专家控制在直流电动机调速系统中的应用
摘 要：针对常规双闭环直流调速系统的动态性能和鲁棒性的不足，利用直流电动机在变速过程中的各阶段特性知识库，提出了针对双闭环调速系统的专家控制，改善了系统的动态性能，大大提高了系统的鲁棒性。和其它智能控制方式相比，该控制算法效率高，更适合于实际系统。 1引 言 直流电动机具有良好的起制动性能，能大范围内平滑调速，因而在可控的电力拖动领域中得到了广泛的应用。直流调速系统现已具有较完整的理论和较成熟的实践。目前，绝大部分直流调速系统采用转速和电流双闭环调速系统，其中电流调节器和速度调节器通常采用的是PI控制算法。理论研究和实践均证明，该控制算法可提高系统的闭环稳定 性和稳态控制质量。可是，常规PI控制虽然具有算法简单、易于工程实现等优点，但该方法过分依赖控制对象的模型参数使得其鲁棒性稍差。对于模型参数的变化以及非线性因素的影响，常规PI控制难以达到满意的效果。对于一般的智能控制如模糊控制、神经网络控制等，虽然在动态性和鲁棒性上优越于常规PID控制，但其算法复杂，对于实际的数字控制系统来说，难以满足实时性的要求。 本文提出了基于直流电动机调速过程分析知识库的专家控制算法，采用此算法的直流电动机调速系统动态性能好，对参数变化适应力强，可满足实时性要求。 2直流双闭环调速系统工作原理 直流双闭环调速系统结构如图1所示，它由转速调节器ASR、电流调节器ACR、PWM调节器、PWM变换器、直流电动机和传感器组成。测速发电机把电机的速度信号送给控制部件进行比较，设定速度信号Urer与反馈信号Uv经ASR调节后输出电流给定值Uir到电流环，进而按需要来调节电机的转速。整个系统采用串级控制，分为转速环(外环) 和电流环(内环)。为保持内环的抗内扰能力强和快速性好的特点，ACR采用PI控制算法。电流环根据当前电流的测量值与ASR输出的差值进行调节，按PI算法调节PWM斩波输出的参数，并对电机的最大电流进行限幅。在整个系统中，转速环起主要调节作用，而电流环只是使输出电流跟踪ASR的输出而已。因此为尽量简化算法，只需将ASR设计为专家控制器，而ACR采用普通PI控制器即可。 3专家控制算法 专家控制的实质是基于受控对象和控制规律的各种知识，并以智能的方式利用这些知识来设计控制器。对于不同的受控对象，所用的控制方法可能大相径庭。因此专家控制没有固定的控制算法，必须根据不同的环境利用不同知识库来设计。构造专家控制器之前，首先要建立受控对象的知识库，因此，我们首先要对双闭环直流电动机的调速过程进行分析。由于PI控制的理论和实践上都非常成熟，因此我们分析基于PI控制的系统特性，专家控制器采用专家PI算法。 在本文设计的专家控制算法中，将直流电动机工作划分为三种模式：一是加速模式，在这种模式下，速度上升，即当前速度小于设定速度。进入加速模式的原因包括设定速度提升，负载突然加大，突加反向重力力矩(如电车上坡)等等。二是减速模式，在这种模式下，速度下降，当前速度大于设定速度。进入减速模式的原因包括设定速度减小，负载突然减小，突加正向重力力矩(如电车下坡)等等。三是稳态模式，此时当前速度等于设定速度或略有波动。对于稳态模式，ASR使用常规PI算法即可，对于加速模式和减速模式，则需要根据系统的加速和减速过程知识库得到相应的控制算法。 3．1直流电动机调速过程知识库 首先分析系统加速过程。加速过程可分为三个阶段。 第1阶段为电流上升阶段。此时设定速度大于当前速度，速度电压误差Verr=Uref一Uv为正，通过两个调节器的控制作用，使电机电枢端电压Ud0和电机电流Id都上升。当输出力矩大于负载力矩时，即相当于输出电流，Id>负载电流，Id1时，电动机开始升速，其输出很快达到限定幅值Uirmax，强迫电流，d迅速上升到最大值Idm，其中Uirmax=Idm(卢为电流反馈系数)。当Id≈Idm时，Ui≈Uirmax，电流调节器的作用使，Id跟踪ASR输出的设定值，不再迅速增长，标志着这一阶段的结束。在这一阶段中，ASR由不饱和很快达到饱和，而ACR不应饱和，以保证电流 环的调节作用。 第Ⅱ阶段为恒流升速阶段。从电流升到最大值Idm开始，到转速升到给定值nr为止，属于恒流升速阶段。在这个阶段，ASR．一直是饱和的，转速环相当于开环状态，系统表现为在恒值电流给定Uirmax作用下电流调节系统，基本上保持电流Id恒定(电流可能超调，也可能不超调，取决于电流调节器的结构和参数)，因而电机系统的加速度恒定，转速呈线性增长。与此同时，电动机的反电动势E也线性增长。对电流调节系统来说，这个反电动势是一个线性渐增的扰动量，为了克服这个扰动，Ud0也必须线性增长，才能保持Id恒定。由于电流调节器是PI调节器，要使它的输出量按线性增长，其输人偏差电压△Ui=Uirmax一Ui必须保持一定的恒值，也就是说Id应略低于Idm。在这一阶段，ACR不应饱和。 第Ⅲ阶段为转速调节阶段。在这阶段开始时，转速已经达到给定值，转速调节器的给定与反馈电压相平衡，输入偏差为零，其输出却由于积分作用还维持在限幅值Uirmax，所以电动机仍然在最大电流下加速，必然使转速超调。转速超调后，速度电压误差Verr为负，转速调节器．ASR输入为负值，使它退出饱合状态，其输出电压即ACR的给定电压Uir立即从限幅值降下来，主电流Id1也因而下降。但是，由于Id仍大于负载电流，Id1在一段时间内，转速仍继续上升。到Id=Id1时，转矩Te=T1，则 加速过程中系统的速度和电流曲线如图2所示。对于减速过程，情形类似，在此不再赘述。 3．2专家控制器的设计 首先设计加速模式下的控制。欲保证系统有良好的加速性能，需要较快的加速过程和较小的超调量。 对于第Ⅰ阶段，由于机电惯性的作用，转速的增长不会太快，因而转速调节器的输入偏差电压Verr较大，使得ASR很快饱和，使用常规PI控制即可使这阶段时间很短。在第Ⅱ阶段，转速环饱和，ASR不起调节作用，因此这两阶段可按普通PI计算即可。对于第Ⅲ阶段，若要缩短这段时间，可从以下两方面着手： (1)系统超调时，即当前转速大于设定转速时，应加大PI系数，使Id迅速降到Id1； (2)当Id降到负载电流Id1后，则转速环输出应限定在βId1附近，由于电流环时间常数小，这样可以使电流迅速稳定，从而加快转速的稳定。要满足这点，则需要捕捉到负载电流Id1 由图2可以看出，在加速过程中有两个时刻可以捕捉负载电流Id在第Ⅰ阶段时转速开始上升时，即当前速度Vcrrent大于上一次速度Vprevious时和在第Ⅲ阶段时转速达到峰值时。 理论上我们可以在这两个时刻中任意一个捕捉到负载电流Id1，但是如果在第I阶段时捕捉电流，在实际应用中不太可靠，由于干扰等原因，可能在Id<Id1时就检测到Vcurrent>Vprevious从而造成误捕捉。而在第Ⅲ阶段时捕捉，只须采用捕捉最大值算法，就可以捕捉到峰值转速和此时对应的输出电流，即使有干扰，也能保证捕捉到的负载电流在，Id附近。 欲减小超调量，若不增加额外的运算，则采取的最好办法仍然是在第Ⅲ阶段系统超调时加大PI系数。 对于电动机减速模式的控制，有类似的设计。 基于以上分析，我们可以得到控制器程序流程，如图3所示。 3．3控制器算法效率分析 本算法的运算量相比常规的PI控制所需要的运算量，其所增加的控制部分大部分基于比较和判断，因此运算量主要还是花费在计算PI输出量所用的浮点乘和浮点加上。 对于存储空间，本算法相比常规的PI控制，只增加了存放最大速度和最小速度寄存器，捕捉电流寄存器以及一些标志位。因此空间复杂度比常规PI略有增加，因此，本算法的时间复杂度和空间复杂度都接近于常规PI算法，远远低于模糊控制或神经网络控制等智能控制。 4系统仿真 仿真以基于电动车电机系统构建模型，仿真参数为：电枢回路电阻R=0.1 8Ω，电感L=320μH；额定电压为24V，额定电流为14 A，额定功率为300W，额定转速1 500 r／min，转速反馈系数α=0.01，电流反馈系数β=0.7。图4a为整个系统的仿真结构图，由于要捕捉电流，因此ASR的输入需要电流反馈作为输入。图4b为电机模型仿真图。 （a）系统结构图 (b)电机模型图 转速电压Uref设定规律为：0～5 s内，Uref=10V；5～10 s内，Urf=15 V；10～15 s内，Uref=10 V；15～20s内，Uref=0。为了证实专家PI算法的鲁棒性，本文转速调节器选取了与系统参数并不匹配的PI参数进行控制。当采用常规PI控制时，在无负载干扰的情况下，输出的速度和电流波形如图5a所示，当采用专家PI控制的转速调节器后(其中稳态模式下PI参数和前者相同)，输出的转速和电流波形如图5b所示。由图可以看出采用专家PID控制算法后系统调速时间缩短，能很快恢复稳定，并且超调减小，效果的提升是非常明显的。 (a)采用常规PI控制系统输出图(b)采用专家PI控制系统输出图 同样采取这些参数，将负载扰动加入到系统中，其中负载变化规律为：O～2 s内负载为零，在第2 s时突加负载1.5 N·m，在8 s再将负载加到1.8 N·m，在12 s时将负载突降为一1.5 N·m。图6a是ASR采用常规PID控制算法后系统的输出速度和电流曲线，图6b是ASR采用专家PI控制算法后系统的输出速度和电流曲线。由图中可以看出，专家PI控制抗干扰性能也比常规PI算法要优越很多。 (a)采用常规PI控制系统输出图 (b)采用专家PI控制系统输出图 图6加入负载扰动后系统输出速度和电流曲线图 5结 语 本文以电机调速过程的系统转速、电流特性作为知识库，提出了针对直流双闭环调速系统的专家PI算法。本算法与传统的双闭环PI控制相比，改善了动态特性，提高了系统适应抗外部干扰能力，增强了内部参数变化的鲁棒性。尤其是其运算效率非常接近常规PID算法，可用于实际系统中。需要特别指出的是，由于专家控制是基于系统的知识库的，对系统具有很强的针对性，因此对本文提出的控制算法只适合双闭环控制直流调速系统，对于其它控制系统则需要根据其系统的特性重新构造知识库，再设计专家控制。
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