PMSM交流伺服系统的智能滑模控制器
摘要:结合PMSM数学模型,介绍一种集成了常规滑模控制、模糊控制和神经网络控制的智能滑模控制器,可用于PMSM交流伺服系统.实验证明,该智能滑模控制器使系统具有较强的鲁棒性、快速性和智能性.
2 PMSM交流伺服系统智能滑模控制器的设计
2.1智能滑模控制器的初步构想
PMSM交流伺服系统一般具有如下特点:①伺服系统在运行过程中负载参数变化很大(如转矩、转动惯量,运动方向等突变),且存在工作点漂移以及PMSM自身参数的摄动;②工业环境中强电磁干扰对系统稳定性的影响;③PMSM的磁场分量可以看作常量,这简化了解耦计算.
针对PMSM伺服系统负载变化大及自身参数摄动的特点,引入具有强鲁棒性、对参数变化不敏感的滑模控制策略.但常规滑模控制也存在如下不足[2]:①需要建立精确数学模型,这对于具有非线性、强耦合、时变性的PMSM来说较难实现.②在滑模控制的吸引段,负载扰动与参数摄动对运行品质影响较大.为此,引入不依赖被控对象数学模型的模糊控制方法来修正负载扰动和参数摄动对系统的影响,并利用神经网络的任意函数映射功能实现模糊推理,使算法简化,较易于实现.
2.2 智能滑模控制器的实现机理
2.2.1 PMSM交流伺服驱动系统的简化结构
为便于设计的实现,在精度允许范围内对系统数学模型进行简化处理.对电流环采用滞环控制方式,这样可以将包括电流环在内的PMSM和逆变器看成广义的“被控对象”.又考虑到系统的电磁时间常数比机械时间常数小得多,而且电流环响应速度远远快于速度环和位置环的响应速度,因此可以将电流环近似简化为比例系数为“1”(即iq*/iq= 1)的比例环节.这样简化处理后的三闭环控制的PMSM位置伺服系统就只有两个控制调节器PCR(位置调节器)、ASR(速度调节器),等效框图如图1所示.
2.3.2 基于神经网络的模糊控制部分的设计
为了弥补E(t)对系统运行性能的影响,可以在常规滑模控制的基础上针对E(t)产生的影响由基于神经网络的模糊控制器对滑模控制器参数 i和βi进行在线修正.设计的基于神经网络的模糊控制器由两个功能模块组成:①模糊化模块:对系统的误差e和误差变化ec进行模糊化和归一化处理.即利用了模糊控制的鲁棒性和非线性控制作用,并对神经网络的输入进行预处理,避免了当神经网络的活化函数采用Sigmoid函数时,直接输入量过大而导致输出饱和.②BP神经网络:用于模糊规则的生成,经过神经网络的学习,以加权系数的形式表现出来,规则的生成就转化为加权系数的确定和修改.
1)模糊化模块的设计.所谓模糊化,即把输入的数值根据输入变量模糊子集的隶属函数找到相应隶属度的过程.这种模糊化是进行模糊控制最初和必要的手段.采用一种简单而有效的精确量模糊化方法,即“归档模糊化”[4].
3 仿真实验结果及结论
在TMS320F2812的DSP评估板上利用DSP仿真开发系统进行智能滑模控制器的算法实现,产生的控制信号送到成品伺服控制器的功率放大部分进行实验.图3为智能滑模控制在给定转速1 200 r/min空载情况下启动的启制动转速响应曲线,在1.0 s时就达到稳定转速,在2.5 s时进行急停,大约0.6 s就基本达到0r/min.从图3中可以看出电机实际输出速度和设定速度完全吻合,说明系统响应快、精度高、超调量小.图3中稳态转速抖振明显改善,说明基于神经网络的模糊控制器的加入对滑模控制器的抖振起到了明显的抑制作用.
在上述相同的条件下对系统突加扰动,分别采用传统PID控制和常规滑模控制进行试验,实验得到的转速响应曲线如图4、图5所示.由图3~图5分析可知,对系统在运行过程中的突加扰动,采用智能滑模控制时,系统呈现较强的鲁棒性,并且对扰动带来的影响调节速度快且稳态时误差很小;采用常规滑模变结构控制时,也具有较强的鲁棒性,但是存在稳态误差,且由于滑模控制存在“抖动”的影响,PMSM低速波动较大;采用传统PID控制时,则会使系统的动态性能变差,如有较强的波动,响应速度变慢等,且存在超调和微小的稳态误差.
试验结果证明,采用智能滑模控制器使得PMSM交流伺服系统具有更好的动、静态性能.
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