智能型PI在永磁同步电梯门机驱动器中的应用

单亚飞， 侯春辉， 王曦冉

(天津大学 电气与自动化工程学院，天津 300072)

0 引 言

门机系统中的三相永磁同步电机是一个多变量、非线性、强耦合系统。为实现转矩线性化控制，需要对转矩的控制参数实现解耦。在双闭环系统中，PI调节器的参数直接影响着系统的性能指标，不同门机系统具有不同的质量，转动惯量大幅度变化对系统调速性能影响较大，传统的PI调节器很难同时满足不同门机系统的静、动态性能指标。在PI调节器的基础上，利用具有自学习和自适应能力的单神经元，构成单神经元自适应PI调节器，其权值可以依照外界环境来进行学习。尽管该算法能适应环境变化、具有较强的鲁棒性，但权值的自校正速度较慢，导致对给定信号的响应速度较慢。为提高响应速度，在神经元算法基础上建立规则库，根据不同的系统运行状态，采用不同的调整规则，获得快速响应的能力，有效增强了对门机系统参数的适应性。

1 单神经元和专家系统相结合的智能型PI调节器的控制算法

1.1 单神经元和专家系统相结合的智能型PI调节器的结构

转速的偏差、偏差的微分和积分分别代表了系统输出的当前、将来和过去三种状态。合理使用这些信息，可在系统所允许的范围内，尽快消除转速偏差，又不产生或者少产生超调，以使系统尽快达到最佳运行状态。

图1 单神经元和专家系统相结合的智能型PI调节器

控制器中专家系统的核心部分是由知识库、推理机构和控制算法组成。知识库的构建是基础，其核心是如何表达和获取知识。在各种表达方法中，产生式规则库由于结构简单、更新方便、易于实现而获得广泛应用。故本系统也采用这种结构，其知识表达形式为IF(condition)，THEN(action)，规则库是根据系统调试运行中的经验数据及参数变化规律等方面知识归纳整理而成。下面根据不同情况具体讨论调整规则。

1.2 调整规则

取误差阈值α为(1%～20%)nN，nN为电动机的额定转速。

(1)大偏差范围调整规则。

当e>α时，停止积分，并对积分值清零，只保留比例部分。

(2)小偏差范围调整规则。

当e≤α时，系统进入小偏差范围，需要即时调整KP和KI，以避免过调，进而使系统平稳进入稳定运行状态。下面分3种情况讨论小偏差范围的调整规则。以下的KP和KI都≥0。

①x1x3>0时，当x1>0、x3>0或x1<0、x3<0时，表明偏差向零趋近，因此应逐步减小KP，削弱比例部分的控制作用。当偏差越接近零，且接近零的速度越快时，KP的衰减越快。

x2>0时，积分部分产生加速转矩；x2<0时，积分部分产生制动转矩。若x1>0、x2>0，积分部分产生的加速转矩使偏差减小。若x1<0、x2<0，积分产生的制动转矩同样有利于消除偏差。反之，若x1>0、x2<0时，积分部分产生的制动转矩使偏差继续增大。若x1<0、x2>0，积分部分产生的加速转矩不利于消除偏差。因此，当x1x2>0时，应增大KI，利用积分部分消除偏差。当x1x2<0时，则应减小KI，以避免偏差继续增大。因此,调整规则为

(1)

式中：q——学习次数；

y1、y2——比例系数KP和积分系数KI的调整速率；

KP(q+1)、KI(q+1)——下一时刻的比例积分系数；

KP(q)、KI(q)——当前时刻的比例积分系数。

②x1x3<0。当x1>0、x3<0或x1<0、x3>0时，偏差e≠0，且|e|继续增大，快速增大KP，使x3尽快反号，可以快速有效地减少偏差。偏差离零越远，且离开零的速度越快时，KP增大得越快。KI的调整规则与x1x3<0时相同。调整规则为

(2)

式中：y3——比例系数KP的调整速率。

③x1x3=0。无论x1=0、x3=0还是x1=0、x3≠0或x1≠0、x3=0时，都保持KP、KI不变。一旦离开平衡点，又成为x1x3≠0，则KP、KI重新进入学习调整状态。

综上所述，此类智能型PI调节器的调整规则可归纳为

规则4 ：IFe≤αANDx1x3>0 THENKP(q+1)=KP(q)-y1x3/x1;

规则5 ：IFe≤αANDx1x3<0 THENKP(q+1)=KP(q)-y2x1x3;

规则6 ：IFe≤αANDx1x3≠0 THENKI(q+1)=KI(q)+y3x1x2;

规则7 ：IFe≤αANDx1x3=0 THENKP(q+1)=KP(q),KI(q+1)=KI(q);

规则8 ：IFKP(q)<0 ANDKI(q)<0 THENKP(q)=0,KI(q)=0。

2 永磁同步驱动系统的仿真试验

2.1 永磁同步电机控制模型

图2 基于智能型PI调节器的永磁同步电机双闭环矢量控制仿真模型

搭建永磁同步电机id=0双闭环矢量控制模型如图2所示。图中smart PI模块为智能型PI，dq-alfabata模块为Park逆变换，alfabata-abc模块为Clarke逆变换，abc-alfabata模块为Clarke变换，alfabata-dq模块为Park变换。PMSM模块为永磁同步电机，永磁同步电机的仿真模型参数如下：定子电阻Rs=0.01 Ω，直轴电感、交轴电感Ld=Lq=0.62×10-3H，永磁体磁链ψf=0.064 2 Wb，极对数pn=5。额定转矩为3 N·m。

2.2 智能型PI仿真模型

图3 与专家系统相结合的单神经元PI仿真模型

2.3 普通型PI和智能型PI速度跟踪曲线与仿真结果分析

根据不同的转动惯量设计3组试验，每组试验有两个对比系统，系统1基于普通型PI调节器，系统2采用智能型PI调节器。3组试验中两个对比系统的PI参数都是根据J=0.1 kg·m2设计来的；其中给定转速为10 rad/s。

基于普通型调节器的调速系统仿真模型中，电流和速度调节器均采用PI调节器。按照先内环后外环的规则，先计算电流环PI调节器的参数。

(3)

图4 解耦之后的电流环

电流环应以跟随性能为主，可将电流环传递函数式(3)设计为一阶惯性环节，即GI(s)=1/T0s+1。其中，T0为时间常数，可以求得电流环PI控制器的增益KCP、KCI：

(4)

在工程上，时间常数也可通过期望的调节时间获得。取电流环的调节时间ts=50 ms，在一阶惯性环节中ts=3T0，即求得电流环的时间常数T0=16.7 ms。代入式(4)求得：KCP=0.0372，KCI=0.6。

电流环是速度环的一部分，完成上述电流环设计工作后，开始速度环分析。在分析速度环结构时，可将电流环简化为一阶惯性环节。速度环应采用PI控制器，将速度环开环传函设计为Ⅱ型系统。采用PI控制速度环动态结构框图如图5所示。

图5 采用PI控制的速度环动态结构框图

由图5可得速度环的开环传递函数

(5)

已知典型Ⅱ型系统的开环传递函数形式为

(6)

定义变量h为频宽，根据典型Ⅱ型系统参数设计算式

(7)

将式(7)代入式(6)，并与式(5)进行比较，获得控制增益KP、KI的表达式为

(8)

通过分析不同的h对典型Ⅱ型系统的跟随性能和抗干扰的各项性能指标，h=5时效果最好，代入数据求得：KI=89.72，KP=7.476 67。其中KC=1.5pnψf=1.5×5×0.064 2=0.481 5。求得的参数基本能获得最佳控制的效果。

分别把基于智能型PI和基于普通型PI的调速系统的跟踪性能进行仿真对比，如图6～图8所示。

图6 当J=0.1 kg·m2时智能型PI和普通型PI的对比

图7 当J=0.5 kg·m2时智能型PI和普通型PI的对比

图8 当J=0.01 kg·m2时智能型PI和普通型PI的对比

(1)当J=0.1 kg·m2时，放大其0～0.35 s部分得到图6。普通型PI的σ=24.9%，tr=21.1 ms，ts=96.2 ms。智能型PI的σ=23.7%，tr=11.6 ms，ts=24.5 ms。可以看出智能型PI响应时间较快，超调量较小，调节时间较短。

(2)J扩大到原来的5倍，即J=0.5 kg·m2，智能型PI和固定PI各参数保持不变。放大其0～0.35 s部分得到图7。普通型PI的σ=19.58%，tr=56.2 ms，ts=242.0 ms。智能型PI的σ=11.0%，tr=28.2 ms，ts=49.2 ms。可以看出智能型PI的响应时间较快，超调量较小，调节时间较短，这是因为当转动惯量变大时，速度的变化率x3变得较小，误差x1变得较大，根据规则库智能型PI增大了KP所致。

(3)J缩小到原来的1/10，即J=0.01 kg·m2，智能型PI和固定PI各参数保持不变。放大其0～0.1s部分得到图8。普通型PI的σ=48.0%，tr=6.70 ms，ts=106.6 ms。智能型PI的σ=1.67%，tr=7.70 ms，ts=7.34 ms。可以看出智能型PI的响应时间较慢，但调节时间较短，超调量比J=0.1 kg·m2时的智能型PI还小。这是因为当转动惯量变小时，速度的变化率x3变得较大，误差x1大幅度振荡，根据规则库智能型PI减小了KP所致。

3 结 语

针对不同门质量的系统，基于传统PI调节器的控制系统对速度的跟踪性能变化大，门轻时振荡大，门重时响应慢；而本文的基于智能型PI调节器的控制系统无论重门轻门，速度跟踪的性能变化较小，整个控制系统具有较好的跟踪性和良好的鲁棒性。另外，该智能PI调节器设计简单，在整个运行过程中根据系统状态自动调整控制参数，增强了对门机系统参数的适应性，适合在实际中应用。

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