溫嘉斌， 麻宸偉

（哈爾濱理工大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院，黑龍江哈爾濱150080）

無刷直流電機模糊PI控制系統(tǒng)設(shè)計

溫嘉斌， 麻宸偉

（哈爾濱理工大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院，黑龍江哈爾濱150080）

無刷直流電機具有非線性、強耦合的特點，在電機控制領(lǐng)域被廣泛研究。根據(jù)傳統(tǒng)軟件控制器運行速度慢、精度低、抗干擾能力差等問題，提出了一種基于現(xiàn)場可編程門陣列（field programmable gate array，F(xiàn)PGA）的無刷直流電動機模糊自適應(yīng)PI控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)以FPGA為主控芯片，用Verilog HDL硬件描述語言對控制器內(nèi)各個功能模塊進(jìn)行設(shè)計，實現(xiàn)整個系統(tǒng)的全硬件化，充分發(fā)揮了FPGA執(zhí)行速度快、抗干擾能力強、靈活度高、拓展性強的特點。系統(tǒng)采用轉(zhuǎn)速、電流雙閉環(huán)控制。轉(zhuǎn)速環(huán)采用模糊自適應(yīng)PI控制算法，改善了傳統(tǒng)PID響應(yīng)速度慢、超調(diào)大等缺陷。通過仿真與實驗對比分析，該系統(tǒng)響應(yīng)速度快、超調(diào)小、穩(wěn)態(tài)精度高、運行穩(wěn)定。

無刷直流電機；現(xiàn)場可編程門陣列；模糊自適應(yīng)PI；抗干擾性

0　引言

一直以來無刷直流電機以其結(jié)構(gòu)簡單、機械特性好及調(diào)速特性好等優(yōu)點廣泛應(yīng)用于電動車、航空航天等領(lǐng)域。傳統(tǒng)控制器多以單片機或DSP為主控芯片，其軟件實現(xiàn)的特點導(dǎo)致抗干擾性較差，靈活度不高，同時運算速度也不夠理想［1-3］。

隨著電子設(shè)計自動化（electronic design automation，EDA）技術(shù)的不斷發(fā)展，F(xiàn)PGA也越來越多的應(yīng)用到工業(yè)控制領(lǐng)域中［4］。近年來，國內(nèi)外許多專家學(xué)者提出了基于現(xiàn)場可編程門陣列（field programmable gate array，F(xiàn)PGA）的電機控制器設(shè)計方案，其中文獻(xiàn)［5-7］成功的將FPGA應(yīng)用于電機控制領(lǐng)域，并取得了較好的效果，但在系統(tǒng)的快速響應(yīng)性及穩(wěn)態(tài)精度上還存在不足。針對此問題本文提出了基于FPGA的無刷直流電機控制系統(tǒng)的設(shè)計方案。

同時，由于無刷直流電機非線性強耦合的特點，在實際應(yīng)用中傳統(tǒng)PID算法往往很難達(dá)到預(yù)期的控制效果，傳統(tǒng)PID響應(yīng)速度慢、動態(tài)特性較差，模糊自適應(yīng)PID算法能較好的解決這些問題［8-9］。目前，關(guān)于模糊自適應(yīng)PID的研究工作已開展了許多［10］，但大多是基于軟件實現(xiàn)，這樣就會出現(xiàn)整個算法執(zhí)行速度較慢等問題。本系統(tǒng)采用模糊自適應(yīng)PI控制算法對電機的轉(zhuǎn)速進(jìn)行控制，并且控制器內(nèi)部各個模塊均由硬件實現(xiàn)，從而從根本上解決傳統(tǒng)控制器抗干擾性差、運算速度慢的問題。

1　控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及FPGA的設(shè)計

本文對有位置傳感器無刷直流電動機進(jìn)行研究。根據(jù)轉(zhuǎn)子的霍爾位置傳感器所表示的轉(zhuǎn)子磁極位置信息確定換相時刻進(jìn)行換相，同時根據(jù)霍爾位置信號的周期性變化實時計算出電機轉(zhuǎn)速反饋給轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)器作為轉(zhuǎn)速反饋信號，轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)器輸出作為電流調(diào)節(jié)器給定值，檢測到的電流信號經(jīng)過AD轉(zhuǎn)換作為電流調(diào)節(jié)器的反饋，電流調(diào)節(jié)器的輸出作為PWM的調(diào)制信號，從而有驅(qū)動電路驅(qū)動電機。圖1為控制系統(tǒng)及FPGA功能模塊結(jié)構(gòu)圖，其中虛線框內(nèi)為FPGA實現(xiàn)的各個功能模塊。

FPGA芯片采用Altera公司CycolneⅣ系列產(chǎn)品。FPGA系統(tǒng)采用模塊化及自頂向下的設(shè)計理念，根據(jù)控制器所要實現(xiàn)的功能設(shè)計劃分如下幾個模塊：用于對外部霍爾信號進(jìn)行濾波的濾波模塊、電機轉(zhuǎn)速計算模塊、為外部AD轉(zhuǎn)換芯片提供時序的ADC接口模塊、用于轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)的模糊自適應(yīng)PI模塊、用于電流調(diào)節(jié)的傳統(tǒng)PI模塊、PWM及換相模塊、用于人機交互的顯示及按鍵接口模塊。其中模糊自適應(yīng)PI模塊又由模糊控制模塊和傳統(tǒng)PI模塊構(gòu)成。FPGA內(nèi)部所有模塊均由verilog HDL硬件描述語言構(gòu)建，實現(xiàn)控制器的全數(shù)字硬件化，從而大大提高運算速度，提升控制精度，并根本地解決軟件控制器易受干擾的問題。

圖1　無刷直流電動機控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖Fig.1　Diagram of control system for BLDC

2　轉(zhuǎn)速和電流的測量

對于閉環(huán)系統(tǒng)，反饋值準(zhǔn)確與否對系統(tǒng)的動態(tài)響應(yīng)及穩(wěn)態(tài)精度都有較大影響。因此，電機轉(zhuǎn)速的計算至關(guān)重要，要保證其準(zhǔn)確性。本系統(tǒng)根據(jù)安裝在轉(zhuǎn)子上的霍爾位置傳感器產(chǎn)生的霍爾信號進(jìn)行轉(zhuǎn)速計算，有如下關(guān)系

式中：n為電機轉(zhuǎn)速；p為電機極對數(shù)；f為霍爾信號的頻率；Thall為霍爾信號的周期。

通常無刷直流電機系統(tǒng)采用T測速法，即通過檢測q個周期的時間間隔來計算轉(zhuǎn)速，具體實現(xiàn)可通過一個計數(shù)器進(jìn)行計數(shù)，則電機轉(zhuǎn)速可通過下式計算得出

式中：n為電機轉(zhuǎn)速；p為電機極對數(shù)；Thall為霍爾信號的周期；T為計數(shù)器的計數(shù)周期；q為檢測的霍爾信號周期數(shù)；Mq為q個霍爾周期的計數(shù)值。

由于一個霍爾周期電機轉(zhuǎn)動360°電角度，而一個霍爾周期有6個換相時刻，所以通常檢測一個或個霍爾信號周期來計算轉(zhuǎn)速，即q=1或1/6。而實際中，由于電機轉(zhuǎn)子極與極之間永磁體寬度存在誤差，則q=1或1/6時計算出的轉(zhuǎn)速會有偏差，不能保證反饋信號的準(zhǔn)確性從而降低系統(tǒng)的控制精度。本系統(tǒng)檢測p個霍爾周期，即令q=p。此時，電機轉(zhuǎn)動360°機械角度，通過這種檢測方法確保轉(zhuǎn)速反饋的準(zhǔn)確性。此方法可測量的最小轉(zhuǎn)速取決于所設(shè)置計數(shù)器的位數(shù)及計數(shù)周期。本系統(tǒng)設(shè)置的計數(shù)器為32位，計數(shù)頻率為50 MHZ的高頻計數(shù)器，所能計算的最小轉(zhuǎn)速為0.7 r/min，完全滿足實際應(yīng)用的需要，從而保證了足夠?qū)挼恼{(diào)速范圍。圖2為電機開環(huán)運行占空比為50%時，分別檢測一個霍爾周期和p個（本系統(tǒng)使用電機為4對極，即p=4）霍爾周期的轉(zhuǎn)速計算波形?？梢钥闯鰴z測4個霍爾周期計算出的轉(zhuǎn)速更為準(zhǔn)確，而檢測一個霍爾周期計算出的轉(zhuǎn)速誤差較大，若令q=1/6，則由于累計誤差的存在，會使計算出的結(jié)果誤差更大，勢必會影響閉環(huán)系統(tǒng)的精度甚至造成不穩(wěn)定。

圖2　兩種計算方法的實測轉(zhuǎn)速波形Fig.2　Speed waveform of the two computing methods

在無刷直流電機控制系統(tǒng)中，對電流的反饋可以實現(xiàn)對驅(qū)動電路電流的監(jiān)測，同時可以控制電機的啟動電流以獲得滿意的動態(tài)性能，因此電流采樣同樣重要。由于無刷直流電機任意時刻只有兩相導(dǎo)通，且兩相電流方向相反，因此可以對直流母線電流進(jìn)行采樣。采樣電流信號一般有兩種方式：采樣電阻和霍爾電流傳感器，霍爾電流傳感器是一種很好的隔離式電流檢測裝置，能夠有效地實現(xiàn)驅(qū)動電路和控制回路的電氣隔離。因此，本系統(tǒng)采樣霍爾電流傳感器對電流進(jìn)行采樣。具體方法為在功率管下橋臂與直流電源地之間串聯(lián)一個霍爾電流傳感器，再利用AD轉(zhuǎn)換把輸出的電壓轉(zhuǎn)化成數(shù)字量輸入到FPGA控制芯片。

3　核心算法設(shè)計

傳統(tǒng)控制器多采用經(jīng)典PID算法，它具有控制方法簡單、易于實現(xiàn)等優(yōu)點。但由于無刷直流電機非線性強耦合的特點，在實際應(yīng)用中傳統(tǒng)PID算法往往很難達(dá)到預(yù)期的控制效果。針對此問題，本系統(tǒng)采用模糊自適應(yīng)PI控制方法對電機的轉(zhuǎn)速進(jìn)行調(diào)節(jié)。根據(jù)電機的轉(zhuǎn)速誤差和誤差的變化率對PI控制器的參數(shù)進(jìn)行實時調(diào)節(jié)以達(dá)到滿意的控制效果。

3.1算法結(jié)構(gòu)

傳統(tǒng)PI算法的數(shù)字表達(dá)式為

式中：u（k）為控制器輸出；e（k）為誤差；kp為比例系數(shù)；ki為積分系數(shù)；k為采樣序列。

模糊算法的核心即根據(jù)誤差和誤差變化率，利用模糊推理對kp和ki進(jìn)行在線整定。結(jié)構(gòu)圖如圖3所示。

圖3　模糊自適應(yīng)PI算法結(jié)構(gòu)圖Fig.3　Diagram of fuzzy PI

3.2模糊PI控制器的設(shè)計

本系統(tǒng)取模糊系統(tǒng)的輸入變量為轉(zhuǎn)速誤差E和誤差變化EC，輸出變量為kp的變化Δkp和ki的變化Δki。它們的模糊論域均為［-6，6］，量化等級都為13級即｛-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6｝。取輸入輸出語言變量的模糊子集為負(fù)大、負(fù)中、負(fù)小、零、正小、正中、正大，分別用NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB表示。4個輸入輸出變量選取相同的隸屬函數(shù)。圖4為輸入變量E的隸屬函數(shù)，其他3個變量的隸屬函數(shù)與其相同。

圖4　輸入變量E的隸屬函數(shù)Fig.4　Membership function of the input variable E

模糊控制規(guī)則是模糊控制器的核心，確定合適的模糊控制規(guī)則使系統(tǒng)達(dá)到預(yù)期的動靜態(tài)特性是模糊控制器的關(guān)鍵。根據(jù)現(xiàn)場試驗和專家經(jīng)驗，模糊PI控制器模糊控制規(guī)則主要依據(jù)以下幾點：

1）誤差E較大時，為盡快消除誤差，提高響應(yīng)速度，kp取大值，ki取較小值或零；誤差E較小時，為繼續(xù)消除誤差，及防止超調(diào)過大而產(chǎn)生振蕩，kp值要減小，ki取小值，在誤差E很小時，為消除靜差，避免系統(tǒng)在設(shè)定值附近產(chǎn)生振蕩使系統(tǒng)盡快穩(wěn)定，kp值繼續(xù)減小，ki值不變或稍取大一點。

2）當(dāng)E與EC同號時，被控量向偏離給定值方向變化，應(yīng)加強控制作用，使誤差朝減小方向變化，應(yīng)取較小ki；當(dāng)E與EC異號時，被控量向接近給定值方向變化，因此在誤差E較大時，取較小的kp值或零以加快控制的動態(tài)過程。

3）EC越大，kp取值越小，ki取值越大。

根據(jù)以上原則，可得出Δkp和Δki的模糊控制規(guī)則如表1。

表1　Δkp、Δki的模糊控制規(guī)則表Table 1　Table of fuzzy rule for Δkpand Δki

根據(jù)上述模糊規(guī)則、模糊變量及模糊論域的選取，利用Matlab中的模糊邏輯工具箱，選擇適當(dāng)?shù)碾`屬函數(shù)及算法可得出Δkp和Δki的輸出曲面如圖5、圖6所示?？梢钥闯觯敵龅目臻g曲面較平滑，即較接近連續(xù)。

圖5　Δkp的輸出空間曲面Fig.5　Output spatial surface of Δkp

圖6　Δki的輸出空間曲面Fig.6　Output spatial surface of Δki

最終的kp及ki由下式得出

式中：kp0和ki0為應(yīng)用傳統(tǒng)PI算法用Ziegler-Nichols （Z-N）法整定出的比例系數(shù)和積分系數(shù)。

3.3算法的FPGA實現(xiàn)

整個模糊PI算法模塊由模糊邏輯模塊和PI算法模塊構(gòu)成。圖7為模糊PI邏輯模塊的結(jié)構(gòu)圖。

圖7　模糊PI邏輯模塊結(jié)構(gòu)圖Fig.7　Diagram of fuzzy PI logic module

其中，PI算法模塊完成傳統(tǒng)PI算法的運算，模糊邏輯模塊實現(xiàn)對PI調(diào)節(jié)參數(shù)的整定。在模糊邏輯模塊中，把 Δkp和 Δki的模糊規(guī)則制表并寫成QuartusⅡ的.mif文件，存入Altera公司提供的宏模塊ROM中，通過模糊化子模塊將輸入的誤差E和誤差變化EC進(jìn)行清晰域到模糊域的轉(zhuǎn)化，將E和EC的模糊值作為事先存好的ROM的查找地址，輸出Δkp和Δki的模糊值，再通過清晰化子模塊將Δkp和Δki的模糊值轉(zhuǎn)化為清晰值作為模糊邏輯模塊的輸出。整個算法模塊均用verilog HDL硬件描述語言構(gòu)建而成，充分利用了硬件并行執(zhí)行速度快和抗干擾性強的優(yōu)勢。同時，整個算法的構(gòu)建采用模塊化設(shè)計思想，功能劃分清晰，具有很強的邏輯性和靈活性。

4　仿真及實驗分析

本文利用Matlab/SIMLINK搭建了無刷直流電動機轉(zhuǎn)速電流雙閉環(huán)控制系統(tǒng)的模型，并進(jìn)行了仿真。電流環(huán)采用傳統(tǒng)PI算法進(jìn)行調(diào)節(jié)，轉(zhuǎn)速環(huán)分別用傳統(tǒng)PI算法和模糊自適應(yīng)PI算法進(jìn)行調(diào)節(jié)。

圖8是設(shè)定轉(zhuǎn)速2 000 r/min電機空載時傳統(tǒng)PI和模糊PI控制器的仿真轉(zhuǎn)速曲線。最終，傳統(tǒng)PI控制器在0.08 s到達(dá)穩(wěn)態(tài)，而模糊PI控制器在0.04 s到達(dá)穩(wěn)態(tài)。

圖8　設(shè)定轉(zhuǎn)速2 000 r/min電機空載時的仿真轉(zhuǎn)速曲線Fig.8　Simulation speed curve when reference speed is 2 000 r/min with no load

圖9是設(shè)定轉(zhuǎn)速2 000 r/min電機負(fù)載突變時的傳統(tǒng)PI和模糊PI控制器的仿真轉(zhuǎn)速曲線。在0.15 s時，負(fù)載由0 N·m突變到2.5 N·m，并在0.25 s時突變回到0 N·m。最終，傳統(tǒng)PI控制器在0.19 s和0.29 s重新回到穩(wěn)態(tài)，而模糊PI控制器在0.18 s和0.27 s重新回到穩(wěn)態(tài)。

圖10為電機空載給定轉(zhuǎn)速2 000～1 500 r/min之間突變時傳統(tǒng)PI和模糊PI控制器的仿真轉(zhuǎn)速曲線。在0.15 s時，給定轉(zhuǎn)速由2 000 r/min突變?yōu)? 500 r/min，并在0.25 s時突變回到2 000 r/min。最終，傳統(tǒng)PI控制器在0.21 s和0.32 s重新回到穩(wěn)態(tài)，而模糊PI控制器在0.18 s和0.28 s重新回到穩(wěn)態(tài)。

圖9　設(shè)定轉(zhuǎn)速2 000 r/min電機負(fù)載突變時的仿真轉(zhuǎn)速曲線Fig.9　Simulation speed curve when reference speed is 2 000 r/min with load impact

圖10　電機空載給定轉(zhuǎn)速2 000～1 500 r/min之間突變的仿真轉(zhuǎn)速曲線Fig.10　Simulation speed curve when reference speed of 2 000～1 500 r/min with no load

圖11為電機空載給定轉(zhuǎn)速1 000～500 r/min之間突變時傳統(tǒng)PI和模糊PI控制器的仿真轉(zhuǎn)速曲線。在0.15 s時，給定轉(zhuǎn)速由1 000 r/min突變?yōu)?00 r/min，并在0.25 s時突變回到1 000 r/min。最終，傳統(tǒng)PI控制器在0.22 s和0.31 s重新回到穩(wěn)態(tài)，而模糊PI控制器在0.19 s和0.29 s重新回到穩(wěn)態(tài)。

圖11　電機空載給定轉(zhuǎn)速1 000～500 r/min之間突變的仿真轉(zhuǎn)速曲線Fig.11　Simulation speed curve when reference speed of 1 000～500 r/min with no load

整理出不同給定條件下，傳統(tǒng)PI和模糊PI控制器的仿真性能指標(biāo)如表2所示。

表2　不同給定條件下系統(tǒng)仿真性能指標(biāo)Table 2　Simulation performance index of the system with different given condition

最后，本文搭建了基于FPGA的無刷直流電機控制系統(tǒng)，分別用傳統(tǒng)PI和模糊PI算法，在電機不同轉(zhuǎn)速情況下進(jìn)行了對比實驗。實驗所用電機參數(shù)如下：額定功率60 W，額定電壓24 V，額定轉(zhuǎn)速3 000 r/min，額定轉(zhuǎn)矩0.18 N·m。圖12為基于FPGA的無刷直流電機控制系統(tǒng)實驗平臺。

圖12　基于FPGA的無刷直流電機控制系統(tǒng)實驗平臺Fig.12　Experiment platform of control system for BLDC based on FPGA

本文在QuartusⅡ環(huán)境下，利用SignaltapⅡ嵌入式邏輯分析儀采樣電機的轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)并在Matlab中擬合成電機的實測轉(zhuǎn)速曲線。

圖13為設(shè)定轉(zhuǎn)速2 000 r/min電機空載時傳統(tǒng)PI和模糊PI控制器的實測轉(zhuǎn)速曲線。最終，傳統(tǒng)PI控制器在0.33 s到達(dá)穩(wěn)態(tài)，而模糊PI控制器在0.18 s到達(dá)穩(wěn)態(tài)。

圖14是設(shè)定轉(zhuǎn)速2 000 r/min電機負(fù)載突變時的傳統(tǒng)PI和模糊PI控制器的實測轉(zhuǎn)速曲線。在0.63 s時，負(fù)載由0 N·m突變到0.1 N·m，并在1.19 s時突變回到0 N·m。最終，傳統(tǒng)PI控制器在0.81 s和1.35 s重新回到穩(wěn)態(tài)，而模糊PI控制器在0.77 s和1.29 s重新回到穩(wěn)態(tài)。

圖13　電機空載設(shè)定轉(zhuǎn)速2 000 r/min時的實測轉(zhuǎn)速曲線Fig.13　Speed curve when reference speed is 2 000 r/min with no load

圖14　設(shè)定轉(zhuǎn)速2 000 r/min電機負(fù)載突變的實測轉(zhuǎn)速曲線Fig.14　Speed curve when reference speed is 2 000 r/min with load impact

圖15為電機空載給定轉(zhuǎn)速2 000～1 500 r/min之間突變時傳統(tǒng)PI和模糊PI控制器的實測轉(zhuǎn)速曲線。在1 s時，給定轉(zhuǎn)速由2 000 r/min突變?yōu)? 500 r/min，并在1.96 s時突變回到2 000 r/min。最終，傳統(tǒng)PI控制器在1.48 s和2.16 s重新回到穩(wěn)態(tài)，而模糊PI控制器在1.36 s和2.08 s重新回到穩(wěn)態(tài)。

圖15　電機空載給定轉(zhuǎn)速2 000～1 500 r/min之間突變的實測轉(zhuǎn)速曲線Fig.15　Speed curve when reference speed of 2 000～1 500 r/min with no load

圖16為電機空載給定轉(zhuǎn)速1 000～500 r/min之間突變時傳統(tǒng)PI和模糊PI控制器的實測轉(zhuǎn)速曲線。在1.44 s時，給定轉(zhuǎn)速由1 000 r/min突變?yōu)?00 r/min，并在2.88 s時突變回到1 000 r/min。最終，傳統(tǒng)PI控制器在2.52 s和3.24 s重新回到穩(wěn)態(tài)，而模糊PI控制器在2.28 s和3.12 s重新回到穩(wěn)態(tài)。

圖16　電機空載給定轉(zhuǎn)速1 000～500 r/min之間突變的實測轉(zhuǎn)速曲線Fig.16　Speed curve when reference speed of 1 000～500 r/min with no load

整理出不同給定條件下，傳統(tǒng)PI和模糊PI控制器的實測性能指標(biāo)如表3所示。

表3　不同給定條件下系統(tǒng)實測性能指標(biāo)Table 3　Performance index of the system with different given condition

通過仿真和實驗對比可以看出：

1）在啟動過程中，模糊PI控制器相比于傳統(tǒng)PI控制器響應(yīng)快，超調(diào)小，調(diào)節(jié)時間短。

2）當(dāng)負(fù)載或給定轉(zhuǎn)速突變時，模糊PI控制器相比于傳統(tǒng)PI控制器響應(yīng)快，轉(zhuǎn)速波動小，回到穩(wěn)態(tài)所需時間短，并能繼續(xù)保持很高的穩(wěn)態(tài)精度。

3）相比于傳統(tǒng)PI控制器，模糊PI控制器在不同轉(zhuǎn)速區(qū)間有著更好的適應(yīng)能力，能夠保證在更寬的轉(zhuǎn)速區(qū)間有著很好的調(diào)速性能。

3　結(jié)論

針對傳統(tǒng)電機控制器執(zhí)行速度慢，抗干擾能力差的問題，本文提出了基于FPGA的全硬件無刷直流電機控制器，并在傳統(tǒng)PI控制算法的基礎(chǔ)上提出了硬件實現(xiàn)的模糊自適應(yīng)PI算法。通過仿真和實驗分析，基于FPGA的無刷直流電機模糊自適應(yīng)PI控制系統(tǒng)在各轉(zhuǎn)速區(qū)間都有著很好的動靜態(tài)性能，調(diào)速范圍可達(dá)到1～3 000 r/min。與傳統(tǒng)控制器相比，本系統(tǒng)執(zhí)行速度快，魯棒性強，控制精度高，并從根本上解決了軟件控制器抗干擾能力差的問題。

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（編輯：劉琳琳）

Design of fuzzy PI control system for brushless DC motor

WEN Jia-bin， MA Chen-wei
（College of Electrical&Electronic Engineering，Harbin University of Science and Technology，Harbin 150080，China）

The brushless DC motor has characteristics of non-linear and high degree of coupling.It has been widely researched in the field of BLDCM control.However，traditional software controllers have varieties of problems，such as slow running speed，low precision，poor immunity from interference and so on.A fuzzy logic PI control system of BLDCM was presented based on field programmable gate array（FPGA）.FPGA was used as core chip in the system.Function modules in the controller were designed by hardware describe language of Verilog HDL.In this way，the system is composed all of hardware.And it produces possible results of FPGA，fast running speed，strong immunity from interference，flexibility，and the ability of expansion.The system includes current and speed closed loops.The speed loop uses the fuzzy logic PI.Through this way，defects of the traditional PID，such as slow response speed，big overshoot were reduced.We may reach the conclusion，by the contrast of simulation and experiment，that the system has advantages of fast response speed，small overshoot，high steady accuracy，and stable operation.

brushless DC motor；field programmable gate array；fuzzy PI controller；immunity from interference

10.15938/j.emc.2016.03.016

TP 351

A

1007-449X（2016）03-0102-07

2014-08-20

國家自然科學(xué)基金（51275137）

溫嘉斌（1961—），男，博士，教授，研究方向為電機冷卻技術(shù)、電機及電機控制；

麻宸偉（1990—），男，碩士研究生，研究方向為電機驅(qū)動及控制。

麻宸偉