時間:2009-03-24 10:17:55來源:ronggang
表2:ΔKi的模糊規(guī)則表
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3)量化因子和比例因子的確定
模糊控制器的輸入量誤差e,誤差變化量ec和輸出控制量u都是連續(xù)變化的精確量,所以先將他們離散化。若精確量的實際變化范圍為[-x,x],模糊子集的論域為[-n,n],則誤差的量化因子Ke=n/x,誤差變化的量化因子Kc=n/x,輸出控制量的比例因子Ku=x/n。
本系統(tǒng)中速度的給定wr*為100rad/s,控制任務是將電機的速度控制在給定值附近,誤差的允許范圍為不大于3%,則誤差的基本論域為[-3,3],誤差e的量化因子Ke=6/3=2。設誤差變化率的允許范圍為不大于誤差的5%,則誤差變化ec的基本論域為[-0.15,0.15],其量化因子Kec=6/0.15=40。我們希望ΔKp、ΔKi的調整范圍為不大于已整定參數(shù)的5%,則ΔKp的基本論域為[-0.2,0.2],其比例因子Kup=0.2/6=1/30;ΔKi的基本論域為[-1,1],其比例因子Kui=1/6。
4)模糊控制器的建立
Matlab為我們提供豐富的工具箱,其中就包括用于建立模糊控制器的Fuzzy Logic Toolbox,在Matlab命令窗口鍵入fuzzy命令就進入模糊控制器編輯窗口,根據需要建立一個二維的模糊控制器,其輸入為e和ec,輸出為ΔKp和ΔKi,并根據上面的分析分別輸入e,ec,ΔKp,ΔKi的量化區(qū)間,并選擇合適的隸屬函數(shù),有三角形、梯形、Z型、S型等多種選擇,對結果都沒有較大的影響,這里選擇對稱的三角形。根據模糊控制規(guī)則表,以if…then…的形式輸入模糊控制規(guī)則。
Rule1:If(e is NB)and(ec is NB)then (ΔKp is PB)(ΔKi is NB)
Rule2:If(e is NB)and(ec is NM)then (ΔKp is PB)( ΔKi is NB)
┋
Rule49:If(e is PB)and(ec is PB)then (ΔKp is NB)( ΔKi is PB)
選擇控制器的類型為Mamdani,取與(And)的方法為min,或(Or)的方法為max,推理(Iimplication)的方法為min,合成(Aggregatin)的方法為max,解模糊(Defuzzification)的方法為重心法centroid,模糊控制器設計完成以后,保存為safc.fis文件。
3 兩種速度調節(jié)器的建立和比較
1)常規(guī)PI速度調節(jié)器模型
在前面的仿真系統(tǒng)中,我們建立了PI速度調節(jié)器,速度給定為100rad/s。通過對速度誤差信號的PI調節(jié),輸出轉矩的給定值。通過反復的調整,當Kp=4,Ki=20的時候,異步電機的速度具有較好的動態(tài)和靜態(tài)性能。常規(guī)PI速度調節(jié)器的模型如圖3所示:
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圖3 常規(guī)PI速度調節(jié)器[/align]
2)模糊自適應PI調節(jié)器模型
按照前面的分析,整定后的模糊自適應PI速度調節(jié)器的參數(shù)由下式獲得:
Kp=Kp’+ΔKp
Ki=Ki’+ΔKi
其中Kp’和Ki’為已整定的常規(guī)PI調節(jié)器的參數(shù),Kp、Ki為模糊自適應PI調節(jié)器的參數(shù),將直接作用于被控對象。在Simulink的菜單中,選擇Fuzzy Logic Toolbox中的Fuzzy logic controller模塊并按照前面所分析的方法以及所確定的參數(shù),在Simulink中搭建模糊自適應PI速度調節(jié)器,如圖4所示。在matlab命令窗口輸入一條指令matrix=readfis(’safc.fis’),獲取模糊控制器的信息,雙擊模糊控制模塊(Fuzzy Logic Controller)并輸入matrix,便建立了模糊控制器和Simulink之間的聯(lián)系。
[align=center]
圖5 給定wr*=100rad/s時的仿真結果比較[/align]
5 結 語
本文整定了常規(guī)PI速度調節(jié)器的參數(shù),系統(tǒng)獲得了較優(yōu)良的動靜態(tài)性能。為了進一步改善系統(tǒng)的響應速度和穩(wěn)態(tài)精度,將模糊自適應PI速度調節(jié)器引入異步電機矢量控制系統(tǒng),并根據轉速誤差和轉速誤差變化率,實時在線調整PI速度調節(jié)器的參數(shù)。仿真結果表明,模糊自適應PI速度調節(jié)器,增強了系統(tǒng)速度調節(jié)的自適應能力,超調量小,響應速度快,大大的改善了系統(tǒng)的動靜態(tài)性能。
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