虑在原来的常规模糊控制器的基础上进行改进，以进一步改善系统性能。.考虑到量化因子Ke和Kec的作用主要是用于输入信号和同模糊控制器论域的匹配，所以在改进的过程中Ke和Kec不做变化。因为模糊控制器的输出是et， et同模糊控制器论域的匹配，所以在改进过程中Ke，Kec不做变化，因为模糊控制器的输出是域的匹配，所以在改进的过程中Ke，Kec不变。因为模糊控制器的输出是经过Ku才加到模型上的，所以直接来调节Ku更有意义。我们对原有的模糊控制器的改进目标是:加快系统响应速度;提高系统的稳定性。因此我们根据改进目标对Ku给出如下控制策略:在系统的相对误差较大时，增大比例因子Ku;在系统的相对误差较小时，减小比例因子Ku。我们采用一个比例系数复合一个调节函数的方法来实现上述的控制策略。如图4-9所示：图 4-9 自适应比例因子环节构造示意图 比例因子自适应环节构造：首先根据当前系统的误差和系统的给定计算出误差的相对值然后再根据误差相对值和给定的调节函数求得当前状况下的比例因子调节系数，用计算公式Ku=K. 得到新的比例因子Ku；最后用Ku来乘以模糊控制器的输出量得到新的控制量U。调节曲线构造：调节函数的选取原则应该使Ku的变化体现前面所给出的控制策略，即误差大时比例因子增大，误差小时比例因子减小。于是，构造调节函数如图4-10所示6：图 4-10 调节曲线图4-10即为调节曲线。整个曲线在1左右变化，同时调节系数随着误差相对值的绝对值的增大而增大，这样在相对误差大的时候就将前面的系数K放大，当误差小的时候就将系数K缩小，满足了优化策略的原则。改进后的控制系统结构图如图4-11所示：图 4-11 比例因子自适应模糊控制系统图 4-12 比例因子自适应模糊控制系统仿真结果对照图4-4和图4-11，唯一不同的是将原来固定参数的Ku环节变成了自适应的Ku环节。同时由图4-12可以看出，图4-4通过以上控制策略改进后的模糊控制器的控制性能较改进前有了较大的改善，上升速度加快，调节时间缩短，超调小。4.2.5 大惯性性环节同比例因子的关系在系统的模型变化不大时，采用上面的比例因子自调整的方法进行模糊控制能取得令人满意的结果。但是当系统模型变化时，系统仍然会显示出一定的不稳定性。在这里，针对系统的大惯性环节的