1 引言
隨著電力電子器件及微電子器件的迅速發(fā)展,以及現代控制理論在交流調速傳動中的具體應用,從一般要求的小范圍調速傳動到高精度、快響應、大范圍傳動;從單機傳動到多機傳動協調運轉,幾乎都可采用交流傳動。但交流電機本質上是一個非線性的被控對象,電機參數在實際應用中會發(fā)生變化,而且可能存在比較嚴重的外部干擾。經典控制理論不能克服負載、模型參數的大范圍變化及非線性因素的影響,因而控制性能將會受到影響。要獲得高性能的交流電機控制系統(tǒng),就必須研究先進的控制算法以彌補經典控制的缺陷和不足。近年來,隨著現代控制理論的發(fā)展,先進控制算法被廣泛應用于交流電機控制系統(tǒng),例如自適應控制、滑模變結構控制、神經網絡控制、模糊控制等,并取得一定成果。因此,這里將簡要介紹目前交流電機控制系統(tǒng)中應用較多的幾種控制算法。
2 交流電機控制系統(tǒng)的控制算法
2.1 PI控制
PI控制器以其簡單、有效、實用的特性,廣泛應用于交流電機控制系統(tǒng)。交流電機調速系統(tǒng)的速度環(huán)和電流環(huán)調節(jié)器均使用PI 控制器。但交流電機是一個強耦合的非線性對象,并且其應用環(huán)境較為復雜且常常存在各種干擾,電機參數也會在運行過程中發(fā)生變化。因此,PI控制器在交流電機調速中由于自身特點還存在不足,例如:PI控制器直接獲取目標和實際之間的誤差,這樣就會由于初始控制力太大而出現超調,從而無法解決快速性和穩(wěn)定性之間的矛盾;控制過程中,PI參數一旦確定,則無法在線自調整以適應對象參數的變化,即同一PI參數一般難以適用不同電機轉速;PI控制器參數適用控制對象范圍小。所以交流電機采用PI控制難以取得令人滿意的調速性能,尤其是在對控制精度要求較高的場合。近年來,出現了模糊PI、自適應PI、神經網絡PI等新型PI控制器,在一定程度上改善、提高了交流電機的調速性能。
2.2 模糊控制
模糊控制是利用模糊集合來刻畫人們日常所使用概念中的模糊性,使控制器更逼真模仿熟練操作人員和專家的控制經驗與方法。模糊控制是以模糊集合論、模糊語言變量及模糊邏輯推理為基礎的一種計算機數字控制。模糊控制的突出特點:無需建立被控對象的精確數學模型;系統(tǒng)的魯棒性強,適應于解決常規(guī)控制難以解決的非線性、時變及滯后問題;以語言變量代替常規(guī)的數學變量;推理過程模仿人的思維過程,借鑒專家的知識、經驗,處理復雜的控制問題。
模糊控制作為一種智能控制技術,是模糊集合理論應用的一個重要方面。其主要思想是吸取人類思維具有模糊性的特點,通過模糊邏輯推理來實現對眾多不確定性系統(tǒng)的有效控制。其設計核心是模糊控制規(guī)則和隸屬度函數的確定,其一般結構如圖1所示。
模糊控制的不足之處:本身消除穩(wěn)態(tài)誤差的性能較差,難以達到較高的控制精度。目前,模糊控制在交流控制領域的應用研究取得一些成果,但仍存在有待進一步研究的問題,如基于模糊控制的交流控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析,如何保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性;模糊控制規(guī)則難以確定,對不同的電機和運行環(huán)境,模糊規(guī)則需要分別設計;缺乏系統(tǒng)而有規(guī)律的模糊規(guī)則設計方法等。
2.3 神經網絡控制
人工神經網絡是依據人腦生物微觀結構與功能模擬人腦神經系統(tǒng)而建立的模型,其主要功能是模擬人腦的思維方式丁作,具有自學習、并行處理和自適應等能力。利用神經網絡優(yōu)秀的學習和非線性逼近能力,提出許多基于神經網絡的控制方案,從而改善系統(tǒng)的收斂性、穩(wěn)定性和魯棒性等。神經網絡在交流調速領域中應用的一個主要問題是算法比較復雜,大多以仿真形式實現,控制效果有待于在實際系統(tǒng)中進一步檢驗。但與其他比較成熟的學科相比,神經網絡理論還很不成熟,如計算較復雜,計算量大,難以滿足實際控制要求,訓練學習時算法收斂性問題等。
2.4 滑模變結構控制
滑模變結構控制根據被調量的偏差及導數,有目的地使系統(tǒng)沿著設計好的“滑動模態(tài)”的軌跡運動,與被控對象的參數和擾動無關,因而使系統(tǒng)具有很強的魯棒性。一般來說,它根據系統(tǒng)的狀態(tài)選擇兩個控制輸入之一,相當于系統(tǒng)有兩種結構,即使非線性對象快速到達預定的所謂“開關面”(也稱“滑動面”),并使其沿著該開關面滑動,這時稱系統(tǒng)處于滑動模態(tài)(Sliding Mode)。然而并不是所有系統(tǒng)都可實現變結構控制,設計時必須先判斷滑動模是否存在。理想的滑模變結構控制可以使對象在滑動面上平滑運動,但是實際上由于器件存在延時和滯環(huán).所以系統(tǒng)進入滑動態(tài)后不可避免地會出現抖振(Chattering),即在滑動面附近高頻顫動。這可能引起設備毀壞等事故。因此,在電機交流控制系統(tǒng)中如何削弱抖動而又不失強魯棒性,是目前研究的主要問題。
2.5 反饋線性化控制
反饋線性化就是通過非線性反饋或動態(tài)補償的方法將非線性系統(tǒng)變?yōu)榫€性系統(tǒng),然后再按線性系統(tǒng)理論設計控制器完成系統(tǒng)的各種控制目標。然而,非線性系統(tǒng)反饋線性化理論是采用坐標變換及狀態(tài)或輸出反饋矯正非線性系統(tǒng)的動力學特性,如果單純地對線性化系統(tǒng)進行魯棒控制器設計,并不一定能得到滿意效果。另一方面,非線性系統(tǒng)反饋線性化方法要求參數精確已知或可被精確測量和觀測。但電機在運行中參數會發(fā)生變化,這些都不可避免影響系統(tǒng)的魯棒性,甚至會使系統(tǒng)性能變壞。
2.6 自適應控制
自適應控制是在系統(tǒng)運行過程中不斷提取有關模型信息,該算法根據新的信息調整,它是克服參數變化影響的有力手段。自適應控制系統(tǒng)可看成有兩個閉環(huán)(圖2),一個是常規(guī)由控制器與被控對象組成的反饋環(huán);另一個是控制器的參數調節(jié)環(huán)。
自適應控制在交流電機控制中主要問題是提高系統(tǒng)魯棒性,以克服參數變化和各種擾動的影響。采用的主要方法是自適應控制如參數辨識自校正調節(jié)、模型參考自適應系統(tǒng)(MRAS)。其中,MRAS理論比較成熟,無需對象的精確數學模型,只要找到一個合適的參考模型即可,其關鍵問題是設計自適應參數調整規(guī)律,在保證系統(tǒng)穩(wěn)定性的同時使誤差信號趨于零。而模型參考自適應應用于反饋信號估計(如磁鏈、轉矩、轉速等)問題。但是辨識和校正需要有一個過程,對于較慢的參數變化,具有校正作用;而對于較快的參數變化,就難以獲得好的動態(tài)效果。
2.7 自抗擾控制
自抗擾控制器由跟蹤一微分器(TD)、擴張的狀態(tài)觀測器(ESO)和非線性狀態(tài)誤差反饋控制律 (NLSEF)3部分組成。利用自抗擾控制器設計系統(tǒng)時,它能利用“擴張狀態(tài)觀測器”實時估計并補償系統(tǒng)運動時受到的各種外擾以及系統(tǒng)機理本身決定的內擾總和,使其變?yōu)榫€性系統(tǒng)的標準型一積分串聯型,從而實現動態(tài)系統(tǒng)的動態(tài)反饋線性化,結合特殊的非線性反饋結構實現良好的控制品質。#p#分頁標題#e#
自抗擾控制策略具有如下優(yōu)點:安排過渡過程解決快速和超調間的矛盾;不用積分反饋也能實現無靜差,避免積分反饋的副作用;統(tǒng)一處理確定系統(tǒng)和不確定系統(tǒng)的控制問題;抑制外擾,不一定要知道外擾模型或直接測量;同一個自抗擾控制器控制時間尺度相當的一類對象,線性、非線性對象一視同仁,不用區(qū)分;實現控制不一定要辨識對象。隨著應用的需要,自抗擾控制器自身也得到了進一步的完善和發(fā)展,出現了基于神經網絡的自抗擾控制器、模型配置自抗擾控制器等改進型自抗擾控制器。
3 總結
由于各控制算法各有其優(yōu)點,在實際應用中應根據性能要求采用與之相適應的控制算法,以取得最佳性能。交流傳動在控制算法方面雖已取得了很多成果,但仍不完善,存在許多問題。關于交流傳動控制算法的研究主要圍繞以下方面展開:(1)研究具有較高動態(tài)性能,能抑制參數變化、擾動及各種不確定性干擾,且算法簡單;(2)研究具有智能控制方法的新型控制算法及其分析、設計理論;(3)研究高性能的無速度傳感器控制算法。這些問題的解決將會明顯改善交流電機控制系統(tǒng)的性能,促進此類系統(tǒng)更為廣泛應用。
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