高性能智能控制器

1、適用于感應(yīng)電機(jī)速度控制的高性能智能控制器美國senthilkumara，和美國vijayanb系電氣和電子工程技術(shù)研究所，聯(lián)合，哥印拜陀，泰米爾納德邦，印度摘要：本文提出了一種應(yīng)用于感應(yīng)電機(jī)（IM）驅(qū)動(dòng)器的實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)情緒改進(jìn)的控制器。我們用模糊技術(shù)通過計(jì)算傳感器輸入改進(jìn)了基于大腦情感學(xué)習(xí)智能控制器（BELBIC）設(shè)計(jì)。該控制器被稱為基于模糊的大腦情感學(xué)習(xí)智能控制器（BELFBIC）。這是第一次，大腦情感學(xué)習(xí)和基于模糊智能控制器用于空間矢量脈寬調(diào)制逆變器供電異步電機(jī)的V / F速度控制。V / F控制簡單，比較容易實(shí)現(xiàn)。它提供了足夠大多數(shù)應(yīng)用的電動(dòng)機(jī)性能。還進(jìn)行PID控制器和模糊控制器的比較分析，

2、并在MATLAB/SIMULINK環(huán)境中進(jìn)行了仿真。該控制器順利實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)使用基于三相0.5 HP實(shí)驗(yàn)室鼠籠式IM數(shù)字信號(hào)控制器（dsPIC30F2010）。關(guān)鍵詞：情感學(xué)習(xí)，感應(yīng)電機(jī)（IM），智能控制器，BELFBIC，PID，模糊控制，V / F速度控制1.簡介異步電動(dòng)機(jī)（IMS）已成為現(xiàn)代社會(huì)的工業(yè)主力。由于它們價(jià)格便宜，結(jié)構(gòu)堅(jiān)固且簡單，維護(hù)成本低，產(chǎn)量高，可靠性好，輸出功率大，體積比和低工作噪音，在百余年前，這些電機(jī)已經(jīng)投入使用。盡管優(yōu)點(diǎn)很多，完善感應(yīng)電機(jī)控制參數(shù)的滑爽性和功率損耗卻是充滿挑戰(zhàn)的1，2。在直流（DC）電動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)器上3，間接矢量控制技術(shù)能夠得到良好的動(dòng)態(tài)響應(yīng)。將矢量控制應(yīng)

3、用于異步電機(jī)變頻調(diào)速。矢量控制方案無法保持當(dāng)基準(zhǔn)磁通在弱磁通區(qū)域被改變時(shí)轉(zhuǎn)矩和通量之間的去耦的特性。運(yùn)用許多方法已經(jīng)開發(fā)出了異步電機(jī)變頻調(diào)速1,4，正如直接轉(zhuǎn)矩控制（DTC）方法的開發(fā)，它測試感應(yīng)電機(jī)的驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)5,6。但用DTC方法，很難控制在低速的轉(zhuǎn)矩和噪音，為了解決上述問題，已開發(fā)出各種智能系統(tǒng)7-23。人工智能（AI）技術(shù)，諸如專家系統(tǒng)（ES），模糊邏輯（FL），神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）（NN），或生物激勵(lì)（BI）的遺傳算法（GA），最近已經(jīng)施加在在馬達(dá)驅(qū)動(dòng)器中。 AI系統(tǒng)已經(jīng)開發(fā)出了控制與自我學(xué)習(xí)能力的驅(qū)動(dòng)器。 AI系統(tǒng)智力是用來解決控制問題7。基于規(guī)則的ES，被應(yīng)用FL和NN技術(shù)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)

4、7-9。 L·棟和E·伊斯基耶多分析了BI系統(tǒng)10。 NN技術(shù)被應(yīng)用于控制交變電流驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)9,11-16。根據(jù)遺傳學(xué)的猜測，已經(jīng)被應(yīng)用到驅(qū)動(dòng)器17。另外，強(qiáng)大的智能控制和估計(jì)技術(shù)可混合AI系統(tǒng)如神經(jīng)模糊使用，對(duì)神經(jīng)遺傳與神經(jīng)模糊遺傳系統(tǒng)7等進(jìn)行開發(fā)。研究人員試圖基于人類大腦的行為25-27發(fā)展的典范對(duì)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和滑模控制方法的比較進(jìn)行解釋18，19。 J·莫蘭和C·?？萍{斯開發(fā)的不用于任何執(zhí)業(yè)領(lǐng)域的杏仁核和上下文處理的計(jì)算模型叫做腦情感學(xué)習(xí)（BEL）模型27。 2004年，盧卡斯開發(fā)的基于BEL的智能控制器28被命名為腦情感學(xué)習(xí)型智能控制器（BELBI

5、C），該控制器已應(yīng)用于許多工業(yè)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)29-36。情緒改進(jìn)控制器適用于采暖，空調(diào)，洗衣機(jī)和微換熱器29-31。該控制器被應(yīng)用于汽車懸掛控制系統(tǒng)與天車33，34。首次，M.A拉赫曼，R.M 米拉斯，已經(jīng)將這種情感控制應(yīng)用于永磁同步電機(jī)36的速度控制。 Markadeh GRA和Daryabeigi E將這個(gè)控制器應(yīng)用于異步電機(jī)40的速度和流量控制。在本文中，我們運(yùn)用模糊技術(shù)通過計(jì)算傳感輸入對(duì)BELBIC設(shè)計(jì)進(jìn)行了改善，正因?yàn)槿绱?，控制器的性能得到改善。本文所提出的智能控制器叫做BELFBIC。第一次，我們提出，一個(gè)用于三相異步電機(jī)驅(qū)動(dòng)的V / f速度控制的新BELFBIC。我們提出的控制方法在M

6、atlab / Simulink環(huán)境中進(jìn)行了仿真。所提出的異步電機(jī)的情緒控制器已經(jīng)在實(shí)驗(yàn)室內(nèi)實(shí)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)，它展現(xiàn)了利基工業(yè)規(guī)模的利用的良好前景。2、 異步電動(dòng)機(jī)的數(shù)學(xué)模型正如任何電力電子驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的控制，場的數(shù)學(xué)模型是需要進(jìn)行設(shè)計(jì)的，異步電機(jī)的模型是根據(jù)旋轉(zhuǎn)（D,Q）域引用（不飽和）的概念確立的。 （1） （2） （3） （4）式中，和為定子直接與定子正交的軸分電壓。和是轉(zhuǎn)子直接與轉(zhuǎn)子正交的軸分電壓。電流的磁鏈?zhǔn)怯晒剑?）給出（5）異步電機(jī)的電氣部分可有一個(gè)四階狀態(tài)空間模型（4×4）進(jìn)行說明，通過聯(lián)立等式（1）-（5）得到等式（6）為其中A是由下式給定產(chǎn)生的瞬時(shí)轉(zhuǎn)矩由下式給出電感表示的電

7、磁轉(zhuǎn)矩由下式給出馬達(dá)的機(jī)械部分模型是由以下方程建立這個(gè)異步電機(jī)模型通過比例積分微分（PID）控制被進(jìn)行進(jìn)一步的設(shè)計(jì)。模糊與BELFBIC的控制策略。3. 基于異步電機(jī)V / F控制常規(guī)PID系統(tǒng)PID控制器旨在為IGBT提供控制信號(hào)的。逆變器的輸出是V / F控制，它被給定為三相異步電動(dòng)機(jī)輸入。其速度被取為反饋，并將其與設(shè)定速度進(jìn)行比較。該誤差信號(hào)被給定為PID控制器的輸入?？臻g矢量調(diào)制（SVM）最初是作為三相逆變器脈寬調(diào)制（PWM）的載體。以較低的總諧波失真提供了一個(gè)用于電動(dòng)機(jī)的的較高電壓的正弦波是較復(fù)雜的技術(shù)?？臻g矢量脈寬調(diào)制（SVPWM）方法是所有變頻驅(qū)動(dòng)應(yīng)用PWM技術(shù)中較先進(jìn)的PWM方

8、法，可能是最好的。比例-積分-微分控制器（PID控制器）是一個(gè)廣泛應(yīng)用于工業(yè)控制系統(tǒng)的通用控制回路反饋機(jī)制。 PID是最常用的反饋控制器。定義U（t）為控制器輸出時(shí)，PID算法的最終形式是 式中 ：比例增益， ：積分增益，   積分限為從0到t。 ：微分增益 E：誤差 T：時(shí)間或瞬時(shí)時(shí)間（當(dāng)前）齊格勒-尼庫斯整定方法被用于調(diào)節(jié)PID控制器。比例，積分和導(dǎo)數(shù)項(xiàng)是為了計(jì)算PID控制器輸出的。PID控制器計(jì)算一個(gè)測量的過程變量與所需的設(shè)定點(diǎn)之間的“誤差”值。我們已經(jīng)完成基于絕對(duì)值積分的的誤差（IAE）的控制器的調(diào)節(jié)。 積分的的限是從0到42。我們從產(chǎn)生的參考頻率輸出正比于絕對(duì)誤差

9、在IAE基礎(chǔ)上對(duì)Kp，Ki和Kd的值進(jìn)行調(diào)整和計(jì)算。 =0.01，=1.5750和=11.52?？刂破髟噲D通過調(diào)節(jié)過程控制輸入，以最小化誤差。 PID控制器計(jì)算一個(gè)“誤差”值作為測量的過程變量和所需的點(diǎn)之間的差異?？刂破髟噲D通過調(diào)節(jié)過程控制輸入，以最小化誤差。 4.基于模糊V / F控制系統(tǒng)感應(yīng)電動(dòng)機(jī)的速度控制是通過維持電壓頻率比恒定進(jìn)行以避免氣隙磁通變化。模糊系統(tǒng)算法根據(jù)語言規(guī)則處理數(shù)據(jù)庫中的輸入，并將基本頻率的變化作為它的輸出24。因此，該信號(hào)被加到產(chǎn)生的實(shí)際基頻基準(zhǔn)的最后一個(gè)頻率值。工作的IGBT產(chǎn)生PWM信號(hào)。三相感應(yīng)電機(jī)通過一個(gè)基頻和等效電壓PWM逆變器，使得保持恒定V / f比值供

10、給。模糊化是最小-最大型，去模糊化是中央型。有2個(gè)輸入變量和1個(gè)輸出變量。我們使用7輸入隸屬函數(shù)和9個(gè)輸出隸屬函數(shù)。模糊規(guī)則庫如表1所示，語言描述如下：“NB”是“負(fù)大”，“NM”，是“負(fù)中”，“NS”是“負(fù)小”，“Z”是“零”，“PS”為“正小”，“PM”，是“正中”，“PB”為“正大”，“NVB”是負(fù)的非常大“和”PVB“是”積極正和非常大的。“前兩個(gè)規(guī)則的描述如下在“速度誤差”語言變量的話語宇宙被設(shè)計(jì)為-30，30轉(zhuǎn)速區(qū)間。因此，有人1-1由模糊化過程之前除以速度誤差信號(hào)歸為一。 “速度誤差變化”語言變量調(diào)整為-30，30轉(zhuǎn)，這是除以30取信號(hào)到1,1區(qū)間的話語世界。以類似的方式，將“頻

11、率變化”輸出用1,1區(qū)間赫茲語言變量乘以30把它帶到了-30，30。模糊控制器的表面視圖顯示在圖8.當(dāng)應(yīng)用于異步電機(jī)調(diào)速的Mamdani型模糊系統(tǒng)的控制策略，相比于其他類型的產(chǎn)生極好的效果。表1 模糊規(guī)則庫如果（速度誤差為NB）和（速度誤差變化NB）然后（頻率變化NVB）如果（速度誤差為NB）和（速度誤差變化NM）然后（頻率變化為NB）“速度誤差”的論域被設(shè)計(jì)為-30，30轉(zhuǎn)速區(qū)間。因此，通過除以模糊化過程之前速度誤差信號(hào)得-1,1?！八俣日`差變化”的裕量調(diào)整為-30，30轉(zhuǎn)，這是除以30取信號(hào)到-1,1區(qū)間的論域。以類似的方式，用“頻變”輸出裕量-1,1赫茲區(qū)間乘以30把它帶到了-30，30

12、。模糊控制器的表面視圖顯示如圖8。相比于其他類型，異步電機(jī)的調(diào)速采用馬丹尼型模糊系統(tǒng)的控制策略能產(chǎn)生極好的效果。5. 提議大腦情感學(xué)習(xí)和基于異步電機(jī)V / F控制結(jié)構(gòu)基于模糊智能控制器（BELFBIC）大腦情感學(xué)習(xí)和基于模糊智能控制器（BELFBIC）是用于三相感應(yīng)電機(jī)的V / F速度控制的。在哺乳動(dòng)物中，邊緣系統(tǒng)用于處理的情緒反應(yīng)。邊緣系統(tǒng)存在于是大腦皮質(zhì)38中。邊緣系統(tǒng)的主要組成部分是杏仁核，軌道額葉皮質(zhì)，丘腦和感覺皮層。杏仁核可以與邊緣系統(tǒng)40中的所有其他皮質(zhì)溝通。該系統(tǒng)的主要情感調(diào)節(jié)發(fā)生在杏仁核內(nèi)。即，刺激和其情緒結(jié)果的關(guān)聯(lián)發(fā)生在這個(gè)區(qū)域中。刺激和其情感結(jié)果的關(guān)聯(lián)發(fā)生在杏仁核。杏仁核的

13、任務(wù)是將一個(gè)初級(jí)情感值分配給與初級(jí)加固配對(duì)的每個(gè)刺激。這個(gè)任務(wù)是由前額皮層提供幫助。在學(xué)習(xí)理論方面，杏仁核出現(xiàn)處理初級(jí)加固的呈現(xiàn)，而前額皮層參與了檢測加固40的遺漏。的BEL處理（BELBIC）的開發(fā)的網(wǎng)絡(luò)模型的圖形描繪示于圖。 9 40。模擬的哺乳動(dòng)物腦的某些部分的計(jì)算模型結(jié)構(gòu)如圖10所示40。該BELBIC背后的機(jī)制是基于感覺輸入和情緒線索。在感應(yīng)電動(dòng)機(jī)中，反饋信號(hào)被作為感覺輸入。情感線索取決于性能目標(biāo)。情感的學(xué)習(xí)過程發(fā)生在杏仁核?，F(xiàn)有BELBIC控制器通過施加模糊技術(shù)通過計(jì)算感覺輸入進(jìn)行修改。因此，BELBIC是為了提高控制參數(shù)，如超調(diào)量，穩(wěn)態(tài)誤差，穩(wěn)定時(shí)間和感應(yīng)電機(jī)速度控制上升時(shí)間改名

14、為BELFBIC。BELFBIC模型如圖1所示。杏仁核和前額皮層形成與每個(gè)感覺輸入相連的網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)。此外，還有的杏仁核內(nèi)對(duì)于丘腦輸入另一個(gè)連接。此輸入的值等于感覺輸入40的最大值。BELFBIC基于控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖2所示。三相交流電源經(jīng)過一個(gè)轉(zhuǎn)換器轉(zhuǎn)換成直流電。直流由逆變器轉(zhuǎn)換成交流控制。逆變器的IGBT開關(guān)脈沖通過BELBIC控制器控制。 BELBIC控制器獲取速度和頻率從異步電機(jī)中反饋，它產(chǎn)生對(duì)逆變器IGBT開關(guān)的時(shí)間脈沖的。基于這些脈沖，逆變器輸出變化能保持恒定的V / F37。通過這個(gè)方法能有效地實(shí)現(xiàn)三相異步電機(jī)的速度控制。 BELFBIC模型可作如下說明。情感線索可由等式13來計(jì)算。

15、誤差信號(hào)，傳感器輸入，情感規(guī)則，圖1 BELFBIC模型圖2 BELFBIC基本控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)感覺輸入（SI）可以通過等式14來計(jì)算。式中EC，MO，SI和e是情感線索，控制模式輸出，感覺輸入和輸出誤差。 J1和J2是要調(diào)整以獲得所需的控制器輸出的增益。£=£1，£2。 。£N是集合x的一個(gè)模糊子集，由£F（X）來表示;=1，2。 。 。 N是集合y的模糊子集，由F（Y）表示;R =RIJ n×m個(gè)F（X，Y）;。N，M=7，R是規(guī)則。杏仁核輸出由等式15給出。前額皮層輸出由公式16給出。是前額的連接增益。 是扁桃體連接的增益。模型的輸

16、出是由等式17給出。 基于三相感應(yīng)電機(jī)的V / f速度控制BELBIC控制器如圖3所示。將感應(yīng)電動(dòng)機(jī)的實(shí)際速度與參考速度進(jìn)行比較，可以提供帶有速度誤差和速度誤差的變化的BELFBIC的輸入。該BELFBIC系統(tǒng)處理輸入的同時(shí)提供其模型輸出（MO）的基準(zhǔn)頻率。此后，該信號(hào)被與VSI的實(shí)際頻率相比較的結(jié)果是頻率誤差。SVPWM發(fā)生器產(chǎn)生基于頻率誤差的16進(jìn)制橋型逆變器的脈沖。三相異步電動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)器的BELFBIC的提出，是用原型數(shù)字信號(hào)控制器(dsPIC30F2010)實(shí)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)的。圖3 基于三相異步電機(jī)V/f速度控制的BELFBIC仿真模型圖4 試驗(yàn)裝置系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)裝置的系統(tǒng)如4所示。BELBIC控制器

17、產(chǎn)生用于開啟六個(gè)IGBT的PWM信號(hào)。三相感應(yīng)電動(dòng)機(jī)用的PWM逆變器具有一個(gè)基本頻率和等效電壓，如將V / f比值保持恒定。異步電動(dòng)機(jī)的輸入由三相0.5千瓦電壓型逆變器使用dsPIC與PIC單片機(jī)的20 kHz的開關(guān)頻率供給。電動(dòng)機(jī)的動(dòng)力為0.5馬力。電動(dòng)機(jī)的速度是由光學(xué)傳感器感測到，并且它的輸入被提供給的PIC微控制器。PIC微處理器將數(shù)據(jù)發(fā)送到數(shù)字信號(hào)控制器（dsPIC30F2010）。 BELFBIC控制器可通過dsPIC控制器實(shí)現(xiàn)，并產(chǎn)生開關(guān)頻率來控制IGBT。逆變器是專門為這個(gè)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，用裝有25A的IGBT-1200V六個(gè)功率開關(guān)，驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)已經(jīng)用快速和智能IGBT驅(qū)動(dòng)器設(shè)計(jì)，保證了

18、逆變器和控制系統(tǒng)39之間的距離。除了這一點(diǎn)，有用來顯示電機(jī)速度和鍵盤設(shè)置的LCD，并且監(jiān)視的參數(shù)通過該電平轉(zhuǎn)換器（MAX232）發(fā)送到PC端。 BELBIC控制器用于低，中測試和額定轉(zhuǎn)速下的各種載荷。 6、結(jié)果與討論6.1、仿真結(jié)果感應(yīng)電機(jī)的參數(shù)在表2中給出。在這一部分中，分析整個(gè)控制器在設(shè)定為2000轉(zhuǎn)每分空載下的速度響應(yīng)。表2 電機(jī)參數(shù)圖5 基于PID控制器的速度響應(yīng)圖6 基于模糊控制器的速度響應(yīng)設(shè)定為2000轉(zhuǎn)每分的PID控制器模擬結(jié)果如圖5所示。設(shè)定為2000轉(zhuǎn)每分的模糊控制器模擬結(jié)果如圖6所示。在本節(jié)中，對(duì)常規(guī)PID控制器和模糊控制器進(jìn)行比較分析，以驗(yàn)證所提出BELBIC控制器。圖7

19、顯示了BELBIC控制器在2000rpm的設(shè)定速度下的速度響應(yīng)。圖8顯示出帶有BELBIC控制器的異步電動(dòng)機(jī)滿載時(shí)三相定子電流。圖9顯示出具有BELFBIC控制器異步電動(dòng)機(jī)滿載時(shí)轉(zhuǎn)矩波形。圖10示出了具有BELFBIC控制器的異步電機(jī)從空載到半載的負(fù)荷轉(zhuǎn)矩的變化波形。負(fù)荷在0.27秒時(shí)從空載變化到半載。PID，模糊和BELFBIC控制器的性能比較結(jié)果列于表3。根據(jù)模擬結(jié)果，BELBIC控制器在輸出穩(wěn)定時(shí)間和上升時(shí)間相比PID控制器和模糊控制器具有較少的過沖。6.2、 實(shí)驗(yàn)結(jié)果在本節(jié)中，對(duì)BELBIC控制器實(shí)時(shí)速度響應(yīng)進(jìn)行了討論?？蛰d情況下，速度為800轉(zhuǎn)、1000轉(zhuǎn)和1440轉(zhuǎn)的硬件測試結(jié)果如圖11、12、13。圖7 基于BELFBIC控制器的速度響應(yīng)圖8 三相負(fù)載電流圖9 轉(zhuǎn)矩波形圖10 改變負(fù)載得到的轉(zhuǎn)矩波形表4 空載時(shí)BELFBIC控制器實(shí)驗(yàn)結(jié)果BELFBIC controller performances under no load results are given in Table 4.空載時(shí)BELFBIC控制器實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表4.圖11 空載定速800轉(zhuǎn)的BELFBIC響應(yīng)圖12 空載定速1000轉(zhuǎn)的BELFBIC響應(yīng)圖13 空載定速1440轉(zhuǎn)的BELF