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时间:2019-05-16
《基于模糊自抗扰控制的三电机同步控制系统》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、江苏大学硕士学位论文摘要近年来,多电机同步控制已被越来越广泛地应用于现代化的工业生产中,因此提高多电机变频调速系统的同步控制性能也就变得越来越重要。而现有的控制算法大多都依赖于系统精确的数学模型,针对交流多电机系统的研究也一般为两电机系统。本文提出了一种模糊自抗扰控制器并将其应用到三电机同步控制系统中,来实现对三电机同步系统速度和张力的解耦控制。在分析了三电机同步控制系统数学模型的基础上,确定了三电机同步控制系统的主从跟随式控制策略。充分结合自抗扰控制器和模糊控制器的优势,提出了一种以模糊自抗扰算法为核心的控制系统。该系统包
2、括.一个模糊自抗扰控制器,分别完成对主速度和两张力的控制。利用扩张状态观测器,将系统未知外扰、模型内扰和速度张力之问的耦合影响归结为系统的总扰动,采用扩张的非线性环节对其进行实时估计,并给予补偿,实现速度和张力之间的解耦控制;同时提出了一阶ADRC的简化结构,在保持控制性能的前提下,采用线性模型替代典型ADRC中的部分非线性环节,大大提高了ADRC的实用性;利用模糊控制器的推理能力,在线对ADRC参数进行修正,提高了自抗扰控制器的自适应能力。采用S7.300和PROFIBUS.DP现场总线,搭建三电机同步控制系统实验平台,连
3、接PROFIBUS.DP网络,实现各站点之间的通讯;用WinCC组态上位机过程监控界面,实现了对三电机系统的远程实时监控;使用WinCCflexible组态触摸屏项目传给触摸屏,实现了整个生产过程控制变量的透明化、操作方便直观化;利用结构化编程思想在STEP7上完成系统初始化、模糊自抗扰算法以及PROFIBUS通讯等程序的编写。本文联系工业实际应用中的复杂性,将不需要系统精确数学模型的模糊自抗扰控制器应用于三电机同步系统。实验结果表明,所设计的模糊自抗扰控制器使得系统的速度和张力可以独立控制,达到了很好的解耦控制效果,同时系
4、统具有良好的动静态性能,且抗干扰能力强,鲁棒性好。证明模糊自抗扰控制算法满足多电机同步控制要求,具有良好的应用前景。江苏大学硕士学位论文力关键词:三电机同步系统,解耦控制,模糊控制,自抗扰控制,速度,张H江苏大学硕士学位论文ABSTRACTInrecentyears,multi—motorsynchronouscontrolsystemhasbeenwidelyusedinmodemindustrialproduction,SOimprovesynchronouscontrolperformanceofmulti。motor
5、frequencycontrolsystemwillbecomeincreasinglyimportant.Mostoftheexistingcontrolalgorithmsrelyontheaccuratemathematicmodelofthesystem.TheyaredifficulttObeextendedinACmotorsystemespeciallyinmulti—motorsystem(n>2).Thispaperpresentsafuzzyactivedisturbancesrejectioncontr
6、oller(FuzzyADRC)andappliestothethree-motorsynchronouscontrolsystemtorealizethedecouplingcontrolbetweenthespeedandtensions.Onthebasisofmodelanalysisofthethrge—motorsynchronouscontrolsystem.themaster—slavecontrolstrategyisdetermined.AcontrolsystemcenteringonFuzzyADRC
7、arithmeticiSproposed,whichcombinedtheadvantagebetweenactivedisturbancerejectioncontrolandfuzzycontr01.Extendedstateobserver(ESO)isusedtoestimateandcompensatethetotaldisturbanceofsystem.Themodeldisturbanceandthecouplingeffectofspeedandtwotensionscanbeviewedasexterna
8、ldisturbance.WithsomenonlinearcomponentsinthetypicalADRCmodelreplacedbylinearmodels,thusthepracticabilityofADRCisgreatlyenhanced.Theinferentialca
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