模糊PID控制在电机中的应用与研究

武警工程大学研究生管理大队12队　徐新国

武警工程大学信息工程系技术侦查教研室 陈军峰

模糊PID控制在电机中的应用与研究

武警工程大学研究生管理大队12队徐新国

武警工程大学信息工程系技术侦查教研室 陈军峰

磁场定向是矢量控制中必不可少的，但矢量控制严重依赖于电动机的数学模型，在电动机的矢量控制中，由于系统本身加上外在环境变化的影响，其运行参数常常发生变化，为提高系统控制品质，可对控制进行模糊化处理。通过建立电动机仿真模型，在MATLAB/ SIMULINK中改变电动机运行参数进行仿真实验。结果表明，通过模糊PID控制策略，可以产生更强的控制效果，有效提高系统的鲁棒性。

异步电动机；矢量控制；模糊PID控制；控制品质

0　引言

在工业控制系统中，无论控制的对象有多么复杂，大多数的控制回路都会采用PID控制算法。为获得一个满意的控制性能，单纯采用线性控制方式还是不够的，为此，许多不同的设计策略被提出，这些策略将线性PID控制器转化为PID型模糊控制结构。

1　模糊PID原理

1.1常规PID控制

在常规PID控制中，给定值与测量值进行比较，得出偏差e（t），并依据偏差情况，给出控制作用u（t），在连续时间域上，PID控制器具有如下形式：

式中，u（k）为第k次采样时控制器的输出；k为采样序号，e（k）为第k次采样时的偏差值；T为采样周期；e（k-1）为第（k-1）次采样时的偏差值［1］。离散PID控制算法有如下3类：位置算法、速度算法和增量算法。模糊控制器是内在非线性的，因此必须采取一些措施使它们尽可能地接近线性结构。PID控制器的离散形式包含所有以前时刻的控制误差值求和，不便于实现，较好的解决办法是采用第三类即增量算法作为控制器的输出：

式中：

1.2常规PID控制的启发

大多数的工业被控对象本身就有惯性或滞后特性，而且控制系统中被控对象动力学特性的内部也具有不确定性，加上外部环境的扰动，使控制问题复杂化。从物理本质上看，控制过程是一种信息处理及能量转移的过程。因此，控制系统设计的关键在于，以最短的时间和最小的代价实现系统按预定的规律进行能量转移，提高信息处理能力［2，3］。

而通过以上分析PID控制中的三种基本控制作用可以发现，它们实现的功能与人的行为有些类似。比例作用，实际上是一种线性放大（或缩小）作用，它有些类似于人脑的想象功能，人可以把一个量想象的大或小一些，但人的想象力具有非线性和时变性。积分作用，实际上是对误差信号的记忆功能。但这种记忆功能也不加选择的记住了误差，其中包含了对控制不利的信息，而人的记忆是具有选择性的。微分作用，反映了信号的变化趋势，和人的预见性有点类似，但这种预见性不善于对变化缓慢的信号进行预测，缺乏远见卓识。

所以，为了获得满意的控制系统性能，还必须引进一些非线性控制方式，通过对PID控制进行模糊化处理［4］可以很好达到预期效果。

2　电动机参数变化对磁场定向和系统性能的影响

磁场定向是实现矢量控制的前提和基础，而电动机参数值［6］如果在运行中发生变化，将直接影响到磁场定向的准确性，进而造成系统稳态和动态性能下降。因此，降低电动机参数变化的影响变得尤为重要。

转子磁链位置在矢量控制［7，8，9］中是一个非常重要的参数，没有它就无法进行Park变换和逆变换。因此，有必要寻找一种能够准确获得转子磁链位置的方法，在MT坐标系中，电动机的电流模型满足下面两式：

转子电压模型满足下式：

由式（1）（2）可得：

由（3）可得：

假定此时MT轴系已按转差频率法间接磁场定向，实际参数Rr、Lr和Lm的数值分别与给定值相符，于是可得到如图2所示的矢量图和相位关系。

图2　磁场定向时定、转子电流矢量图

图3 磁场定向破坏后定、转子电流矢量图

3　实验结果及仿真

3.1搭建仿真模型

在Simulink环境下，利用Sim Power System Toolbox自带的模块库，在分析异步电机数学模型的基础上，可建立基于转子磁场定向的矢量控制系统仿真模型［12，13，14］。根据模块化建模的思想，将控制系统分割为各个功能独立的子模块，主要有：SVPWM模块、模糊PID控制模块、电流读取模块、转子速度/位置反馈模块、Clark、Park以及Park反变换模块。通过将这些功能模块有机结合，就可以搭建出仿真模型。

3.2进行仿真并分析仿真结果

（1）参数变化前电机给定转速与实际转速

图5　常规PID控制

图6　模糊PID控制

（2）参数变化后电机给定转速与实际转速

图7　常规PID控制

图8　模糊PID控制

4　结论

本文首先分析了异步电动机的数学模型，根据运行中可能出现的参数变化以及对系统稳定性的影响，结合模糊PID控制算法，对系统进行了仿真。分析仿真结果，可以看出，通过对PID控制进行模糊化处理，可以增强系统对不确定性因素的适应性，即鲁棒性，提高系统控制质量。

［1］Luiz Antonio de Souza Ribeiro，Cursino Brandao Jacobina，Antonio Marcus Nogueira Lima，et al.Parameter sensitivity of mrac models employed in IFO-Controlled AC motor drive［J］.IEEE Transactions on Power Electronics，1997，44（4）：536-544.

［2］徐占国.电动车用感应电机矢量控制系统的研究［D］.大连：大连理工大学，2010.

［3］Ramu Krishnan，Aravind S.Bharadwaj.A review ofparameter sensitivity and adaptation in indirect vector controlled induction motor drive systems［J］.IEEETransactions on Industrial Electronics，1991，6（4）：695-703.

［4］杨立永，张云龙，陈智刚，等.基于参数辨识的PMSM电流环在线自适应控制方法［J］.电工技术学报，2012，27（3）：86-91.

［5］Boileau T，Leboeuf N.On-line identification of PMSM sparameters：parameters identifiability and estimators comparative study［J］. IEEE Transaction on Industry.

［6］刘洋，赵金，王庆义.间接矢量控制系统中的异步电动机参数辨识［J］.电工技术学报，2008，23（7）：22-26.

［7］孙大南，刘志刚，刁利军，等.牵引电机矢量控制转子磁场准确定向实时校正策略［J］.电工技术学报，2011，26（9）：116-123.

［8］樊扬，瞿文龙，陆海峰，等.基于转子磁链q轴分量的异步电机间接矢量控制转差频率校正［J］.中国电机工程学报，2009，29（9）：62-66.

［9］陆海峰，瞿文龙，张磊，等.一种基于无功功率的异步电机矢量控制转子磁场准确定向方法［J］.中国电机工程学报，2005，25（16）：116-120.

［10］王高林，杨荣峰，张家皖，等.一种感应电机转子时间常数MRAS的在线辨识方法［J］.电工技术学报，2012，27（4）：49-53.

［11］王瑞，赵金，丛喆，等.基于MRAS的转子时间常数辨识方法的参数敏感性分析［J］.电气传动，2010，40（1）：3-7.

［12］Liu Kan，Zhang Qiao，Chen Jintao.Online multiparameter estimation of nonsalient-pole PM synchronousmachines with temperature vatiation thracking［J］.IEEETransaction on Industrial Electron ics，2011，58（5）：1776-1788.

［13］杨宗军，王莉娜.表贴式永磁同步电机的多参数在线辨识［J］.电工技术学报，2014，29（3）：111-118.

［14］庞中华，崔红.系统辨识与自适应控制MATLAB仿真［M］.北京：北京航空航天大学出版社，2009.

徐新国（1992—），男，在读硕士研究生，研究方向：信息与通信工程。

陈军峰（1968—），男，武警工程大学信息工程系技术侦查教研室讲师。