感應(yīng)電機(jī)直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)中的模糊控制研究

1 引言
    直接轉(zhuǎn)矩控制技術(shù)一誕生，就以其新穎的控制思想，簡潔明了的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，優(yōu)良的動、靜態(tài)性能受到了普遍的關(guān)注和得到迅速的發(fā)展。盡管直接轉(zhuǎn)矩控制具有上述優(yōu)點(diǎn)，但仍存在不完善之處：如傳統(tǒng)直接轉(zhuǎn)矩控制中采用Bang—Bang控制，起動和轉(zhuǎn)速突變時(shí)響應(yīng)較慢；低速時(shí)，存在較大的轉(zhuǎn)矩和磁鏈脈動；另外，如何提高速度辨識精度和改善速度調(diào)節(jié)性能也是研究的熱點(diǎn)問題之一。
    模糊控制是一種典型的智能控制方法，其基本思想是把人類專家對特定被控對象或過程的控制策略總結(jié)成一系列控制規(guī)則，通過模糊推理得到控制作用集，作用于被控對象或過程。模糊控制不依賴于對象特性，無需建立數(shù)學(xué)模型，且控制具有較強(qiáng)的魯棒性，是解決不確定系統(tǒng)控制的有效途徑，可用于非線性、時(shí)變系統(tǒng)的控制。為改善性能，很多直接轉(zhuǎn)矩控制方案就速度調(diào)節(jié)、電阻辨識、速度辨識、磁鏈辨識補(bǔ)償和滯環(huán)調(diào)節(jié)器方面引入模糊理論，取得較好效果。

2 常用模糊控制器在控制系統(tǒng)中的應(yīng)用
2．1 控制器
    傳統(tǒng)直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)采用Bang—Bang控制，滯環(huán)調(diào)節(jié)器的容差影響磁鏈和轉(zhuǎn)矩脈動。容差大小是一個模糊量，無法根據(jù)磁鏈、轉(zhuǎn)矩誤差的量確定數(shù)學(xué)模型，采用模糊控制，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)知識來確定容差不失為一明智選擇。采用的模糊控制器只有兩個輸入變量，轉(zhuǎn)矩誤差和磁鏈角，其輸出變量為占空比，通過控制規(guī)則選擇合適占空比，減小了低速下磁鏈和轉(zhuǎn)矩脈動。采用磁鏈誤差、轉(zhuǎn)矩誤差和電機(jī)工作點(diǎn)作為模糊控制器的輸入變量，該方法的新穎之處在于將電機(jī)工作點(diǎn)作為模糊控制器輸入變量，在轉(zhuǎn)矩和轉(zhuǎn)速為坐標(biāo)軸坐標(biāo)系中，按工作時(shí)轉(zhuǎn)矩、轉(zhuǎn)速所占額定值的百分比確定工作點(diǎn)，按轉(zhuǎn)矩轉(zhuǎn)速百分比相等線左右各分3個區(qū)。文獻(xiàn)根據(jù)異步電機(jī)定子磁鏈偏差和轉(zhuǎn)矩偏差以及定子磁鏈的所在位置，運(yùn)用模糊邏輯技術(shù)動態(tài)地得到電機(jī)所期望的空間電壓矢量，再結(jié)合SVM技術(shù)實(shí)現(xiàn)對異步電機(jī)的控制。
    直接轉(zhuǎn)矩控制中都采用速度閉環(huán)控制，以增強(qiáng)控制系統(tǒng)對外界擾動的抗干擾能力和適應(yīng)負(fù)載變化的能力。將給定轉(zhuǎn)速和反饋速度(估算或檢測)的差值作為速度調(diào)節(jié)器的輸入信號，由速度調(diào)節(jié)器根據(jù)速度的變化產(chǎn)生轉(zhuǎn)矩給定Tg信號。常用的速度反饋中，都采用PI控制器，但系統(tǒng)參數(shù)一旦選定，不能根據(jù)實(shí)際情況改變，沒有自適應(yīng)能力。因此，文獻(xiàn)提出通過選用速度誤差和誤差變化率作為模糊變量，通過控制規(guī)則來實(shí)現(xiàn)速度跟隨，提高了系統(tǒng)的響應(yīng)速度和穩(wěn)態(tài)精度。
2．2 辨識器
    文獻(xiàn)中，提出一種模糊估計(jì)器，用來估算定子電阻。直接轉(zhuǎn)矩控制采用電壓模型觀測磁鏈在低速下誤差較大，從而導(dǎo)致轉(zhuǎn)矩脈動大。通過辨識定子電阻的變化，進(jìn)而估算轉(zhuǎn)矩和磁鏈誤差，然后根據(jù)轉(zhuǎn)矩誤差和磁鏈誤差選擇電壓空間矢量，對磁鏈進(jìn)行補(bǔ)償。

3 復(fù)合模糊控制器在控制系統(tǒng)中的應(yīng)用
    模糊控制在實(shí)際應(yīng)用過程中存在一些缺陷。首先對于時(shí)變參數(shù)非線性系統(tǒng)，尤其是電機(jī)的控制要求快速準(zhǔn)確，模糊控制所依賴的控制規(guī)則卻缺乏在線自學(xué)習(xí)或自調(diào)整的能力。其次，模糊控制器的變量論域是固定的，無法使整個被控對象的穩(wěn)態(tài)誤差降到最低。若要提高精度，勢必要增加量化級數(shù)。導(dǎo)致推理時(shí)間過長，系統(tǒng)實(shí)時(shí)性差。另外，模糊控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)尚缺乏系統(tǒng)性，無法定義控制目標(biāo)，而控制規(guī)則的選擇、論域的選擇、模糊集的定義、量化因子的選取等多采用試取法，這對復(fù)雜系統(tǒng)難以湊效。因此，人們在模糊控制的自學(xué)習(xí)或是自調(diào)整能力方面已開展了許多研究，設(shè)計(jì)了多種不同類型的模糊控制器，如模糊PID控制器、自適應(yīng)模糊控制器、滑膜模糊控制器和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器等。
3．1 模糊PID控制
    傳統(tǒng)的模糊控制器其變量論域是固定的，無法使整個被控對象的穩(wěn)態(tài)誤差降到最低。若要提高精度，勢必要增加量化級數(shù)，導(dǎo)致推理時(shí)間過長，系統(tǒng)實(shí)時(shí)性差。對于要求響應(yīng)更快和穩(wěn)態(tài)精度更高的情況，一般的模糊控制器難以勝任。而PID控制器具有簡單易行，控制性能較好的特點(diǎn)，但是其參數(shù)是固定的，不能適時(shí)調(diào)整，在多變量、高階和非線性的交流系統(tǒng)，無法達(dá)到最優(yōu)效果。文獻(xiàn)將傳統(tǒng)PID速度調(diào)節(jié)器和模糊理論結(jié)合，使該控制器可依據(jù)速度誤差和速度誤差變化率在線調(diào)整傳統(tǒng)PID控制器的參數(shù)，增加了速度調(diào)節(jié)的自適應(yīng)能力，提高了系統(tǒng)的響應(yīng)速度
3．2 自適應(yīng)模糊控制器
    由于交流電機(jī)參數(shù)受溫度和磁路飽和的影響，具有嚴(yán)重的非線性，實(shí)際調(diào)速系統(tǒng)的轉(zhuǎn)速設(shè)定范圍變化較大，常規(guī)模糊控制器較難高性能地適應(yīng)。獲得常規(guī)模糊控制器規(guī)則，只能憑人的一般經(jīng)驗(yàn)設(shè)計(jì)，再經(jīng)過實(shí)驗(yàn)反復(fù)調(diào)整，不僅費(fèi)時(shí)費(fèi)力、很難優(yōu)化，而且量化因子、比例因子的選取對系統(tǒng)的性能影響很大，一旦這些因子確定后，系統(tǒng)的參數(shù)、給定或擾動變化過大時(shí)，則滿足不了該系統(tǒng)在時(shí)變情況下響應(yīng)速度快、穩(wěn)態(tài)精度高的要求。在低速時(shí)，系統(tǒng)甚至無法運(yùn)行。自適應(yīng)控制在被控對象未知或被控對象參數(shù)發(fā)生改變時(shí)，能調(diào)整控制器的控制方法或參數(shù)，將自適應(yīng)理論引入模糊控制能充分發(fā)揮各自的優(yōu)點(diǎn)。文獻(xiàn)提出一種自適應(yīng)模糊PD型速度調(diào)節(jié)器，應(yīng)用于模糊直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)。該調(diào)節(jié)器輸出部分的比例因子可以根據(jù)速度的實(shí)時(shí)變化趨勢經(jīng)自適應(yīng)調(diào)整機(jī)構(gòu)的模糊規(guī)則庫在線調(diào)整，解決了常規(guī)模糊控制器在控制過程中參數(shù)不變帶來的問題，滿足了異步電機(jī)模糊直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)響應(yīng)速度快、穩(wěn)態(tài)精度高、調(diào)速范圍寬的要求。
3．3 變結(jié)構(gòu)模糊控制器
    滑模變結(jié)構(gòu)控制對系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型精確性要求不高，對系統(tǒng)的不確定參數(shù)、參數(shù)變化、數(shù)學(xué)描述的不確定性及外界環(huán)境的擾動具有完全的自適應(yīng)性。而模糊控制不需要數(shù)學(xué)模型，根據(jù)專家或經(jīng)驗(yàn)知識設(shè)計(jì)控制規(guī)則，也存在一些缺陷，文獻(xiàn)結(jié)合滑動模態(tài)控制和模糊控制的特點(diǎn)，推導(dǎo)出異步電動機(jī)直接轉(zhuǎn)矩控制模糊滑動模態(tài)控制算法，實(shí)驗(yàn)仿真表明，這種控制方案不僅使系統(tǒng)具有滑?？刂频捻憫?yīng)快，對系統(tǒng)參數(shù)變化不敏感和魯棒性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)，而且還具有模糊控制不需要精確系統(tǒng)模型的方便性和穩(wěn)定性等優(yōu)點(diǎn)。針對滑?？刂频亩秳訂栴}，文獻(xiàn)提出一種方案，在傳統(tǒng)無速度傳感器直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)中，利用滑膜結(jié)構(gòu)理論進(jìn)行速度控制的基礎(chǔ)上，在滑膜控制器輸出后添加模糊積分器，在保持良好魯棒性條件下，有效地消除了滑膜控制器的抖動問題。
3．4 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指用科學(xué)技術(shù)手段模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能的一種信息處理系統(tǒng)，有并行處理、分布式儲存信息和糾錯能力、自學(xué)習(xí)和自組織能力，用在線或離線方式進(jìn)行學(xué)習(xí)。但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不適合基于規(guī)則的知識，訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)不能很好利用已有知識，從而訓(xùn)練時(shí)間過長或容易陷入局部最優(yōu)。模糊控制的優(yōu)點(diǎn)在于邏輯推理能力強(qiáng)，容易進(jìn)行高階信息處理。模糊技術(shù)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)結(jié)合，能發(fā)揮各自的優(yōu)勢、彌補(bǔ)其不足。模糊技術(shù)引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，拓寬網(wǎng)絡(luò)信息的處理能力，處理神經(jīng)信息、模糊信息或其他小精確信息。用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和自動識別模式特性來進(jìn)行模糊信息處理，解決模糊規(guī)則的自動提取及隸屬函數(shù)的自動生成問題。將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制與模糊控制有效地結(jié)合起來所構(gòu)成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊控制器，不需要被控對象精確的數(shù)學(xué)模型，而且可根據(jù)控制中的結(jié)果進(jìn)行自學(xué)習(xí)，不斷提高自身的適應(yīng)性，能很好地滿足系統(tǒng)的要求。文獻(xiàn)則用FNNS(模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))在線辨識異步電機(jī)的定子電阻，把電機(jī)運(yùn)行時(shí)間、頻率和電流作為輸入變量，得到輸出變量，定子電阻值，其中利用模糊規(guī)則的增減優(yōu)化BP網(wǎng)絡(luò)，節(jié)約處理時(shí)間，并按規(guī)則數(shù)確定學(xué)習(xí)率(具有可變性)，保證了系統(tǒng)的高效性，穩(wěn)定性及收斂性。文獻(xiàn)采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行速度控制，采用基本樣條函數(shù)構(gòu)造模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使該控制系統(tǒng)具有響應(yīng)快、超調(diào)小、魯棒性較強(qiáng)、脈動幅度小、抗干擾能力好等特點(diǎn)。通過試驗(yàn)比較其動、靜態(tài)特性均優(yōu)于BP網(wǎng)絡(luò)控制。
3．5 遺傳算法模糊控制
    模糊控制規(guī)則易受人的因素的影響而歸納得不完善，并且不能學(xué)習(xí)，影響了模糊控制的效果。遺傳算法是模擬自然進(jìn)化中優(yōu)勝劣汰、適者生存的原理來進(jìn)行自學(xué)習(xí)和尋優(yōu)的。它用簡單的編碼技術(shù)和繁殖機(jī)制來表現(xiàn)復(fù)雜的現(xiàn)象，從而解決非常困難的尋優(yōu)問題。
    遺傳算法(GA)應(yīng)用于模糊控制器設(shè)計(jì)，GA可自動確定模糊控制器的參數(shù)，自動獲取控制規(guī)則。有人采用遺傳算法，考察了不同模糊算子和模糊決策方法對動靜態(tài)性能的影響。提出采用CA學(xué)習(xí)模糊直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)中轉(zhuǎn)矩誤差隸屬度函數(shù)分布，通過幾次迭代學(xué)習(xí)，GA就找到一組滿意的模糊隸屬度函數(shù)分布。仿真表明，通過GA的優(yōu)化，系統(tǒng)具有更快的轉(zhuǎn)矩響應(yīng)速度、轉(zhuǎn)矩和諧波電流小等優(yōu)點(diǎn)。遺傳算法作為一種自適應(yīng)全局優(yōu)化概率搜索算法，用來優(yōu)化模糊神經(jīng)控制器的權(quán)值和隸屬函數(shù)取得了一定的成果。文獻(xiàn)根據(jù)遺傳算法和模糊控制理論，研究和設(shè)計(jì)一種基于遺傳算法的自尋優(yōu)模糊控制器。文獻(xiàn)用模糊控制器來模擬傳統(tǒng)異步電動機(jī)DTC系統(tǒng)的狀態(tài)選擇器，采用遺傳算法和參數(shù)調(diào)整算法對模糊控制器的量化因子和比例因子分別進(jìn)行離線粗調(diào)和在線優(yōu)化細(xì)調(diào)，解決了常規(guī)模糊控制器在電機(jī)直接轉(zhuǎn)矩控制過程中特別是起動過程因參數(shù)不變帶來的超調(diào)量大、響應(yīng)慢、不穩(wěn)定性等問題．

4 結(jié)語
    介紹和分析比較感應(yīng)電機(jī)直接轉(zhuǎn)矩控制的模糊控制。不難發(fā)現(xiàn)，模糊理論在直接轉(zhuǎn)矩控制中主要應(yīng)用在參數(shù)辨識和系統(tǒng)控制，前者包括定子電阻、定子磁鏈和轉(zhuǎn)速辨識；后者主要有開關(guān)表選取、速度調(diào)節(jié)等。直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)引入模糊理論，特別是將模糊理論和其他智能控制結(jié)合，使其性能得到改善，但相應(yīng)增加了系統(tǒng)復(fù)雜性，特別是變結(jié)構(gòu)模糊控制、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法復(fù)雜，計(jì)算成本高。因此如何保持直接轉(zhuǎn)矩控制結(jié)構(gòu)簡單的特點(diǎn)，而又能改善性能將是模糊直接轉(zhuǎn)矩控制重點(diǎn)研究的問題之一。