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基于模糊控制的多電機同步控制方法的研究

2017-12-29 01:17:09趙文學東北大學秦皇島分校控制工程學院
數碼世界 2017年7期
關鍵詞:方法

趙文學 東北大學秦皇島分校控制工程學院

基于模糊控制的多電機同步控制方法的研究

趙文學 東北大學秦皇島分校控制工程學院

隨著科技的發展和工業需求的增加,多電機同步控制方法日益成熟。現有的同步控制技術和控制算法種類多樣,其中以耦合控制、模糊控制、神經網絡最具代表性。模糊控制憑借其自身的優勢,在與其他控制方法綜合使用時,均取得了不錯的控制效果。本文首先從多電機同步控制方法研究現狀入手,簡單介紹了目前常見的控制技術和控制算法;其次,介紹了模糊控制結合其他控制方法在多電機控制中的應用;最后,對全文進行總結,以期為相關研究人員提供參考。

多電機 同步控制 模糊控制

1 前言

近年來,隨著工業的發展,多電機同步控制的應用越來越廣泛。現有的同步控制技術和控制算法種類多樣,僅使用一種控制方法卻又往往無法滿足控制要求。模糊控制憑借其自身的優越性,和其他控制方法協同使用,可以獲得很好的控制效果。本文在參考大量文獻的基礎上,對目前模糊控制在多電機同步控制中的應用進行了歸納總結。

2 多電機同步控制方法研究現狀

2.1 多電機同步控制技術

多電機同步控制技術包括并行控制、主從控制、交叉耦合控制、電子虛擬總軸控制和偏差耦合控制。并行控制和主從控制的特點是開環控制,不存在反饋。交叉耦合控制的特點是將兩臺電機的速度或位置比較的差值作為附加的反饋信號。電子虛擬總軸控制的特點是將經過總軸的作用后的信號作為驅動器的參考輸入。偏差耦合控制的特點是先將某臺電機的速度反饋同其它電機的速度反饋分別作差,然后將偏差相加作為該電機的速度補償信號。

2.2 多電機同步控制算法

多電機同步控制算法包括PID控制、神經網絡、模糊控制、滑模變結構、魯棒控制等。常規PID控制器,較難整定PID參數。神經網絡的特點是其非線性和自學習、自適應性。模糊控制的特點是不依賴于精確的數學模型。滑模變結構控制器的特點是不需要知道準確的數學模型,具有降階、解耦的功能,但存在抖振現象。魯棒控制的特點是魯棒性好,但是算法復雜。

3 模糊控制在多電機同步控制中的應用

3.1 基于模糊PID控制的多電機同步控制

模糊PID復合控制是將模糊控制與PID控制算法相結合的一種控制方法,在論域內采用不同的控制方式實現分段控制,即大偏差范圍內使用模糊控制,小偏差范圍內使用PID控制。自整定模糊PID控制器以偏差e和偏差變化率ec作為輸入,利用模糊控制理論在線對PID參數進行校正。混合型PID模糊控制器是由一個比例積分控制器和模糊控制器相關聯而構成的,其輸出是兩個控制器輸出的疊加。

3.2 基于模糊PID的多種耦合方式同步控制

偏差耦合控制、交叉耦合控制、相鄰偏差耦合控制、改進型環形交叉耦合控制、改進變耦合次序控制分別和自整定模糊PID控制相結合,一方面在線對PID參數進行重新整定,另一方面對電機進行速度補償,實現多電機同步控制。

3.3 基于新型模糊補償器的多電機同步控制

利用模糊控制設計速度補償器和利用改進的非線性PID控制設計速度調節器,使系統在出現大負載擾動時具有自調整能力。其中模糊補償器分為同步誤差補償和跟蹤誤差補償兩個處理單元。同時對兩種誤差進行補償,既可以改善同步性,又可以具有較高的跟蹤精度。

3.4 基于模糊切換增益調節的多電機同步控制

在最小相關軸的基礎上,采用模糊切換增益調節的滑模控制方式,對不確定的干擾項進行補償。其優勢在于,既保證了控制算法的魯棒性,又弱化了滑模控制的抖振現象。

3.5 基于模糊控制的神經網絡多電機同步控制

模糊神經網絡控制是將人工神經網絡的自學習和適應性與模糊邏輯的不確定推理有機結合的控制方法,具有較好的魯棒性。神經元PID控制器利用神經網絡的自學習、自適應性對PID參數在線實時調整,提高抗干擾能力。同時結合模糊控制器作為速度補償器,提高同步性能。

4 總結

模糊控制在多電機同步控制中的應用日益廣泛,在交叉耦合、偏差耦合及改進耦合控制的基礎上,將模糊控制與PID控制、神經網絡、滑模控制等控制算法相結合,可以彌補各控制技術和控制算法的不足,從而更好地同步協調控制多電機。本文旨在對模糊控制在多電機同步控制中的研究成果進行匯總、梳理,以期為相關領域的研究人員提供參考。

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[9]羅亮,黃正良,劉知貴,程文雅.基于模糊切換增益調節的多電機同步控制算法的研究[J].組合機床與自動化加工技術,2016,(08):85-88+92

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