基于智能控制的直流电机PWM调速外文翻译资料

 2022-01-16 07:01

基于智能控制的直流电机PWM调速

文斌·亚纳,达达·旺布,彭飞·贾克,魏国立,

华北电力大学和云南电网公司研究生工作站,昆明,650217*b

云南电力测试研究集团有限公司电力研究有限公司 昆明市铁人学院,650217,华北电力大学,北京,102206

概论

讨论了基于智能控制的直流电机PWM调速问题。在建立了被控对象的数学模型后,利用SIMULINK进行了仿真。这,这个 介绍了直流电机的PWM双极驱动,设计了模糊控制器和神经网络控制器,并讨论了人工智能在调速中的应用。 N型直流电动机。

2011年,Elsevier有限公司出版。德生·达什·吴负责的遴选和同行评议。通过-NC-ND许可证在CC下打开访问权限.

关键词:直流电机调速;PWM双极调速;模糊PID控制;神经网络控制。

  1. 介绍

直流电机以其良好的启断性能和易于控制的调速,在冶金、机械制造和轻工业中得到了广泛的应用。近几年来 随着电力电子技术的发展,晶闸管整流器被广泛应用于直流电机的供电中,取代了交流电机-直流发电机的电源系统。 。但直流电机速度控制系统是一个复杂的多变量非线性控制系统,由于各参数相互影响,抗干扰能力较弱,不适用。 可用于高控制性能场合。

因此,为了提高直流电机调速系统的抗干扰性和鲁棒性,提高调速系统的响应速度和稳定精度,本文对此进行了探讨。 基于模糊控制和神经网络控制的e PWM直流电机调速系统。

  1. 直流电机调速系统仿真模型

在图1中,给出了利用matlab/Simulink建立的仿真模型,其中asr是速度控制器,acr是电枢电流控制器,pwm模块提供所需的PWM波形。 对于双极性H桥[1]。在仿真模型中采用了一台240-V额定转速为1220 rpm的5 Hp直流电动机.仿真中使用的直流电机的等效电路参数如下:

图1.直流电机调速系统的SIMULINK模型

在图2中,它显示了PWM模型和ACR模型的内部结构。

图2.PWM模型和ACR模型的内部结构

  1. 普通PID控制器众所周知,传统的PID控制是一种成熟且应用广泛的工程控制方法。线性时-i的结构和参数的条件 不变量系统已知,控制性能好,算法简单,易于实现。PID的调节对象控制器是系统的误差,它是一种规模,积分,微分调整规则,它的方程是:

其中KP、Ki、KD是PID控制器的参数,Et()是控制器的偏差输入信号,Ut()是控制信号。在图3中,它显示了仿真模型。 普通PID控制器。

图3.普通PID控制器的仿真模型

  1. 模糊控制器

模糊控制是一种基于模糊集理论、模糊语言变量和模糊逻辑的计算机智能控制。这个基本概念是由著名的美国大学教授提出的。 L.A.Zadeh大学。经过20多年的发展,模糊控制理论取得了很大的成功。

模糊控制器又称模糊逻辑控制器。由于模糊控制规则是用模糊理论的模糊条件语句来描述的,所以它是一种语言控制器,所以 Tlsquo;s又称模糊语言控制器。

模糊控制器的组成如图4所示:

图4模糊控制的组成

    1. 模糊界面

模糊控制器的输入模糊化是解决控制输出问题的重要手段,它实际上是模糊控制器的输入接口。其主要作用 CT正在把真实的,实际上是定量的,转化成一个模糊的向量。在这种情况下,它是一个单变量2D模糊控制器。描述了误差E、误码率EC和控制量u的模糊集。 同样地,一样地:

E和EC的讨论领域是:{minus;3,-2,-1,0,1,2,3}

u的话语域是:{minus;4.5,-3,-1.5,0,1.5,3,4.5}

    1. 知识库

Knonledge数据库由数据库和规则库组成。数据库由所有输入、输出变量的模糊子集的隶属度向量值组成。如果该域是连续域,则它的 一个成员函数。在求解规则推理的模糊关系方程时,为推理机提供数据。

规则库由模糊控制的所有规则组成。在推理中,它为推理机提供控制规则。规则的个数与模糊子集的除法有关。 f模糊变量。模糊子集越多,规则越多,但它并不代表规则库的准确性较高。规则库的准确性也与ACCURA有关。 专家知识。

    1. 推理,论证

在模糊控制中,推理是利用输入模糊量和模糊控制规则来完成模糊推理,求解模糊关系方程,得到模糊控制体积的部分。在hellip;hellip;里面 模糊控制,考虑推理时间,通常采用一种简单的推理方法。

前面的模糊控制规则可以用模糊规则表(表)来描述。1)有49条模糊规则,各种模糊语句之间的关系为:

上表所示的模糊规则可以表示为:

R1:如果E为NB,EC为NB,则U为PB

R2:如果E为NB,EC为NS,则U为PM。

表1.模糊规则表

基本结构可以归结为A和B然后C,其中A是域U的模糊子集,B是域V的模糊子集。根据控制经验,控制决策 表R是笛卡尔积UVtimes;的模糊子集。在一段时间内,它的控制体积是由下列方程式:

在方程中,

times;-模糊直积运算

。-模糊综合运算

    1. [计]逆模糊化

得到结果后,完成了模糊控制的推理。然而,目前所得到的结果仍然是模糊向量,不能直接用作控制量。 因此,必须对结果进行转换,以便得到清晰的输出。这个过程就是去模糊化。通常,具有转换函数的输出部分称为解模糊部分。 接口

为了获得精确的控制量,需要用模糊方法来表示计算出的隶属函数的输出。本文采用加权平均法。对于每个元素 域,(1,2,)i xi n=,它作为输出模糊集隶属度u()的加权因子,即取乘积()i徐i,然后计算出输出模糊集隶属度u()的和。 CT和会籍,然后计算如下:

平均X0是加权平均法得到的模糊集的所需输出。最后,输出X0乘以定量因子,以满足控制要求。TH 得出了控制容积的实用价值。

图5和图6给出了模糊PID控制器的SIMULINK模型和模糊控制规则,并给出了误差E、误差变化率ecc和c的模糊隶属函数图。 OnControl卷U。

图5.模糊PID控制的仿真模型

图6.误差E、误差变化率EC和控制量u的模糊隶属函数图

  1. 神经网络控制器

神经网络控制是20世纪80年代发展起来的自动控制领域的前沿课题之一,它是智能控制的一个新分支,为解决这一问题开辟了新的途径。 复杂非线性、不确定、未知系统的控制问题。

由具有自学习和自适应能力的单神经元组成的单神经元自适应智能PID控制器,不仅结构简单,而且能够适应变化。 对环境的影响。它还具有很强的鲁棒性。PID控制需要调整比例控制、积分控制和微分控制三种控制效果,以形成协调和相互依存的关系。 为了达到良好的控制效果。这种关系不是简单的线性组合,它可以从非线性最优关系的无限变化组合中形成最佳关系。 p.神经网络具有任意非线性能力,通过学习系统的性能,可以实现PID控制的最佳组合。

神经元的学习规则:无监督Hebb学习规则、监督Delta学习规则和监督Hebb学习规则。单神经元自适应控制器实现了 通过调整权重系数的自适应性和自组织性,实现权系数调整是根据监督Hebb学习规则进行的。控制 学习算法是:

在方程式中,

eta;I、eta;P、eta;D分别是积分、比例和微分的学习率。K是神经元的比例系数,Kgt;0。

积分I、比例D和微分P分别采用不同的学习速率eta;I、eta;P、eta;D。从而分别调整不同的权重系数。

K值的选择是非常重要的。K值越大,速度越快。但大的超调甚至可能使系统失去稳定性。当被控对象延迟增加时,t 为了保证系统稳定,必须降低k值。如果K值选择过小,也会使系统效率变差。

图7给出了神经网络PID控制器的Simulink仿真模型。

图7.神经网络控制器的仿真模型

  1. 结论

图8给出了普通PID控制器、模糊PID控制器和神经网络PID控制器的方波响应曲线。从图片中我们可以看到方波r 模糊PID控制器和普通PID控制器的响应相似,但模糊PID控制器的跟踪曲线更平滑,神经网络PID控制器的跟踪最平滑。 曲线和最小误差与输入信号。显然,神经网络PID控制的应用可以很好地提高控制性能,而模糊PID控制则是一种很好的控制方法。 对于一个复杂的非线性系统,由于其简单的应用,它可以实现简洁有效的控制要求。

图8.普通PID控制器、模糊控制器和神经网络PID控制器的方波响应曲线

参考文献

  1. Saffet Ayasun,Guuml;ltekin Karbeaz。直流电机速度控制方法,利用MATLAB/SIMULINK及其在本科电机课程中的集成[C]。计算机应用 工程教育,2007年:347-354。
  2. Ayuuml;tel Gelen,Saffet Ayasun。基于电力电子变流器的直流电机调速方法的MATLAB/SIMULINK实现[C]。题名/责任者:Int J.卷二十五, 第1号,第33至41页,2009年。[3] Sung-Ki Sul.电机驱动系统控制[M],2011:46-47,157-208.

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[5]L.P.J.Veelen 草皮。人工神经网络分析与应用[M],1995:6-4

采用均匀PWM控制的三相变速直流传动系统性能评价

Sadeq A.Hamed,IEEE成员

直流驱动系统的脉宽调制(PWM)控制被认为是对传统相控系统的挑战。这是一个被期望的现实。由于控制开关和控制开关功率开关器件(如门极关断晶闸管(Gto)的可用性和功率容量的增加,绝缘栅双极晶体管(Gto)受到影响。(IGBT)和MOS控制晶闸管(MCT)。具有均匀PWM(UPWM)控制的三相单象限变速直流电机驱动系统的性能特点在流行的风扇型负载特性下,在整个操作范围内进行评估。这包括负载和线路电流的谐波含量。实验验证的MMANATICAL模型就是为此目的而建立的。系统的求解过程是在给定的加载条件下进行的,从实际的角度来看,这是非常必要的。直升机的影响文中详细研究了吴氏频率对系统性能特性的影响,包括负载和线路电流的谐波含量,并将其与增加的谐波进行了比较。电枢时间常数。结果表明,随着斩波频率的增加,负载和线路侧的各项性能参数几乎都得到了改善。还有,切碎的频率,什么时候在折痕,对负载和线路谐波的幅值和阶次都有利的影响。它降低了低阶har-monics的振幅,简化了过滤过程。占主导地位的高阶谐波的离子要求。但是,当斩波频率超过某一水平时,这可以看作是电动机电枢时间的函数。它的影响几乎可以忽略不计,因此实际上是没有道理的。

1介绍

HYRISTOR相控式交直流变流器不需要任何特殊的换流方式,因此在直流电力调理系统中得到了广泛的应用。然而,这些转换器在固有的缺点是考虑到所涉及的系统的性能特点,这些缺点会随着相位控制角度的增加而受到不利的影响。串联电感插入显然,负载电路是提高此类系统性能的唯一著名方法,特别是在负载侧。

图1.驱动系统的功率电路配置。

这是在系统的成本、体积、重量、效率、噪音和较慢的电流响应上实现的。在这种情况下,消除di的滤波器电感的最佳值。Bhat等人计算并报告了三相全控变换器直流电机驱动的连续导通,并将负载电流的纹波减小到规定的值。[1]。

采用脉宽调制(PWM)控制的强迫换向变换器已经研制成功,与相控变换器相比性能有了较大的提高.对于相同的电枢与传统的转换器相比,减小了负载电流的纹波和不连续导通操作的区域。然而,这样的转换器具有相当复杂的换向,反映在系统成本和可靠性中的电路。在开发的各种电源电路配置中,由Kataoka等[2]开发的PWM拓扑出现为M由于其简单性,PWM控制策略的流行和令人满意的形式是最流行的和令人满意的形式。后来,Bisis等[3],[4]对不同的PWM控制模式进行了研究,以降低T的振幅。线路电流的低阶谐波。计算结果基于对无源负载的简化分析,并以相对于直流环节电流的归一化形式表示。有一个理想的平顶形状。Doradla等人报道了PWM控制的正弦模式。[5]。三相变流器的输入输出特性对采用强迫换相的C型电动机进行了研究。对27种不同工作方式的状态方程进行了整理,其中大部分是由强迫换相电路引起的。伊利解决了。由于所提出的开关模式,负载电流和线路电流包含奇偶谐波,包括第二、第三和第四分量。

受控导通和受控关断功率开关器件的增加的可用性和功率能力,例如门极关断晶闸管(Gto)、绝缘栅双极晶体管(Igbt)和MOS控制晶闸管(Mct)[6],有望用pwm来增强自换向交直流变换器。在可用功率额定值内更换常规相位受控转换器的控制策略。它们还避免了强制换向的对应部件的缺点,这些缺点主要切换限制、设计复杂度和这种系统的成本。可变斩波频率下工作的灵活性是自换向PWM变换器的附加优点。莫近来发表的论文[7]-[9]的主题是具有PWM控制的AC-DC自换向转换器的分解和实现。在这些论文中,单一的一般性能特征-研究了采用均匀和正弦PWM控制的相位直流驱动系统。最近,对三相脉宽调制的交流直流变换器进行了数学建模和实验验证。[10]。该系统的发展模型是以

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资料编号:[1298]

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