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永磁同步直線電機模型參考自適應(yīng)動子質(zhì)量辨識

2014-07-24 16:38:30周璐銀朝霞李巖
無線互聯(lián)科技 2014年5期
關(guān)鍵詞:模型系統(tǒng)

周璐 銀朝霞 李巖

摘 要:本文首先建立了永磁同步直線伺服系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型,并在MATLAB環(huán)境下搭建了相應(yīng)結(jié)構(gòu)圖,在此基礎(chǔ)上針對動子質(zhì)量變化擾動,采用離散模型參考自適應(yīng)方法實時估計系統(tǒng)動子質(zhì)量的變化,用辨識得到的動子質(zhì)量當(dāng)前值依照規(guī)則對速度控制器各參數(shù)進行整定,使伺服系統(tǒng)在動子質(zhì)量發(fā)生變化時仍具有良好的動靜態(tài)性能。仿真結(jié)果表明采用該方案辨識參數(shù)收斂速度快,使伺服系統(tǒng)具有實時性好,能夠無超調(diào)的跟蹤輸入等優(yōu)點,系統(tǒng)的精度也有了很大的提高。

關(guān)鍵詞:直線電機;模型參考自適應(yīng)

1 模型參考自適應(yīng)控制

在模型參考自適應(yīng)控制系統(tǒng)(MRACS)中,將參考模型特性設(shè)定為閉環(huán)系統(tǒng)所期望的動態(tài)行為。系統(tǒng)根據(jù)被控對象的實際輸出與參考模型的輸出之差的某個函數(shù)準(zhǔn)則,它使被控對象的輸出與參考模型的輸出之間的誤差達到最小,使系統(tǒng)接近所期望的動態(tài)行為。這種系統(tǒng)不需要專用的在線辨識裝置,更新控制器參數(shù)是依據(jù)相對于參考模型的廣義誤差[1]。基于高速發(fā)展的數(shù)字平臺,參考模型一般為虛擬裝置,可由某種具體算法實現(xiàn)。模型參考自適應(yīng)控制原理框圖如圖1.1所示。

模型參考自適應(yīng)控制的數(shù)學(xué)模型用輸入輸出方程表示,或狀態(tài)方程表示。采用狀態(tài)方程描述的模型參考自適應(yīng)控制系統(tǒng)如下:

其中,Xm是參考模型的n維狀態(tài)向量,u是m維向量,Am和Bm分別是n×n維和n×m維常數(shù)矩陣。

在設(shè)計中,參考模型必須是穩(wěn)定的,并且是完全可控和完全可觀測的。

可調(diào)模型的狀態(tài)方程為:

對于參數(shù)調(diào)整式的模型參考自適應(yīng)控制系統(tǒng),設(shè)計任務(wù)的依據(jù)是廣義誤差向量,即確定一個特定的自適應(yīng)規(guī)律來調(diào)節(jié)參數(shù)矩陣AP(e,t)和BP(e,t)。系統(tǒng)如果以穩(wěn)定為前提,這種調(diào)節(jié)作用將使廣義誤差向量e趨向于零。為了使調(diào)節(jié)的作用在廣義誤差向量趨向于零時仍然有效,自適應(yīng)規(guī)律一般選為比例加積分的形式[2]。

2 模型參考自適應(yīng)辨識

模型參考自適應(yīng)辨識(MRAI)是由模型參考自適應(yīng)控制的演化而來的,與模型參考自適應(yīng)控制剛好相反,其主要思想是將不含未知參數(shù)的方程作為可調(diào)模型,含有待估計參數(shù)的方程作為參考模型,兩模型具有相同物理意義的輸入與輸出量。利用兩模型輸出量的誤差形成合適的自適應(yīng)率,來實時調(diào)節(jié)可調(diào)模型參數(shù),以達到可調(diào)模型的輸出與控制對象輸出完全跟蹤的目的[3]。

進一步說,根據(jù)實際過程與可調(diào)模型之間的偏差進行適當(dāng)運算(比較成熟的是PI或PID),并根據(jù)運算結(jié)果反復(fù)修改可調(diào)模型的參數(shù),使其在已知的輸入量作用下使輸出盡可能的接近實際過程的輸出。當(dāng)可調(diào)系統(tǒng)和實際過程之間的輸出量的偏差無法更好的改善時,就認(rèn)為可調(diào)模型的參數(shù)就是實際過程待辨識參數(shù)的估計值。

圖2.1為典型的模型參考自適應(yīng)辨識的原理框圖。運用模型參考自適應(yīng)方法進行參數(shù)辨識時,整個系統(tǒng)起到了辨識器作用,其輸出結(jié)果為被辨識參數(shù)[4]。

基于POPOV穩(wěn)定性定理的永磁同步直線電機動子質(zhì)量的辨識方法如下:

機械運動方程為:

電機空載時,F(xiàn)L=0,令B=0,此時的辨識算法為:

3 自適應(yīng)辨識算法的計算機仿真研究

為了使用計算機仿真研究,將模型參考自適應(yīng)框圖轉(zhuǎn)化為離散框圖。離散辨識算法,須首先將永磁同步直線電機模型進行離散化處理。離散化后的模型即為該算法的參考模型(也就是待辨識過程),如圖3.1所示。

4 結(jié)論

本文建立計算機仿真模型,使kp和ki根據(jù)辨識到的電機系統(tǒng)的動子質(zhì)量值成比例改變,即可得到最佳整定效果。系統(tǒng)動子質(zhì)量突然減小時會使系統(tǒng)動態(tài)性能變差,有振蕩和超調(diào)現(xiàn)象發(fā)生。經(jīng)整定后系統(tǒng)動態(tài)特性達到了較為理想的性能,仿真結(jié)果有效驗證了模型參考自適應(yīng)算法的有效性。

[參考文獻]

[1]Vadim I Utkin Variable structure systems with sliding mode [J].IEEE Trans AC,1997(2):212-221.

[2]In-Soung Jung,Sang-Baeck Yoon,Jang Ho Shim.Analysis of Forces in a ShortPrimary Type and a Short Secondary Type Permanent Magnet Linear synchronousMotor.IEEE Trans.on Energy Conversion,1999,14(4):1265-1270.

[3]郭慶鼎,王成元,周美文,孫廷玉.直線交流伺服系統(tǒng)的精密控制技術(shù).北京:機械工業(yè)出版社,2000.

[4]楊建新,戶秀瓊,杜永貴.遺傳算法在PID自適應(yīng)控制中的應(yīng)用[J].太原理工大學(xué)學(xué)報,2006,37(1):108-111.

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