直流电机模糊控制系统设计Word格式.docx
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模糊控制是新的一种控制方式,在直流电机中有着很重要的作用,下面详细的介绍下直流电机的模糊控制系统。
15
5.1模糊控制器的编辑15
5.2直流调速系统中模糊控制器的设计15
(4)模糊关系和模糊矩阵。
5.3模糊控制器的选择15
5.4模糊控制的MATLAB仿真及其分析16
5.5本章小结23
本章节基于对模糊控制的了解下,建立了模糊控制系统,用MATLAB仿真软件实现了模糊控制,并对仿真结果做出分析。
结果表明,采用模糊控制的直流调速系统优于PID控制的系统。
23
1绪论
直流电动机经常被当做控制元件来使用,离生活越来越近。
PID控制法是控制直流电机常用的方法。
在有些情况下,控制器都是在对象有精确数学模型的基础上建立起来的。
但是,还有其他在许多情况下,由于各方面的原因,生产过程或者被控对象的精确数学模型无法建立。
在构建模型的过程中,一些参数需要估计,而且在解决这些参数的过程中,往往会因为对整个控制过程和它的系统特性没有做到全面的了解,从而导致了精简后的数学模型在说明原来的系统上存在较大的偏差,使得设计的系统变得没有实用价值;
还有一些由于在生产环境中,没有合适的测量方法,或者由于空间因素,整个测量过程中没办法安装测量装置最后导致了数学模型无法建立[1~3]。
目前,随着科技的不断进步,如今研究的控制系统中将会经常涉及到多变量、非线性、时变的系统,在这种情况下,要建立数学模型也是非常困难的,或者在这个情况下根本不能建立模型。
在这种背景下,传统的控制理论和技术迎来了新的要求和挑战。
一种可以处理语言信息能力的模糊控制理论的提出克服了上面所出现的问题。
在模糊控制理论的基础上设计出了模糊控制器,而且它能够模仿操作员工的手动控制。
这种模糊控制器对已知受控对象的数学模型无明确的要求,但是,需要注意:
模糊控制器对已知被控对象的数学模型无明确的要求,并不是在对受控对象无了解的情况下提出的[4~6]。
恰恰相反,它仍然需要对受控对象有一定的了解,只不过它们是以知识的模型的形式而并不是用数学模型表达的。
所以,在直流电动机中应用模糊控制对现代生活有着重大的意义,也是一个新的里程碑。
1.1本课题研究的背景和意义
随着时代的发展,交流和直流调速不断冲击着,但是我国在这个直流调速领域中的研究不断深入,专家们研制出了全数字直流调速系统[7]。
这个调速系统有着较高的精度,而且很实用,使得直流调速系统成为工业过程中不可缺的一部分。
直流调速系统有稳速、调速和加减速这个三种控制要求。
在目前的控制过程中,对于调速和加减速已经得到了良好的实现,但是在生产过程中稳速的效果不是很理想,达不到预想中的的效果。
稳速需要的是电机在一定的精度以所规定的的转速稳定的运行,在某些干扰下,转速波动也不会有比较大的变化。
在某些情况下,受控对象和负载参数的变化很快,使得PID调节器没办法及时适应,因此稳速的要求很难达到标准。
直流电动机本身是一个非线性的被控制对象,有许多的间隙性和弹性的扰动存在,如果有很多的变化量,PID调节器将无法顾及。
以致最终的设计结果不能达到设计时所需的要求,将会得到鲁棒性较差的控制系统。
在这样的系统中常规的PID常常不能有效地克服负载、非线性因素和模型参数的变化因而无法达到高精度和快响应的要求。
所以在生产过程中这种控制器很难满足生产要求。
模糊控制对被控对象的模型没有明确的要求,而且它的适应性强,通过和PID调节器的结合,组成模糊PID的控制方案能有效地克服常规数字直流电动机调速装置的缺点,进而设计出能在各种情况下,均可以使得直流电动机能达到稳定转速精度的要求。
1.2研究的方法和内容
本次设计是在直流电动机的调速系统中引入了模糊控制,通过直流电机的PID控制与直流电动机的模糊控制相比较。
此次论文的主要内容有:
通过阅读国内国外大量文献,了解下时代背景和发展趋势,并且了解下模糊控制的由来和发展。
在对这些知识的了解下,初步的了解模糊控制的应用、特点以及发展趋势。
接着进一步深入的研究模糊控制系统以及模糊控制器的相关知识,并且建立直流电机的PID控制的仿真和模糊控制的仿真运行并分析。
通过将两种控制方式仿真出的结果相比较,更好的了解了模糊控制的相关知识。
1.3本章小结
本章简单的描述了下直流电机的发展以及本课题的研究背景和意义,并且讲述了本课题需要做的工作。
2模糊控制概述
2.1模糊控制的起源
随着科学技术的不断发展和生产工业要求的不断提高,使得现代控制理论不断完善。
现代控制理论得到了成功的应用,并且成功的解决了多输入与多输出、线性或非线性、定常系统的控制问题。
可是在某些情况下需要得到被控对象的精确模型,但是由于各种因素被控对象的精确模型无法得到,所以对于这种情况和现象我们就很难进行自动控制。
与此相反,在生产过程中有经验的操作人员通过不断地学习、积累操作经验之后,使用手动控制却可以使得一些上面难以自动控制的生产过程得到良好的控制。
这些经验是操作人员长时间接触被控对象后对被控对象的了解;
平时在生产过程中,遇到突发情况时采用的控制方法;
还有一些性能指标判据。
上面这些具有模糊性的信息是通过语言的形式定性的表达出来的。
模糊这个定义是美国著名控制论学者L.A.Zedeh在1965年发表在开创性论文中的,这是L.A.Zedeh第一次提出与传统数学和控制理论的模糊集合理论完全不同的一种理论。
他提出来的模糊集合理论,是通过将自然语言转化为计算机所能接受和理解的算法语言,这是通过语言控制计算机来完成这些控制规则,在这里面,计算机则起到了控制器的作用,它的核心是通过对复杂的系统或生产过程建立一种可以用语言分析的数学模式[8]。
在日常生活中,人的自然语言具有模糊性,基于这种原因这个自然语言恰恰能解决传统的自动控制无法处理模糊性的这个问题。
所以,这种语言控制被人们称为模糊语言控制,简单的说就是模糊控制。
随着模糊集合和模糊逻辑的出现,成功的地解决了如何描述控制规则的条件语句,形成了现在所认可的模糊控制器,在这种情况下,模糊控制理论便出现了,它成为了模糊数学的一个十分重要的应用。
2.2模糊控制的发展及其应用
模糊控制有三段发展历程:
第一阶段(1965~1974)为模糊控制的萌芽阶段,主要是讲的是模糊数学的发展和慢慢成形的时期。
第二阶段(1974-1979年)是普通的的模糊控制器阶段,这种模糊控制器是针对某一生产过程或者控制过程,通过总结实践经验,从而自己总结出一张模糊控制的规则表,这种模糊控制器的核心是利用实践经验形成一定的模糊控制规则表,这张控制表具有一定的针对性,一旦形成,就不方便再进行改动,无法适应变化的需求,从而不具有自组织、自学习能力,对于稳态的精度也不是很理想。
第三阶段:
(1979年~至今)高性能的模糊控制器阶段,人们为了克服在生产过程中普通模糊控制器的不足,引入了很多模糊控制策略,这些策略都是高性能的,值得注意的是在1979年提出给模糊控制器增加学习功能。
这个理论是由T.J.Procky和E.H.Mamdani共同提出的,这个理论的提出使得模糊控制器在生产过程中能够不断地取得新的信息。
通过了解新的信息,在根据新的新的信息对控制量做出相应的调整,从而使得系统的性能大大改善[9]。
在十九世纪七十年代,模糊控制就开始应用了。
它用在了蒸汽机和锅炉的控制过程中,而且控制效果比常规PID调节器好很多。
模糊控制器是由英国伦敦大学教授E.H.Mamdani利用模糊控制语句编辑成的。
其控制的方法是通过把操纵人员的经验转化为计算机所能理解的控制策略,为不知道精确模型的生产过程提供了较为简单的模式。
这个项目的研究开启了模糊控制在生产国程中成功应用的先例。
在随后的几年中,美国、荷兰、日本和丹麦等通过模糊控制方法在温度、十字路口交通枢纽指挥、汽车速度等其他领域得到了成功的应用。
在1979年,一种名叫自组织的模糊控制器当生了。
它是由英国的I.J.Procyk和E.H.Mamdani两位学者提出的。
这个模糊控制器能根据系统的需要在生产过程中不断调整,使得系统保持恒定。
自组织的模糊控制器提出以后,让模糊控制器有了新的发展方向,迈入了“智能化”的发展阶段。
在十九世纪八十年代初,“模糊推理决策系统”推了出来。
八十年代后期,由于模糊控制技术的兴起,在日本爆发了一次革命。
这次革命在高科技领域取得了骄人的成果。
这些成果已经被广泛的应用于各个领域。
此时其他国家的研究在火热的进行中,特别是美国在这个方面投入了很多,来支持专家人员研究模糊控制的理论和应用。
在国外着手研究的同时,国内的研究也取得了良好的效果,在20世纪70年代末,模糊数学传入了我国,在1980年,中国模糊数学与模糊系统学会在我国成立了。
之后,我国开始研究模糊理论,在研究理论的同时进行模糊控制技术的研制和开发。
1988年,“模糊推理机分离元件样机”诞生了。
我国最早在地震和气象预报中应用了模糊控制的理论,这是我国在模糊技术控制领域的一个较大的跨越,而且世界上第二台模糊推理机在1988年被我国研制出来了[10]。
2.3模糊控制的特点
模糊控制语言在模糊控制中很重要,它可以极其有效地表现出人类的思考方式以及对复杂事物的控制方法。
在某些控制问题中,传统的PID控制方法不能解决和实施。
但是采用了模糊控制的技术,这些问题就可以很好地解决了。
通过与传统控制的比较,模糊控制的优点有以下几个方面:
(1)在设计过程中对数学模型没有明确的要求。
模糊控制系统通过把操作人员多年形成的控制经验和专业人员的知识相结合成控制规则来控制。
它是一种相似于推理的控制,其中体现了人类思维的特点,并且能够在不需要精确的数学模型情况下,根据人们所了解的模糊知识和模糊数学推理出符合实际逻辑关系的相关结论。
所以,模糊控制适合于系统复杂,难于或者无法建立精确模型系统的控制。
(2)模糊控制的适应性强。
在模糊控制中,模糊规则和推理是根据专业人员的知识或操作人员的成熟经验的总结而成的,通过这些知识的不断更新,使得控制系统的适应能力不断增强,满足生产过程的需要。
(3)模糊控制的鲁棒性强。
模糊控制采用连续多值的逻辑方式来适应参数的变化,从而实现稳定的控制要求。
(4)参数整定方便。
在生产过程中,对控制系统进行定性的分析,就能很好的建立模糊规则和参数。
(5)模糊控制的结构简单。
系统的软件和硬件实现都比较方便。
2.4模糊控制的展望
模糊控制由于适应面广泛以及易于普及,而且它还是能够体现人类智慧的一种智能控制方法,这些条件使得它在智能控制的领域有了突出的表现,在智能控制的领域成为了最实用、最重要和最活跃的一个分支。
模糊控制它经常被当做传统控制的补充和改进方法同时又与传统控制相结合,并且用在各种复杂的自动化控制系统中。
现今,在工业控制领域还有其他领域,例如在化工、炼钢、经济系统和医学心理系统中,特别是在日常生活的家电中模糊控制解决了许多传统控制无法解决或者难以实现的实际问题,取得了骄人的成果。
这些成果引发了其他的控制理论研究人员以及相关领域的工程技术人员对这个领域产生了很大的兴趣。
目前,经典的模糊控制理论在生产过程中已经有了许多成功的应用,但是还存在一些问题。
还有以下几个方面要改善,例如:
(1)建立一套较为完整的模糊控制理论。
(2)继续研究模糊集成控制系统,对其设计和方法进行深一步的研究。
随着生产过程的复杂程度不断加深,一种控制策略已经无法满足要求,往往需要采用两种或者多种控制策略的结合,并且在生产过程中采用动态特性上的互补来取得很好地控制。
三个理论相互渗透,形成模糊集成控制系统。
(3)使智能化控制得到实现。
(4)使控制系统的性能得到改善。
(5)将钻研出的结论用到控制过程中,促进工程的生产,同时加快模糊集成芯片和模糊控制装置的发展,把这些芯片和装置向简单实用的方向发展。
总之,模糊控制在生产过程中发展很快。
随着研究的深入,以后的应用前景将会十分广阔。
2.5本章小结
本章节主要描述了模糊控制的由来和发展,并且对模糊控制的应用作了些概述。
简单的介绍了模糊控制的特点和将来的发展方向。
3模糊控制系统概述
3.1模糊控制系统组成
模糊控制系统的结构如图3.1所示。
图3.1模糊控制系统结构图
它由以下几个部分组成:
(1)模糊控制器:
这个控制器即是模糊控制系统的核心,又是以模糊控制知识表示和规则推理为基础的,还是模糊控制系统的主要标志。
模糊控制器需要用到计算机程序或者硬件,通过这两样就可以实现模糊控制算法的存放。
(2)A/D、D/A转换:
模糊控制器把给定值和被控量的反馈值作差后得到的结果作为输入。
这个输入量在模糊控制器算法的作用下,得出对应的控制量。
在这个过程中,前者的控制量为数字量,执行机构接收的是模拟量,所以在两个机构之间需要进行A/D转换,在一些特殊情况下A/D装换电路之后还要接入电平间的相互转换。
(3)执行机构:
包括各种各样的电动机还有液压缸等。
(4)被控对象:
被控对象有形形色色的存在,它可以体现为一种设备或者装置,还可以是生产中的或者自然界中各种状态的的转移过程。
上述中提到的一些难以建立精确的数学模型的用了模糊控制将会得到很好地控制。
(5)传感器:
传感器是一种检测装置,它的作用是感受被测量的信息并把检测的信息转化为电信号。
被控制量有位移、速度、加速度和温度等等都是非电量的。
3.2模糊控制系统的工作原理
模糊控制系统的工作原理结构图如图3.2所示。
图3.2模糊控制系统的工作原理图
模糊控制系统至关重要的组成部分为模糊控制器。
输入量模糊化、模糊推理和去模糊化是它的三个主要的组成部分。
这个可以通过计算机的程序或者模糊控制通用芯片来实现,下面讲述下计算机实现的具体过程。
具体过程可以分为以下六个步骤:
(1)求系统给定值与反馈值之间的误差。
计算机通过采样,把所得到系统被控量的精确值与给定值进行比较记录两者之间的差值。
(2)计算在一个A/D采样周期内的误差变化率。
(3)输入量的模糊化。
前面两个计算的结果中,两个都是精确值,在接下来的过程中,把这两个量模糊化,使其变为模糊量,并且把这两个语言变量的值变成在适当论域上的模糊子集。
(4)控制规则。
它是整个模糊控制器最为关键的一部分,它体现了现场操作人员的多年的操作经验和专业人员的知识,相当于在中国行驶,必须靠右走一样。
(5)模糊推理。
输入量为模糊化之后的语言变量,,再根据总的控制规则,进行模糊推理得到模糊控制量。
(6)模糊判决。
由上述产生的控制量通过计算得出精确的输出量,并按照精确量执行。
3.3模糊控制器的设计要求
模糊控制器的设计一环套着一环的,先根据对象的输入和输出,确定输入和输出之后就要选择它的结构;
结构确定完了还要经过A/D转化,最后一步把转化后的值输入到控制器中。
这样一系列的步骤都有一些内在的要求:
(1)模糊控制器结构的选择。
在这个要求中,首先要确定模糊控制器输入的变量和输出的变量,恰恰像上面描述的那样,模糊控制器是模糊控制系统的核心,它结构的选择对整个系统有着很大的影响。
所以,根据被控对象的特性和要求来选择合适的结构,从而对减少模糊控制器对系统的影响。
(2)模糊控制器是一种语言型控制器。
它是通过模仿人类的操作特性来控制的,但同时还反映了人们在生产过程中的一些思考方法。
模糊控制器里面的规则并不是客观世界中本来就存在的,它是设计者在设计过程中,结合专业人员的知识,慢慢的总结在实验中得到的实验数据或者从有经验的操作人员那归纳的,经过了去伪求真、去粗求精的过程才形成的。
由于是人为地总结制定的的,在许多情况下这个过程中往往有许多主观的的因素,所以,在设计时需要尽量避免这种情况的发生。
(3)选择模糊控制器中的模糊化和反模糊化的方法。
此过程就相当于前面描述的A/D和D/A转化,由于输入的控制量为数字量,即为精确量,执行机构所接收的是模拟量,这两者之间就需要一种计算方法协调。
(4)模糊控制器中参数的计算和确定。
在设计的时候,先要根据实际情况把两个变量的论域确定下来,确定下来之后还要根据在系统的设计要求选择合适的量化因子、比例因子和参数,通过这种方法来减少模糊控制器对系统造成的影响。
(5)模糊控制软件开发。
3.4模糊控制器的一般设计步骤
正如上述所说,所以直流电机的模糊控制系统的核心器件就是模糊控制器。
其工作过程如下:
第一步是将给定的转速和实际的转速两者相减之后得到的值作为模糊控制器的输入量。
第二步是通过模糊算法把第一步的精确值转化为模糊量,然后送至模糊逻辑决策器使用,并把控制系统中的模糊关系按照要求确定下来,随后根据内在的算法算出它的输出量。
第三步把这个模糊值去模糊化,变成精确值,方便执行机构的执行。
所以,在完整的一套系统控制过程中,这三个步骤可以简称为:
模糊化过程、模糊逻辑推理和精确化计算。
其详细步骤如下:
(1)模糊化过程:
把输入的精确值转化为模糊值,即将数字量的表现形式转化为相应的模糊子集,这个过程通过隶属度函数实现。
对于任一个实际输入量,至少有一个模糊子集的隶属度函数大于0,所以每个实际输入量都必有一个模糊子集与之相对应。
(2)模糊推理:
根据在操作控制系统时之前制定的模糊条件,组成所需要的模糊控制规则。
最后用这个规则进行计算所需的模糊输出量。
详细的模糊推理算法有Zadeh法,Mamdani法以及强度转移法。
(3)精确化计算:
经过模糊推理就可以计算出一个模糊集合,在实际的生产过程中,虽然是模糊执行机构,但还是需要一个精确的值才能进行操作。
精确化过程包含了两个方面。
第一个方面将模糊的控制量通过清晰化的变换,最后在论域上表示出来。
第二方面是将表示在论域范围的清晰量经过尺度的变换,变成实际的控制量范围的清晰量。
在精确化计算的过程中,常用的方法有最大隶属度函数法、重心法这两种。
但是在这个计算过程中,随着选择计算方法的不同,所计算出的值也会不同。
下面简单的介绍下计算方法。
最大隶属度法的计算方法是先确定控制系统的的模糊论域,在这个模糊集合的论域中,有n个点u的隶属度都取最大值。
遇到这种情况就可以选取这些点中坐标的绝对值最大的点
作为模糊集合的代表点[11]。
即
(3.1)
取最大的绝对值的点最为模糊集合的代表点即
,
(3.2)
重心法又可以称为面积中心法,是取隶属度函数曲线与横坐标围成面积的重心作为输出值。
对于具有m个输出量化级的离散论域情况,
处的隶属度为
,反模糊化结果为[12]
(3.3)
3.5本章小结
本章节详细的描述了模糊控制系统的知识,以及模糊控制器的设计要求,并且讲解了模糊控制的计算方法。
4直流电机的PID控制及其仿真
直流电动机在日常生活中的应用领域非常广,它有良好的启动和制动性能。
特别是在电力拖动的自动控制系统中,它的地位更是不可取代。
直流电动机双闭环调速系统在工业生产中的应用最为广泛,它采用的是内环为电流环,外环为转速环的结构,这样确保了最大允许的恒电流,使调速系统在最大的加速度的情况下达到稳定。
当达到稳定后,使电流转矩同负载转矩平衡。
最后,通过外转速环的反馈使得电动机的转速保持恒定。
4.1直流电机双闭环调速系统结构及分析
直流电机双闭环调速系统结构原理图,如图4.1所示。
图4.1直流电机双闭环调速系统结构原理图
双闭环直流调速系统有着很广泛的应用,它的结构图也是众所周知。
它有一个负反馈的电流环,称为内环;
还有个转速环也是负反馈,称为外环。
这两个环组成了电流调节器(ACR)和转速调节器(ASR),它们通过串联而形成了整个调速系统。
如图4.1所示。
图中的E是电枢反电动势,它是在励磁作用下形成的。
转速调节器的输出的结果进而转化为电流调节器的输入。
然后在利用电流调节器的输出值去激发晶闸管的触发装置。
最后经过转速调节器的限幅装置和反馈通道的增益,使得电动机在最短的时间达到启动和停止的要求。
4.2直流调速系统的PID仿真及分析
直流电动机的主要参数如下:
电动机:
额定电压Unom=220V,额定电流Inom=136A,额定转速nnom=1460r/min,电势常数Ce=0.132*min/r。
允许的过载倍数为1.5。
晶闸管装置的放大系数Ks=40。
电枢回路总电阻R=0.5Ω。
电磁时间常数:
Ti=0.03s。
机电时间常数:
Tm=0.18s。
电流的反馈系数β=0.05V/A。
转速的反馈系数α=0.007V*min/r。
要求设计时电流调节器时电流超调量小于或等于5%,设计转速调节器时转速超调量小于或等于10%.
(1)电流调节器的设计
根据超调量可得Ki=1.013,Ti=0.03所以
(2)转速调节器的设计
根据超调量可得Kn=11.7,Tn=0.087,所以
(3)
=7.58,
=2.78
Matlab仿真软件下建立的传统PID控制的仿真如图4.2所示。
图4.2传统的PID控制仿真
当给定电压Un=10V,steptime=0s,加载负载电流
=0A时,即为空载的情况下,系统的转速变化曲线如图4.3所示。
图4.3传统直流电机空载时的仿真曲线图
当给定电压Un=10V,steptime=0s,当转速达到稳定后,在2s时加入额定负载电流为
,接近额定负载时系统的转速变化曲线如图4.4所示
图4.4直流电机PID控制负载下的曲线仿真图
4.3本章小结
5直流电机模糊控制及其仿真
5.1模糊控制器的编辑
直流电机的模糊控制系统具体工作步骤如下:
根据工业生产的要求给定一个额定的转速值,然后测量真实的转速,得到两者之间的转速差。
继而经过模糊化变为模糊变量,经过模糊推理,最后去模糊化得到真正地精确量。
直流电机调速模糊控制系统的核心是模糊控制器,所以本论文的重点就是模糊控制器的设计。
本次仿真是采用MATLAB中模糊推理系统工具箱来编辑模糊控制器,下面简述编辑的过程:
(1)模糊集合的编辑和运算。
(2)确定个输入出变化量的变化范围及量化因子。
(3)模糊规则编辑。
(4)模糊
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