無刷直流電機混沌動態(tài)滑膜變結構算法研究

王紹彬+李峰+錢偉康+侯偉+張曉

摘要：無刷直流電機（BLDCM）在運行過程中會產(chǎn)生非線性混沌運動，從而造成電機轉(zhuǎn)矩脈動。針對BLDCM的不確定模型和存在干擾項的混沌運動系統(tǒng)，根據(jù)BLDCM的混沌特性、相軌跡法分析法和滑膜變結構原理，提出一種新的多模式混沌動態(tài)滑膜變結構算法。為了消除系統(tǒng)中存在的抖振現(xiàn)象，特設計一個滑模面為時變的動態(tài)PID滑模面，推導出混沌動態(tài)滑模變結構的BLDCM控制器，采用趨近律方法，對BLDCM的非線性混沌運動進行消除或抑制，最后在Matlab中建立Simulink模型。理論分析與數(shù)值仿真結果表明，混沌動態(tài)滑膜變結構算法具有可行性，能有效降低電機噪聲并抑制電機的混沌運動，且控制器具有較好的動態(tài)品質(zhì)。

關鍵詞關鍵詞：無刷直流電機；混沌動態(tài)滑膜變結構算法；趨近律；混沌運動

DOIDOI：10.11907/rjdk.171614

中圖分類號：TP312

文獻標識碼：A文章編號文章編號：16727800（2017）011003605

0引言

無刷直流電機（BLDCM，brushless DC motor）具有能耗低、功率因數(shù)高、維修方便等一系列優(yōu)點[12]，廣泛應用于工業(yè)自動化系統(tǒng)、通訊設備等領域[34]。目前，電機領域主要研究BLDCM的控制算法[5]。BLDCM在實際工作時，經(jīng)常出現(xiàn)一些不規(guī)則的運動，這樣的不規(guī)則運行行為主要表現(xiàn)為系統(tǒng)不規(guī)則的電磁噪聲、轉(zhuǎn)矩與轉(zhuǎn)速的低頻振蕩、控制性能不穩(wěn)定。混沌現(xiàn)象所表現(xiàn)出的特征與這些不規(guī)則行為所體現(xiàn)的某些特征十分類似，例如在某些特定的工作參數(shù)下，電機對參數(shù)初始條件的調(diào)整有著極大的依賴性、不能夠提前預判出電機長時間工作的軌道曲線，以及在短時間內(nèi)無法找到一條穩(wěn)定周期軌道。無刷直流電機的多模式控制要求電機控制根據(jù)加速踏板、制動踏板和擋位等信號選擇合適的控制算法[6]，并輸出命令給BLDCM控制器[7]。電機控制模式的復雜性使手動編程很容易出錯[8]。Lorenz[910]是最早研究混沌現(xiàn)象和混沌理論的，當電機運行時，體現(xiàn)混沌行為的方面主要包括混沌行為對初值的敏感性和長時間運行工作的不可確定性。因此，在對電機混沌行為的控制算法中，主要目的是消除或者抑制電機系統(tǒng)中產(chǎn)生的非線性混沌運動，使電機能夠穩(wěn)定工作。本文以BLDCM混沌數(shù)學模型為研究對象，為了克服BLDCM在運行時產(chǎn)生的混沌行為，提出了一種可以將BLDCM混沌系統(tǒng)控制到任意目標的混沌動態(tài)滑模變結構控制算法。采用基于MPC5633 M的全自動代碼生成技術，通過將底層代碼封裝成MATLAB/Simulink中的模塊庫，算法采用Simulink中的模塊搭建或采用Sfunction編寫，一鍵生成代碼并下載到MPC5633 M中運行。理論研究和數(shù)值仿真實驗證明此控制方法有效，能夠提高動態(tài)控制品質(zhì)，進而提高系統(tǒng)魯棒性。

2.2數(shù)值仿真分析

首先設定控制目標位置點為BLDCM混沌系統(tǒng)中的一個平衡點（x1d，x2d，x3d）=（4.416，19.5，4.416），設定狀態(tài)變量初始值是（0.1，0.1，0.1），動態(tài)滑模控制系統(tǒng)中各參數(shù)值是k1=k2=k3=1，c11=c12=c21=c22=c31=c32=5。為了便于觀察和分析實驗結果，在BLDCM混沌系統(tǒng)運行10s之后加入動態(tài)滑模變結構控制器。根據(jù)混沌系統(tǒng)算法搭建的BLDCM系統(tǒng)加入動態(tài)滑模變結構控制器的Simulink仿真模型如圖8所示。

圖8混沌算法動態(tài)滑模變結構控制器仿真模型

3實驗結果與分析

通過將底層代碼封裝成MATLAB/Simulink中的模塊庫，算法采用Simulink中的模塊搭建或采用Sfunction編寫，一鍵生成代碼并下載到MPC5633M中運行，圖9一圖12為仿真結果。

對于BLDCM混沌系統(tǒng)，由圖9可知，在第10s時加入混沌算法動態(tài)滑模變結構控制器，此后BLDCM經(jīng)過短時間波動，達到控制目標。由圖10一圖12可知，在第10s

圖9d軸電流與轉(zhuǎn)速相軌跡

圖10d軸電流時間序列

圖11q軸電流時間序列

圖12轉(zhuǎn)速時間序列

時加入混沌算法動態(tài)滑模變結構控制器，該段圖像幾乎成一條直線，即：第10s后BLDCM很快進入穩(wěn)定狀態(tài)，并且系統(tǒng)中的抖動極小。通過理論分析和搭建模型后的仿真結果可知，采用等速趨近律的方法設計的混沌算法動態(tài)滑模變結構控制器，不僅能有效抑制BLDCM的混沌運動，還極好地抑制和消除了系統(tǒng)存在的抖振現(xiàn)象，且控制器具有較好的魯棒性和動態(tài)品質(zhì)。

4結語

針對BLDCM在運行過程中產(chǎn)生的非線性混沌運動，采用等速趨近律方法，推導出動態(tài)滑模變結構的BLDCM混沌算法，并且設計一個滑模面為時變的動態(tài)PID滑模面，以減少滑膜運動中的高頻抖振，從而對BLDCM的非線性混沌問題進行消除或抑制。通過對仿真實驗的分析，驗證了控制器的可行性，有效降低了BLDCM的非線性混沌運動，為混沌算法研究提供了理論指導。

參考文獻參考文獻：

[1]夏鯤，朱琳玲，曾彥能，等.基于準Z源網(wǎng)絡的永磁無刷直流電機換相轉(zhuǎn)矩脈動抑制方法[J].中國電機工程學報，2015，35（4）：971978.

[2]王新，候風艷.基于改進的PSOBP神經(jīng)網(wǎng)絡的無刷直流電機控制[J].電子測量技術，2017，40（2）：1014.

[3]郭丹蕊，林曉煥，單星，等.基于DSP的無刷直流電機控制系統(tǒng)研究[J].國外電子測量技術，2016，35（2）：98101.

[4]胡偉，耿亞柯.改進滑模觀測器的BLDCM無模型自適應控制[J].電子測量與儀器學報，2016，30（3）：456464.

[5]劉玉欣，余雷，劉珊，等.基于小波變換和二維隨機共振的圖像去噪算[J].軟件導刊，2017，16（3）：3436.

[6]鄒煒，等.基于矢量控制的永磁同步電機控制算法設計[J].信息通信，2016，12（4）：115116.

[7]王新，候風艷.基于改進的PSOBP神經(jīng)網(wǎng)絡的無刷直流電機控制[J].電子測量技術，2017，40（2）：1014.

[8]盧東斌，李建秋，何濤，等.四輪電機驅(qū)動電動汽車無刷電機控制算法的研究[J].汽車工程，2012，34（10）：871893.

[9]LORENZ E.Deterministic nonperiodic flow[J]. Journal of the atmospheric Sciences，1963，20（2）：130141.

[10]LIU J，XIF Q W.Research on the fuzzy PID speed control system of permanent magnet linear synchronous motor based on genetic algorithm[J].Applied Mechanics and Materials，2014（494）：15821586.

責任編輯（責任編輯：孫娟）endprint