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无刷直流电机新型控制方案的仿真研究

科技创新 / 2015-04-20

 Research on Wheeled-mobile Robot's Motion Control

Xu Lili,  He Zhiqin,  Ma Kai

(College of Electrical Engineering , Guizhou University , Guiyang 550003)

Abstract:In order to present a high performance and low cost wheeled-mobile robot,a new design proposal was proposed in the paper. A motor coordinated control schema which took motor voltage as negative feedback with motor current compensation was designed in the thesis.The parameter’s self-adaptive Fuzzy PID algorithm is also used to the control of BLDCM and improves the performance of the control system by adjusting certain parameters of the self-adaptive Fuzzy PID algorithm online. The simulink proves the improved result.

Keywords:BLDCM; voltage negative feedback ;Fuzzy self-adaptive PID algorithm; Simulate

 


1 引言

永磁无刷直流电机转子采用永磁材料励磁,无励磁损耗,具有力矩电流比率高、高效节能、易于控制、调速性能好等特点,因此在机器人领域得到广泛应用[1]。随着移动机器人技术的发展,对运动控制系统也提出了更高的要求,电机用于驱动执行机构实现行走,是系统的输出端和执行组件,其驱动电路的设计直接影响机器人的运动性能,所以对电机控制系统的设计要求不断提高,既要考虑成本低廉、控制算法合理,又要兼顾控制性能好,研发周期短的要求。

大部分应用于移动机器人的都是基于转速电流双闭环的无刷直流电机控制,其转速检测装置必需与电动机同轴相连,维护也比较困难,还会产生交流干扰等问题,影响检测精度,给调速和运行带来麻烦,是系统可靠性的薄弱环节[3]。为解决这个问题,研究了带电流补偿的电压负反馈的控制方案。在调速系统中还需要限压和限流保护,所以此方案除了可以避免安装及维护测速装置以外,还可以减少单独设计限压及限流保护电路这一环节,从而降低设备成本[1-3]

移动机器人常用的无刷直流电机是一个多变量、强耦合、非线性、时变的复杂系统,很难用传统的PID算法进行精确控制。若将模糊控制理论应用于电机的控制当中,采用模糊自适应PID算法能够对复杂和模型不精确的受控对象进行简单精确的控制,可以提高系统的响应速度和鲁棒性,改善抗干扰能力[4]

根据以上分析,本文提出一种基于模糊自适应PID控制算法的带电流补偿的电压负反馈的速度闭环控制方案。仿真实验的结果表明该方法取得了良好的控制效果。

2 控制方案的选择

对调速系统来说,用转速负反馈可以获得比较满意的静态和动态性能,但是测速发电机或光电码盘等测速装置,精度很高,安装和维护都比较困难,还会增加整个装置的体积和重量,使整个机器人系统更加笨重;如果不使用测速装置,改用软件测速,测速时间较长,从而使系统的动态性能较差;考虑到系统对速度的控制精度要求不高,可以采用测量电动机端电压的方式近似估算出电机转速。所以本设计采用电压负反馈和电流补偿的控制方法,既节约成本,也减小控制器的体积[2]

在转速不很低时,励磁电流基本保持不变,此时直流电动机的转速与直流电机电枢绕组的端电压近似成正比,所以在调速指标要求不太高的小容量直流调速系统中可以用电压负反馈代替转速负反馈。

在电压负反馈直流调速系统中作为反馈检测元件的是一个起分压作用的电位器,反馈信号取自三相桥输入端电压Ud。电压负反馈回路不包括电机相电流,只能减小环内电力电子装置内阻引起的速降,无法补偿相电阻引起的稳态压降,系统存在静态误差,硬度较差,所以需要引入电流正反馈来补偿电枢压降所造成的转速降落[3]

3 控制算法

电压负反馈属被调量的负反馈,遵循反馈控制规律;而电流正反馈是利用正项去抵消系统的负项,在进行动态设计时,可只考虑电压负反馈,采用模糊PID控制,将电压负反馈环节校正成典型I型系统。

此系统若不采取限流措施,会产生很大的冲击电流,使系统不能正常启动,本系统采用电流截止负反馈来限制电流。

根据以上电机各参数之间的关系方程式以及对电流补偿电压负反馈直流调速系统原理图的分析[2],可以用Matlab工具中的simulink软件画出仿真结构图,其中电压负反馈采用的是模糊PID控制算法。

4 模糊自适应PID控制器的设计

为提高系统的响应速度,改善抗干扰能力,将模糊控制理论应用到调节系统,模糊控制和PID控制的结合克服了各自的不足,使控制效果更为理想。

以常规的PID控制为基础,找出参数Kp、Ki、Kd与误差信号e和误差变化率ec之间的模糊关系,采用模糊推理思想根据不同的e和ec在线自整定PID参数,使被控对象具有良好的动、静态性能[6][7]。控制系统由常规PID控制和模糊推理的参数校正两部分组成。

e、ec分别为偏差和偏差变化率;ΔKp、ΔKi、ΔKd为二维模糊控制器的输出。模糊PID控制器输出的Kp、Ki、Kd三个参数值为Km­­­=Km+ fmΔKm,其中: m代表p、i、d;Km为给定参数值;fm为比例因子。

将e、ec以及ΔKp、ΔKi、ΔKd的变化范围整定到模糊论域{-3,-2,-1,0,1,2,3}。在模糊论域内定义七个模糊集合:负大(NB),负中(NM),负小(NS),零(Z),正小(PS),正中(PM),正大(PB)。输入和输出变量均采用三角形隶属度函数,

ΔKp/ΔKi/ΔKd

ec

NB

NM

NS

Z

PS

PM

PB

e

NB

PB/NB/PS

PB/NB/NS

PM/NM/NB

PM/NM/NB

PS/NS/NB

Z/Z/NM

Z/Z/PS

NM

PB/NB/PS

PB/NB/NS

PM/NM/NB

PS/NS/NM

PS/NS/NS

Z/Z/NS

NS/Z/Z

NS

PM/NB/Z

PM/NM/NS

PM/NS/NM

PS/NS/NM

Z/Z/NS

NS/PS/NS

NS/PS/Z

Z

PM/NM/Z

PM/NM/NS

PS/NS/NS

Z/Z/NS

NS/PS/NS

NM/PM/NS

NM/PM/Z

PS

PS/NM/Z

PS/NS/Z

Z/Z/Z

NS/PS/Z

NS/PS/Z

NM/PM/Z

NM/PB/Z

PM

PS/Z/PB

Z/Z/PS

NS/PS/PS

NM/PS/PS

NM/PM/PS

NM/PB/PS

NB/PB/PB

PB

Z/Z/PB

Z/Z/PM

NM/PS/PM

NM/PM/PS

NM/PM/PS

NB/PB/PS

NB/PB/PB

 ΔKp/ΔKi/ΔKd的模糊控制规则表

根据表得到如下49条模糊控制规则:

规则1: if e is NB and ec is NB then ΔKp is PB, ΔKi is NB, ΔKd is PS

……

规则49: if e is PB and ec is PB then ΔKp is NB, ΔKi is PB, ΔKd is PB

根据e、ec经模糊控制规则操作后,采用重心法解模糊,得到ΔKp、ΔKi、ΔKd的精确量输出,和给定的三个参数值KP、KI、Kd一起调节系统。

5 仿真分析

仿真过程中,BLDCM参数设置如下:定子相绕组电阻Ra=1Ω,定子相绕组自感L=0.02H,互感M=-0.0067H,转动惯量J=0.005kg·m2,额定转速n=1500r/min,极对数p=2,额定电压U=36V,负载转矩Tl=3.0N·m.

6 结论

电压负反馈和转速负反馈相比,响应时间长了一点,但是其他指标都相同。另外,在电压负反馈中使用模糊PID控制后,响应时间大大缩短,具有更高的调节精度。采用基于模糊自适应PID控制算法的带电流补偿电压负反馈的调速方案在达到满意控制效果的同时又减少了硬件设备的投资。

参考文献

[1] 齐元芹.移动机器人运动控制及测速的研究[D].北京交通大学.2007.

[2] 何志琴.徐丽丽.曹敏.基于模块化的智能运动控制器研究[J].机床与液压.2010.5 38(9);51-53

[3] 隋修平,周兆欣.无速度反馈直流双闭环调速系统研究[J].中国水运.2006.9 06(09):71-72

[4] 陈伯时.电力拖动自动控制系统[M].北京:机械工业出版社.2003.7

[5] 申昕.周新志.基于电压电流反馈的调速系统稳定性分析[J].微计算机信息.2007.23(10-2):266-268.

[6] 戚鹏.基于模糊控制的无刷直流电动机调速系统研究[D].西北工业大学,2007.

[7] 张 琛.直流无刷电机原理及应用[M].北京:机械工业出版社.1996:176-181.

[8] 卢小锦.无刷直流电机驱动控制系统的研制[D].广东工业大学,2009.

[9] 姜长生.王从庆.智能控制与应用[M].北京:科学出版社,2007:119—122.

[10] 张德丰.MATLAB/Simulink建模与仿真[M].北京:电子工业出版社,2009.

[11] 陈德地.王荣.自适应模糊PID控制在BLDCM调速系统中的应用[J].桂林电子科技大学学报.2008.10 28(5);418-421

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