基于模糊控制的PID直流电机的研究.pdf

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1、VoI．2Feb2015No．2基于模糊控制的PID直流电机的研究穆刚汤伟无刷直流电动机克服了普通电机以机械方式换向，特别适PID控制方法中，模糊库用模糊语句描述：E，，Pf，mf和KDf合利用控制器件进行灵活控制，目前在机器人关节控制等自动的模糊逻辑全部定义为：fNB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB)，分别代化仪器中应用尤为普遍。比较典型的控制算法是采用传统的比表：大负、中负、小负、零、小正、中正、大正。另外，这些变量的论例——积分——微分(P1D)控制器进行控制。然而，PID控制器的域全部被定义在一6到+6的整数区域，隶属函数为三角形函性

2、能完全取决于对其增益参数的调节。近年来，人们也提出用数。神经网络算法、遗传算法、和模糊逻辑控制等许多人工智能控三、仿真模型的建立制来设计PID控制器。其中，模糊逻辑控制特别适合于去控制本文采用Matlab搭建仿真模型实现BLDCM的整个系统像直流无刷电动机这样的有着高度非线性性能和大量随机扰控制。本文将根据上述的电机数学模型建立BLDCM的仿真模动的系统。本文将介绍一种基于采用模糊逻辑优化的无刷直流块。BLDCM控制系统采用转速和电流环双闭环调速。转速外环电机的控制方法，并进行仿真。由模糊PID调节器进行优化控制，电流内环采用三角波比较调一、直流

3、无刷电动机及其数学建模节，而不采用滞环比较控制，从而抑制由于开关频率不恒定而无刷直流电机是一种典型的机电一体化产品，它是由电动产生的大量开关噪声。整个系统包括BLDCM模块，电压逆变器卧i一，_童；机本体，位置检测器，逆变器和控制器组成。下面将以两项导通模块，速度控制模块，电流控制及PWM信号产生模块。整个一．．：¨一的星形三相六状态方式为例，分析无刷直流电动机的数学模系统仿真框，中模糊控制采用Simulink中含有的模糊控制模块型。进行设计，PID模块部分将分别对加入模糊PID控制器和未加1、三相绕组端电压方程。由于转子的磁阻不随转子的位置入模

4、糊的PID控制器进行仿真实验。]可⋯了；*．=_=w了一一变化而变化，因此定子绕组的自感和互感为常数。考虑到三相四、仿真结果与分析绕组为星形连接ia+ib+ic=O，因此Lmia+L—mib+Lmic=0；三相绕为验证模型的正确性，将对仿真模型进行仿真。BLDCM的组的端电压平衡方程。参数如下：额定电压ucd=450V，转动惯量I，=8．0X10-4N·m，定2、绕组反电动势方程。忽略铁心饱和及齿槽效应，定子各子电阻r=2．875Q，定子电感Ls=8．5xl0-3H，互感Lm=O．37X相电阻，电感均相等，转子上无阻尼绕组，定子绕组感应电势为10

5、-3H，极对数nb=4，反电动势系数ke=O．1805V／(tad·s。‘)。典型的12O。梯形波。由此，便可以得到定子A相绕组的反电(下转第75页)动势在O2丌区间内的函数表达式和转矩方程和运动方程二、模糊PID控制方法为了实现实时和高准确率的控制从而提高直流无刷电动机的输出性能，下面我们将来设计一种模糊PID控制器来调节PID控制器的增益参数。1、P1D控制。连续P1D控制的数学表达式式中，e)为系统输入和输出的差值，u)为由PID控制器产生的控制信号，为比例增益，为积分时间常数，TD为微分时间常数。离散PID控制的数学表达式式中，KI=KP

6、T／FI，KD=KPTD／T，T为采样周期；KP，KI和KD为3个可调节的参数。PID控制器的任务便是决定这些参数的值。2、模糊PID控制器。一个典型的模糊PID控制器的结构，s(fb)笔机转船波形图中nr为给定电动机的转速，n表示实际电动机的转速，e为系统误差，ec为e的微分值。当电动机工作时，在每个采样周期，通过模糊控制指令，模糊推理机制便检测e和ec的变化率，从而分别产生它们的模糊变量E和＆。然后，该控制器将会即时77s对PID控制器原有的KP，K1和KD三个参数进行调节，从而使(11得PID控制器总是能够对直流无刷电动机产生最优控制信号。

7、在该系统中，KPf，mf和D厂表示，K，和KD逻辑变量的增量。根据E和Ec(k)的值。模糊控制规则是专家的经验和操作者的技能加以总结而得出的模糊条件语句的集合。在本文模糊s{2IlcJ#．机^相电流菠彤罔5PID控制器(I)与摸枷PID控制器(2)的对比试验罔Vo1．2Feb2015No．2汇演那天，全校师生和部分家长聚集在操场看文艺节目，张银的事一字不提，并特地教学生们怎样射箭，学生们都争先恐后芯的妈妈看到天气较热，主动去超市买了一件件矿泉水发给每的去学习。从此以后学生们课余时间，就去练习射箭。因此，当个孩子。又如：我们学校每年都会组织“亲自远

8、足”活动，邀请家我们遇到学生的一些偏激行为时，我们不妨换个角度来思考问长和学生一起到户外郊游，把学习的环境从课堂延伸到校外，题，多发现学