基于模糊自適應PI的無刷直流電機調速系統研究

王正家 何博 李濤 李明 何濤

關鍵詞： 無刷直流電機; 調速系統; 初始比例值優化; 模糊自適應PI控制算法; 仿真; 動態性能

中圖分類號： TN876?34; TM33 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼： A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號： 1004?373X（2019）01?0139?04

Abstract： Since the traditional PI control algorithm based speed control system of brushless DC motor （BLDCM） has low control precision and poor anti?jamming performance， a fuzzy adaptive PI control algorithm based on initial proportionality value optimization is presented， and an initial proportionality value optimization method is proposed. The mathematical model of dual closed?loop （current and speed） speed control system of BLDCM is built. The fuzzy self?adaptive PI control is carried out for speed loop. The system is designed and simulated with Matlab/Simulink. The simulation results of traditional PI algorithm， common fuzzy adaptive PI algorithm and optimized fuzzy adaptive PI algorithm are compared. The results show that the optimized fuzzy adaptive PI control algorithm has better dynamic performance and control effect for BLDCM speed control system.

Keywords： brushless DC motor; speed control system; initial proportionality value optimization; fuzzy adaptive PI control algorithm; simulation; dynamic performance

0 ?引 ?言

無刷直流電機（BLDCM）采用逆變器和轉子位置傳感器組成的電子換向器，替代機械換向器和電刷，既具有優良的調速性能，又克服了傳統直流電機機械換向帶來的諸多問題。但是BLDCM調速系統是一種復雜的控制系統，具有非線性、多變量和強耦合等電氣特征，采用傳統PI控制算法難以滿足調速系統的動態性能要求[1]。

傳統PI控制算法的調節過程性能取決于PI參數的整定情況，系統在各個運行狀態下始終保持參數不變將導致運行效果不佳。為了使BLDCM調速系統具有更好的快速響應性、穩定性和自適應性，國內外學者將一些智能控制算法運用到BLDCM調速系統的控制中，諸如遺傳算法、神經網絡和模糊控制等。其中，模糊控制是最為常見的方法之一，具有自適應性強、實時性高、易于理解和實現等優點[2]。

本文在分析BLDCM特征的基礎上，結合傳統PI控制算法和模糊控制算法各自的優勢，并優化初始比例值，提出新的模糊自適應PI控制算法，對BLDCM進行雙閉環仿真系統研究，并對比分析了傳統PI、普通模糊自適應PI和優化后模糊自適應PI三種控制算法的仿真結果。

1 ?BLDCM的數學模型

本文針對BLDCM為兩相導通星形三相六狀態的情形，對其數學模型和電磁轉矩特性進行分析。假設電機定子空間上均勻排布，完全對稱;電樞繞組連續且均勻分布在定子內表面;轉子永磁體產生的氣隙磁場近似為方波;磁路不飽和，且不考慮相關損耗;換相、齒槽及電樞反應等影響均不予考慮。因為BLDCM三相繞組采用星形連接，有[ia+ib+ic=0]，則三相繞組的電壓平衡方程式[3]為：

由圖5可以看出，在參考轉速為1 000 r/min，使用優化后模糊自適應PI控制的情況下，當空載啟動時，速度曲線響應最快，調節時間最短，超調量幾乎沒有;在負載突變時，轉速波動大小相對于傳統PI控制和普通模糊自適應PI控制明顯減小。證明優化后模糊自適應PI控制能夠使調速系統具有更好的動態性能，抗干擾能力更強。

由圖6可以看出，當設定轉速變化時，傳統PI和普通模糊自適應PI控制下的轉速響應超調量都約為8.3%，而優化后模糊自適應PI控制下的超調量下降至2.7%，且調節時間也由前兩者的0.13 s和0.11 s減小至0.08 s，使調速系統具有更快的轉速響應和較小的超調量。

由此可見，當BLDCM調速系統受到外部負載擾動或突然改變設定轉速時，本文所設計的基于初始比例值優化的模糊自適應PI控制器能夠使系統具有更強的抗干擾能力、更快的響應速度和更好的自適應性。

5 ?結 ?論

仿真與對比實驗分析表明，轉速響應波形與理論分析相符，系統運行穩定、可靠。較傳統PI和普通模糊自適應PI兩種控制算法而言，本文提出的新的模糊自適應PI控制算法優化了初始比例值[KP0，]通過在線自調整其控制參數應用到BLDCM調速系統中，提高了系統的響應性、抗干擾能力以及自適應性。同時，該模糊自適應PI控制算法實現簡單，不僅為今后分析無刷直流電機和對其控制策略的研究提供了新的方法，且在一定程度上縮短了開發周期，具有良好的應用價值。

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