陳鯉文, 劉偉濤, 寧志翔, 朱婧
(福建工程學(xué)院 泛在感知與多傳感器智能融合研究所,福建福州 350118)
無刷直流電機(jī)具有效率高、維護(hù)少、控制精確等優(yōu)點(diǎn),廣泛應(yīng)用于汽車、自動化、航空航天等工業(yè)控制領(lǐng)域。無刷直流電機(jī)主要采用電子換向,利用電子設(shè)備通過霍爾元件感應(yīng)永磁極的位置,電子電路及時切換線圈中的電流方向,驅(qū)動電機(jī)。這種方法不僅消除了有刷電機(jī)的電刷與換向器之間的摩擦功耗等缺點(diǎn),而且使其更容易控制。無刷直流電機(jī)的主要挑戰(zhàn)是換向轉(zhuǎn)矩波動。
近年來提出了多種控制電機(jī)轉(zhuǎn)矩和轉(zhuǎn)速的方法。采用大功率無刷直流電機(jī)的閉環(huán)控制對其轉(zhuǎn)速進(jìn)行檢測,并采用PID調(diào)整參數(shù),使其運(yùn)行性能穩(wěn)定在穩(wěn)態(tài),但它會在瞬態(tài)中有一些超調(diào)。由于無刷直流電機(jī)的非線性特性,傳統(tǒng)的PID控制方法在達(dá)到穩(wěn)態(tài)時會產(chǎn)生抖動。因此有必要設(shè)計一個適用的PID控制器[1]。本設(shè)計主要通過時變慣性權(quán)重改進(jìn)麻雀搜索算法模糊PID控制器控制無刷直流電機(jī),并采用Matlab/Simulink進(jìn)行仿真驗證。
選用的模糊控制器為單變量二維模糊邏輯控制器。在Matlab模糊控制中定義誤差e、誤差變化率ec及控制量u的模糊集及其論域。確定模糊變量的隸屬函數(shù)。采用模糊PID控制無刷直流電機(jī)的轉(zhuǎn)速與轉(zhuǎn)矩,在構(gòu)建模糊PID控制器[2-3]時,輸入為系統(tǒng)的誤差e和誤差變化率ec,通過模糊語言變量將輸入變?yōu)槟:Z言變量E和EC,讓模糊控制結(jié)果作用在PID控制器上,用來實時調(diào)節(jié)PID的Kp、Ki、Kd參數(shù)。
麻雀搜索算法[4-5]是受麻雀覓食行為和反捕食行為啟發(fā)而提出的一種新型群體智能優(yōu)化算法。在麻雀覓食過程中,可將其整體種群分為發(fā)現(xiàn)者和追蹤者,并且加入偵察預(yù)警機(jī)制,發(fā)現(xiàn)者在種群中的主要任務(wù)是尋找食物并為整個麻雀種群提供覓食區(qū)域和方向,而追隨者主要是依賴發(fā)現(xiàn)者來獲取食物。為了獲得食物,麻雀可采用發(fā)現(xiàn)者和追隨者兩類行為策略進(jìn)行覓食。偵察預(yù)警機(jī)制主要是從種群總體中選取一定比例個體來偵察預(yù)警,若此類麻雀發(fā)現(xiàn)危險則選擇放棄食物,以保證種群安全。對于每個麻雀個體,其可能有三種狀態(tài)改變:充當(dāng)發(fā)現(xiàn)者、作為追隨者、具備警戒機(jī)制。
種群中發(fā)現(xiàn)者,有較強(qiáng)的搜索能力,且具備全局導(dǎo)向能力,因此發(fā)現(xiàn)者需要具備更大的覓食搜索范圍,由此抽象其位置更新表達(dá)式為:
種群中除去發(fā)現(xiàn)者,剩余麻雀均為追隨者。追隨者的位置更新表達(dá)式為:
當(dāng)最優(yōu)位置麻雀在局部最優(yōu)解處搜索時,隨著不斷地迭代,剩余的麻雀也會沿著最優(yōu)麻雀的方向移動,從而出現(xiàn)局部最優(yōu)的問題。為了解決這一問題,引入一個非線性遞減權(quán)在Piecewise混沌映射改進(jìn)的麻雀搜索算法中,主要是其可以在早期促進(jìn)全局最優(yōu)的搜索,在后期進(jìn)行局部最優(yōu)搜索。這可以有效地防止種群陷入局部最優(yōu)。時變慣性權(quán)重如公式(3)所示。
在Piecewise混沌映射改進(jìn)的麻雀搜索算法中加入時變慣性權(quán)重之后,最終更新表達(dá)式為:
基于改進(jìn)麻雀搜索算法模糊PID控制器如圖1所示。
圖1 改進(jìn)麻雀搜索算法模糊PID控制器
Simulink模型中無刷直流電機(jī)的驅(qū)動方式采用兩相導(dǎo)通方式,定子三相繞組采用星形連接,無中性線,轉(zhuǎn)子磁極為環(huán)形內(nèi)轉(zhuǎn)子磁極。假設(shè)無刷直流電機(jī)工作在理想狀態(tài)下,忽略電機(jī)的摩擦損耗和雜散損耗,根據(jù)能量守恒定律,輸出的機(jī)械能和吸收的電能相等。電樞繞組為三相對稱結(jié)構(gòu),各繞組的互感和電阻相同。基于直流無刷電機(jī)理想化模型其電壓方程為:
式中:uA,uB,uC為定子電壓;eA,eB,eC為定子反電動勢;iA,iB,iC為定子電流;R為電子繞組相電阻,且RA=RB=RC=R;L為定子電感,且LA=LB=LC=L;M為定子繞組間互感,且LAB=LAC=LBA=LBC=LCA=LCB=M;t為時間。假設(shè)電動機(jī)轉(zhuǎn)速為ω,則電磁轉(zhuǎn)矩的計算公式為:
式中:Te為BLDC的電磁轉(zhuǎn)矩;ω為BLDC的角速度。
機(jī)械運(yùn)動方程為:
式中:TL為負(fù)載轉(zhuǎn)矩;J為電機(jī)轉(zhuǎn)動慣量;B為阻尼系數(shù)。
電機(jī)控制主要研究的是無刷直流電機(jī)的輸出轉(zhuǎn)速與轉(zhuǎn)矩。模型主要是時變慣性權(quán)重改進(jìn)麻雀搜索算法模糊PID控制器的輸出電流參考值,比較作差后輸入電流滯環(huán)控制器,經(jīng)過PWM控制三相六臂全橋驅(qū)動器控制電機(jī)輸出。控制直流無刷電動機(jī)運(yùn)動仿真如圖2所示。
圖2 直流無刷電機(jī)控制仿真
通過時變慣性權(quán)重改進(jìn)的麻雀搜索算法優(yōu)化模糊PID控制器對無刷直流電機(jī)進(jìn)行仿真,初始條件設(shè)為960 r/min,在1 s時進(jìn)行速度切換,速度變?yōu)?00 r/min;在0.5 s時加入小負(fù)載,在1 s時撤去負(fù)載并且改變電機(jī)的轉(zhuǎn)速,總仿真時長設(shè)置為2 s。圖3和圖4分別為時變慣性權(quán)重改進(jìn)麻雀搜索算法模糊PID控制器控制下的無刷直流電機(jī)轉(zhuǎn)速與轉(zhuǎn)矩輸出仿真圖。從圖3可以看出,電機(jī)在啟動后經(jīng)過0.45 s達(dá)到預(yù)定的速度,并且0.5 s時能快速響應(yīng)負(fù)載波動變化。在1 s時電機(jī)開始切換速度且撤去負(fù)載,當(dāng)負(fù)載與速度切換同時發(fā)生時,無刷直流電機(jī)既能響應(yīng)負(fù)載變化,又能同時進(jìn)行速度切換。經(jīng)過0.25 s,電機(jī)速度趨于平穩(wěn)輸出。從圖4可以看出,無刷直流電機(jī)在上升到預(yù)定速度過程中轉(zhuǎn)矩波動較大,但電機(jī)穩(wěn)定運(yùn)行時轉(zhuǎn)矩保持平穩(wěn),在無刷直流電機(jī)轉(zhuǎn)速切換時引起輕微波動,但此波動在規(guī)定范圍內(nèi)。經(jīng)過0.36 s后電機(jī)轉(zhuǎn)矩達(dá)到平穩(wěn)狀態(tài)。仿真結(jié)果平穩(wěn)且符合實際要求。
圖3 時變慣性權(quán)重改進(jìn)麻雀搜索算法模糊PID控制器控制下的直流無刷電機(jī)轉(zhuǎn)速
圖4 時變慣性權(quán)重改進(jìn)麻雀搜索算法模糊PID控制器控制下的直流無刷電機(jī)轉(zhuǎn)矩
為進(jìn)一步驗證設(shè)計的控制器的有效性,通過Matlab生成了三種PID的控制曲線(如圖5所示)。從PID控制曲線可以看出當(dāng)無刷直流電機(jī)上升到預(yù)定速度時會出現(xiàn)超調(diào)導(dǎo)致電機(jī)的速度不穩(wěn)定,并且無刷直流電機(jī)轉(zhuǎn)速產(chǎn)生較大的波動。在PID的基礎(chǔ)上使用模糊邏輯模仿人的行為去控制無刷直流電機(jī)的轉(zhuǎn)速,由曲線可以看出,當(dāng)無刷直流電機(jī)達(dá)到預(yù)定速度時,無刷直流電機(jī)能夠平穩(wěn)運(yùn)行,但在達(dá)到預(yù)定速度時間上慢于PID控制控制器。在模糊PID的基礎(chǔ)上加入時變慣性權(quán)重改進(jìn)麻雀搜索算法,從圖中曲線可以看出電機(jī)能夠很快到達(dá)預(yù)定的速度且沒有超調(diào),相對于模糊PID控制器在達(dá)到預(yù)定速度時在時間上減少了50%且快于PID控制器。由此進(jìn)一步驗證了設(shè)計的時變線性權(quán)重改進(jìn)的麻雀搜索算法優(yōu)化模糊PID控制器是可靠的且符合要求。
圖5 模糊控制器PID直流無刷電機(jī)轉(zhuǎn)矩
建立了無刷直流電機(jī)轉(zhuǎn)速轉(zhuǎn)矩控制仿真模型,通過Matlab/Simulink建立控制器將其加載到無刷直流電機(jī)上進(jìn)行模擬控制,通過仿真實驗與三種控制器的轉(zhuǎn)速對比驗證了提出的改進(jìn)的麻雀搜索算法優(yōu)化模糊PID控制器的有效性。