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1、智能控制基础期末作业模糊PID控制直流电动机伺服系统设计0.应用背景电动机是我们生产、生活中必不可少的执行元件，一直以来，如何更好地控制电动机以实现最优的控制效果，即良好的动静态特性，都是我们研究的热点。虽然针对电机控制的高级控制算法很多，但是在目前的工业领域，应用范围最为广泛的仍然是传统的PID控制。木设计旨在将传统的PID控制与模糊控制相结合，尝试使用模糊PID控制器对直流电动机进行控制，即当给定与反馈之间误差较大时使用模糊技术控制系统，而当谋羌较小时使用PID调节器來进行对系统的控制。在理论分析后本文给出了仿真过程与结果，并对于结果进行了适当分析。1
2、.系统控制原理1.1电动机调速控制原理根据他励直流电动机的机械特性:niviegcc①$可见电动机转速的改变可以通过改变电动机的参数来实现，如电动机的外加电压U,磁通(P和电枢回路串电阻肌最常用的调速方式为调压调速。1.2PWM控制原理为了平滑地可控地调节电动机的外加电压U,我们通常采用开关驱动方式,即使用电力电子器件构建斩波电路，通过实现器件的开关状态来控制加载在电动机两端的电压的平均值，实现调速。VD,图1.2.1即为PWM控制原理图和输入/输出电压波形。血海电动机gv.PWM控制廉理图o(b)PWM執入/输出电压波形图1.2.1PWM控制原理图和输入
3、/输出电压波形1.3三环控制原理伺服系统由具有位置反馈、速度反馈和电流反馈的三闭环结构组成，如图1.3.1所示。其屮，电流环的作用是及时限制大电流，保护电动机；速度环的作用是抑制速度波动，增强系统抗负载扰动的能力；位置环是系统的主控制环，实现位置跟踪。三环结合工作，保证系统具有良好的静态精度和动态特性，并且使系统工作平稳可靠。图1.3.1伺服系统控制原理框图1.指控算法设计2.1模糊PID控制算法采用模糊PID算法，即在大范围内采用模糊控制，以提高系统的动态响应速度；在小范阳I内采用采MJPID控制，以提咼系统的稳态扌空制精度。通过调整各项系数，使系统达到
4、最优，即响应速度快、控制精度高。模糊PID控制系统结构如图2.1.1所示。当
5、e
6、>e0时，采用模糊控制；当
7、e
8、«e0时，采用PID控制。其屮，旬为误差的阀值。
9、e
10、v阿?图2.1.1模糊PID控制系统结构2.2电动机模型建立直流电动机各种参数如下：空载转速4100r/min,减速比为1/160,额定电压为56V。忽略电枢电感及黏性阻尼系数，则以电枢电压切(t)为输入变量，电动机传速3(t)为输出变量的直流伺服电动机的传递函数可简化为H(s)1/位TmS+1式中，电动机反电动势系数Ke=7.00X360y机电时间常数臨=50ms,反馈比例系数Kf=15v
11、/131.4°,此反馈系数相当于实际控制系统中的角度传感器，而以上推出的传递函数为电压与角速度的关系，所以应在此传递函数基础上再添加一个积分环节，从而实现电枢电压与角度的传递关系。2.3模糊算法模糊算法采用双输入单输出结构，即以指令信号差值及差值变化率作为模糊控制器的输入量，以PWM波控制信号作为模糊控制器的输出量。算法控制原理图如图2.3.1所示，模糊控制器的系统结构图如图2.3.2所示。图屮，取位移误差error,位移误差变化率errorate作为系统输入；PWM波控制信号u作为输出。位置反馈图2.3.1模糊算法控制原理图图2.3.2模糊控制器的系统结
12、构图对于输入1位移误茅error,将监测模块传出的对象的实际位置信号与上位机传来的位置控制信号相比较，从而得到位移误差erroro采用7个语言变量来定义位移误差,分别记为负大(NB)、负中(NM)、负小(NS)、零(Z)、正大(PB)、正屮(PM)、正小(NS)O位移误差的基木论域[40,+10],选取7个语言变量，取量化论域为卜5,5],量化因子为心=命=0・5。位移误羌的隶属度图如图2.3.3所示。inputvariableerror*图2.3.3位移误差的隶属度图对于输入2位移误差变化率errorate,通过对位置误差微分可以求得。采用7个语言变量来
13、定义位移误差,分别记为负大(NB)、负中(NM)、负小(NS)、零(Z)、正大(PB)、正中(PM)、正小(NS)。位移误差变化率的基本论域卜20,+20],选取7个语言变量，取量化论域为卜5,5],量化因子为Kc=^-=0,25.位移误差变化率的隶属度图如图2.3.4所示。inputvariableerrorate"图2.3.4位移误差变化率的隶屈度图对于输出变量u,此信号通过解模糊，给出相应PWM波指令。采用7个语言变量来定义位移误差,分别记为负大(NB)、负中(NM)、负小(NS)、零(Z)、正大(PB)、正中(PM)、正小(NS)。其归一化基本论域
14、卜1,+1],取量化论域为卜6,6],量化因子为心=
15、=6.控制信
