永磁同步电动机自适应模糊控制方法的研究毕业论文(编辑修改稿)

永磁同步电动机自适应模糊控制方法的研究毕业论文(编辑修改稿)内容摘要：

式的永磁同步电动机来说，此时单位定子电流nfp可获得最大转矩，这也是永磁同步电动机多采用 0di  控制的原因。 在 0di  的矢量控制方式下，状态方程可写为： 13 02nf qsqqrr nfP uRiiLn LTPJJ        （ 24） 上式即为永磁 同步电动机的解耦方程。 在初始条件下，对方程进行拉氏变换，以电压 qu为输入转子速度 r 为输出的框图 矢量控制的双闭环 PI 调速系统与参数设计 控制的根本目的是消除控制目标和对象实际行为之间的误差。 id=0 矢量控制的永磁同步电动机调速系统一般由电流环和速度环构成的双环调节系统。 各环节的最优化是整个系统高性能的基础 ，速度环的性能的发挥依赖于电流环的优化。 电流环是整个永磁同步电动机调速系统构成的根本，其动态响应特性直接关系到矢量控制的策略的实现，也nfp 1sR Ls CK 1Js qi eT lTr陕西科技大学毕业论文（设计说明书） 8 直接影响整个系统的动态性能。 系统中必须有快速的电流环以保证定、转子电流对矢量控制指令的准确的跟踪，这样才能在电机模型中将定、转子电压方程略去，或仅用小惯性环节替代，达到矢量控制的目的。 本文速度环、电流环均采用 PI 控制器， PI 参数的选择直接影响控制系统的性能，根据工程设计的需要对 PI 参数的设计进行讨论。 由永磁同步电动机的数学模型可知， di 和 qi 电流相互耦合，是典型的非线性系统，di 、 qi 相互耦合影响，得不到独立调节，输出转矩 T 与 qi 呈非线性关系。 要想独立控制di 、 qi ，获得永磁同步电动机的高性能控制，必须对 di 和 qi 进行解耦控制。 本文中采用电压前馈解耦，其解耦过程中不用反馈的电流值，而用电流的给定值。 解耦之后电流控制的系统框图，此时 di 和 qi 互不影响，且有相同的结构。 仅以 q 轴的电流控制系统的增益设计方法加以说明。 首先，求出从电流指令值 qi 到 q 轴电流 qi 之间的传递函数 1()Gs： 1()Gs= ()()qqIsIs=2cp CIqqcp s CIqqK KsLKKR KssLL （ 25） 对于双闭环调速系统而言，电流环是速度调节中的一个环节，由于速度环截止频率较低，可以将电流环传递函数式设计成一阶惯性环节 10( ) 1 ( 1)G s T s，其 中时间常数为 0T ，故电流 PI 控制器的增益 CPK 、 CIK 为 ： qCP oLK T （ 26） 0SCI RK T （ 27） 系统带宽 ω 与上升时间 rt 之间满足 ln 9  ，只要根据要求给出系统 上升时间即可给出系统带宽，然后根据 0 1T  ，得出 0T ，即可得出电流环的 PI 参数。 永磁同步电动机调速系统的电流环等效成一个一阶惯性环节，速度环为 PI 控制器其传递函数为 ()AS R P IG s K K s。 可以得出速度环的开环传递函数为： Ip KK srr qi011Ts qi cK eT  lT1Js rPI速 度 控 制 器 电 流 环 PMSM电 动 机永磁同步电机自适应模糊控制方法的研究 9 20( 1 )() ( 1 )PICIA S RKK K sKGsJ T ss  （ 28） 已知典型的 Ⅱ 型系统的开环传递函数为： 2 0( 1)() ( 1)KsWs s T s   （ 29） 定义变量 h为频宽，根据典型 Ⅱ 型系统设计参数公式： hT  （ 210） 2212hK hT （ 211） 转速环按典型的 Ⅱ 型系统来设计，获得控制增益 PK 、 IK 为： 20012 ( )I CpIhJKK hTK hT K  （ 212） 把典型 Ⅱ 型系统的跟随性能和抗干扰的各项性能指标综合起来看， h=5 时是一个最好的选择。 PID 控制器在其参数与控制系统匹配的情况下可以取得良好的控制效果。 当系统参数发生变化时， PID 参数需要重新整定。 模糊控制系统具有独特的优点可与经典的控制方法结合，如模糊 PID 控制系统等，其鲁棒性强，很适合不易建模、强非线性和滞后的过程和对象。 但它也存在一些不足：稳态品质较差，可能有稳态误差或自激振荡，对于较复杂的系统，难以得到完善的控制规则，难 以满足对静、动态品质的要求高的系统。 为了扬长避短，人们将模糊逻辑与现代控制结合，组建了许多控制系统，模糊自适应控制就是其中之一 [7]。 陕西科技大学毕业论文（设计说明书） 10 3 自适应模糊控制理论 模糊控制是一种典型的智能控制方法，被广泛地应用与自然科学和社会科学的许多领域。 其最大的特点是将专家的经验和知识表示为语言控制规则，并用这些规则去控制系统，从而他可以不依赖于对被控对象的精确数学模型，能够克服非线性因素的影响，对被控对象的参数变化具有较强的鲁棒性。 模糊控制 模糊控制基本思想 自从 1965 年美国控制理论学者查德 ()提出了模糊（ Fuzzy Sets）概念以来，开创了模糊数学及其应用的新纪元。 1974 年英国教授马丹尼 (Mamdani)成功的将模糊逻辑应用到蒸汽发电机的压力和速度控制中，经过 40 多年的发展，模糊理论逐步走向成熟，模糊逻辑系统在实践中得到越来越广泛应用。 模糊逻辑理论和技术不仅给出了一套表现自然语义的方法，将自然语言转化为机器可理解和接受的指令，而且在对机器实施控制与操作中，通过模糊逻辑和推理方式，使机器 和设备的运行更灵活和拟人。 模糊控制 (Fuzzy Control)的基本思想是把人类专家对特定的被控对象或过程的控制策略总结成一系列以 ―if(条件 )then(作用 )‖表达式形式表示的控制规则，通过模糊推理得到控制作用集，作用于被控对象或过程控制，作用集为一组条件语句，状态条件和控制作用均为一组被量化了的模糊语言集，如 ―正大 ‖、 ―负大 ‖、 ―高 ‖、 ―低 ‖、 ―正常 ‖等。 一般的模糊算法包括以下五个步骤 : (a)定义模糊子集，建立模糊控制规则； (b)由基本论域转化为模糊集合论域； (c)模糊关系矩阵运算； (d)模糊推理合成，求出控制输出模糊子集； (e)进行反模糊运算、模糊判决，得到精确控制量； 模糊理论基本概念 （ 1） 模糊集合和集合的基本运算 模糊集合：设 U 为若干事件的总和，例如 U = nR ，称 U 为论域，一个定义在 U上的模糊集合 F 由隶属函数 F :  0,1U 来表征。 这里的 ()Fu 表示 uU 在模糊集合F 上的隶属程度。 交集、并集、补集：设 A 和 B 是 U 上的两个模糊集合。 对所有的 u∈ U， A 和 B的交集是定义在 U 上的一个模糊集合，其隶属函数定义如下： 永磁同步电机自适应模糊控制方法的研究 11  m in ( ), ( )A B A Buu    （ 31） 对所有的 u∈ U， A 和 B 的并集是定义在 U 上的一个模糊集合，其隶属函数定义如下：  m a x ( ), ( )A B A Buu    （ 32） 对所有的 u∈ U， A 和 B 的补集是定义在 U上的一个模糊集合，其隶属函数定义如下： 1 ( )AAu （ 33） 代数和：称 A+B 为模糊集 A 与 B 的代数和，其隶属函数为： ( ) ( )A B A Buu    （ 34） 代数积：称 AB 为模糊集 A 与 B 的代数积，其隶属函数为： ( ) ( )AB A Buu   （ 35) （ 2）隶属函数 隶属函数是模糊数学中的重要概念，它决定着模糊集的模糊性。 正确确定隶属函数是运用模糊理论解决实际问题的基础。 常用的模糊函数有三角形，梯形， 正态形。 （ 3）模糊关系与模糊矩阵 模糊关系：设 U 和 V 是两个论域。 模糊关系 R 是直积空间 U V 上的一个模糊集合，即当 U ∈ R ,V ∈ R 时， R 的隶属函数为 ( , )R uv ，其大小反映了它与 R 关系的程度，即 R :  0,1AB。 模糊矩阵的合成：设模糊集合 ()mn i jRr , ()nl j kss 和 ()ml i kQ ql  ，定义模糊矩阵合成为 : Q R S (36) 其中元的关系为 : 1()jml mn nlnq r s   (1 ,1 1 )m i k    (37) Q 的 m行第 l 列元素 mlq ，与 R 的第 m行元素和 S 的第 l列元素两两先取小者，然后在所得的结果中取较大者。 模糊推理两类常用的模糊条件的推理为： (1)设 A 是论域 X 上的模糊子集， B 和 C 是论域 Y 上的模糊子集，则“ ifA then B else C ”在论域上的模糊关系为 ( ) ( )R A B A C    (38) 若已知模糊集合 1A ，则模糊集合 1B 为： 11B A R (39) （ 2） 设 A ,B 和 C 分别是论域 X、 Y 和 Z 上的模糊子集合，条件语句 ―if A andB then C ‖确定的三元关系为： ~ ~ ~ ~()rR A B C   (310) 陕西科技大学毕业论文（设计说明书） 12 式中， ()AB 为 ()nmAB 构成的 nm 维列向量。 若给定 1A 和 1B 则 1 1 1()rC A B R (311) 式中 , 11()rAB 为 11()nmAB 维行向量。 基本模糊控制 器 基本模糊系统是由模糊器、模糊规则库、模糊推理机、模糊解除器组成，如图 31所示： 模 糊 规 则 库模 糊 器模 糊 推 理 机 模 糊 解 除 器 图 31 模糊逻辑系统结构 模糊器是由一实值点 x ∈ U∈ nR 向 U 上的模糊集 A 的映射。 常见的模糊器由单值模糊器、高斯模糊器和三角形模糊器等。 单值模糊器将一实值点 x ∈ U 映射成为 U 上的模糊单值 39。 A ， 39。 A 在 x 点的隶属度值为 1在 U 中的其它点的值为 0，即当 x =x*时 ( ) 1A x  ，其它情况下 ( ) 0A x  ； 高斯模糊器同样也将 x ∈ U 映射成为 U 上的模糊单值 39。 A ，其隶属度函数为： 22111() nnnxxxx aaA x e e              (312) 三角型模糊器，当 ( ) ( 1, 2 , , )i i ix x b i n  时 ( ) 0A x  : 当 ( ) ( 1, 2 , , )i i ix x b i n  时 111( ) 1 1 nnAnx x x xxbb                 (313) （ 2）模糊规则库 在常规控制方法中，人们用传递函数或者数学方程的方法精确的描述控制器的输入输出特性，而在模糊控制系统中人们使用具有形式“ ifthen”模糊规则来描述控制器的x y永磁同步电机自适应模糊控制方法的研究 13 控制规则。 模糊规则库是由许多具有如下形式的“ ifandthen”规则的总和组成的： 11:,l l L lu n nR ifx A a n d a n d x A th e n y B   (314) 其中， liA 和 lB 分别是 iU ∈ R 和 V ∈ R 上的模糊集合， 12( , , , )Tnx x x x ∈ U 和 y ∈ V分别是模糊系统的输入和输出的语言变量。 （ 3)模糊推理机 常用的模糊推理机有乘积推理机和最小推理机。 当给定 U 上的一个模糊集合 A ,如果用乘积推理机，则 V 上的模糊集合 B 为 : 1 1( ) m a x s u p( ( ) ) ( ) ( )linMB A i BAI xU iy x x y       (315) 如果用最小推理机，则 V 上的模糊集合 B 为 : 1( ) m a x su p m in ( ( ) , ( ) ( ) , ( ) )lliiMB A i BAAl。