第8期 沈翠凤：按转子磁链定向矢量的智能控制 .1101· 2按转子磁链定向矢量控制的智能控制原理 d亚 Kp=Kp+k1 △亚； dt 2.1转矩调节器参数设置的原则 d亚 (4) 由于转矩调节器在整个系统运行的过程中可 KI=K1+k2 △亚 dt 以抑制磁链的影响，它的实际作用是改造了被控对 式中，K?、K?、K。和K分别为调整规则前后的系 象，提高了系统快速响应性.故设计采用模糊控制， 数. 首选确定数据库的设计，转矩调节器的输入变量为 和磁链变化率-正它们的标准论域均为一6 当△亚>0及∫△亚dt>0时，说明积分部分 产生加速转矩，同时使得偏差变小，此时应采用较小 +61. 的比例系数：当△亚和∫△亚dt变化趋势相反时候， 转换系数k。由允许偏差决定，因此取ke=0.1, 说明是减速转矩，偏差变大，应采用较大的比例系数 k由允许的-亚决定，这里取92，决定了被控 dt 和较小的积分系数 过程静态放大倍数，初步确定k。=ku. 从以上可以说明，调整规则为： 模糊变量的确定，由于标准论域值n=6,所以 m=78,故对输入和输出取七个模糊变量，分别为 Kp=Kg+k1△（∫亚dt) (5) 负大NB)、负中(NM)、负小(NS)、零(O)、正小 Ki=K+2△亚（亚dt) (PS)、正中(PM)、正大(PB),对输入取八个，即将 其中，K?为采用的较小的值，而K。为采用的较大 零分为正零(P0)和负零(N0),其余六个与上面相 的值.ASR调节器参数设置原则与此相同 同. △亚 隶属函数采用预先设定方法得到，而对于规则 库的确定，规则选用“f△Tand-证hen心"的方 周整规则 dt △d 系统 法获得 2.2转速调节器和磁链调节器参数设置的原则 d△ dt 转速调节器和磁链调节器采用智能控制方法， 图2按转子磁链定向矢量智能控制结构图 结构如图2所示，现以转子磁链调节器为例说明调 Fig.2 Structure diagram of the rotor flux oriented vector 节过程.△亚为转子磁链偏差，∫△亚dt为磁链偏差 control system 的积分，- ·为实际磁链变化率的负值，按照专家 系统的方法，根据△业、∫△和-d确定调整 3仿真研究 dt 规则和调整强度，使智能型PI调节器参数随着偏 为了验证以上结果分析，借助Simulink工具， 差的变化而有选择性的变化.当偏差比较大时，停 对按转子磁链控制的智能控制进行了仿真研究.电 止积分，增大比例系数，使得系统以最大能力消除 机参数为电压380V,50Hz,二对极.定子电阻 偏差：当偏差较小时，投入积分，调整比例系数和积 R。=0.4352,定子漏感Ls=0.002H,转子电阻 分系数，使系统以最佳过程达到稳态.其调整规则 R=0.8162,转子漏感1r=0.002H. 确定如下： 整个系统仿真模型如图3所示.ASR调节器 (1)当磁链偏差比较大时，减小积分K1,采用较 仿真模型如图4所示，A亚R调节器仿真模型与此相 大的比例系数Kp,使调节器输出达到限幅值，系统 同.ATR仿真模型就是采用fzy模块等封装而成， 以允许最大的能力快速减小偏差回， 如图5所示. (2)当磁链偏差比较小时，应及时调整的智 4 仿真与实验结果 能PI调节器的值，使系统快速进入稳态，对于 A”△d止和-的正负情况，对应者k,和 图6是智能调节器和常规调节器转速为 n=1450r-mim-1仿真结果，图7是两种控制方案转 K1变化趋势. d亚 矩的仿真结果，图8是两种方案电流的仿真结果，图 当△亚>0、- E<0或A亚<0、- d亚 >0 时，表明磁链偏差正尚零逼近，此时应采用袭小的 9是对于负载扰动时仿真结果. 比例系数和较小的积分系数，以减小比例部分作用， 从仿真结果可以看出，对于空载转矩，当给定信 使之很快进入稳态，防止系统出现振荡).反之，表 号n=1450rmin-1时，在常规调节器作用下电机转 明磁链偏差正趋与增大，此时应采用较大的比例系 速要到0.6s时候才能达到稳态，而对于智能调节器 只要0.4s就可以达到稳态，表明系统动态响应快， 数，使系统尽快减小偏差。调整规则为：第 8 期 沈翠凤：按转子磁链定向矢量的智能控制 1101 ·· 2 按转子磁链定向矢量控制的智能控制原理 2.1 转矩调节器参数设置的原则 由于转矩调节器在整个系统运行的过程中可 以抑制磁链的影响, 它的实际作用是改造了被控对 象, 提高了系统快速响应性. 故设计采用模糊控制, 首选确定数据库的设计, 转矩调节器的输入变量为 ∆Te 和磁链变化率 − dTe dt , 它们的标准论域均为 [−6, +6]. 转换系数 ke 由允许偏差决定, 因此取 ke = 0.1, kc 由允许的 − dTe dt 决定, 这里取 92, ku 决定了被控 过程静态放大倍数, 初步确定 ke = ku. 模糊变量的确定, 由于标准论域值 n=6, 所以 m=7∼8, 故对输入和输出取七个模糊变量, 分别为 负大 (NB)、负中 (NM)、负小 (NS)、零 (0)、正小 (PS)、正中 (PM)、正大 (PB), 对输入取八个, 即将 零分为正零 (P0) 和负零 (N0), 其余六个与上面相 同. 隶属函数采用预先设定方法得到, 而对于规则 库的确定, 规则选用 “if ∆Te and − dTe dt then u” 的方 法获得. 2.2 转速调节器和磁链调节器参数设置的原则 转速调节器和磁链调节器采用智能控制方法, 结构如图 2 所示, 现以转子磁链调节器为例说明调 节过程. ∆Ψ 为转子磁链偏差, R ∆Ψ dt 为磁链偏差 的积分, − dΨ dt 为实际磁链变化率的负值, 按照专家 系统的方法, 根据 ∆Ψ、 R ∆Ψdt 和 − dΨ dt 确定调整 规则和调整强度, 使智能型 PI 调节器参数随着偏 差的变化而有选择性的变化. 当偏差比较大时, 停 止积分, 增大比例系数, 使得系统以最大能力消除 偏差；当偏差较小时, 投入积分, 调整比例系数和积 分系数, 使系统以最佳过程达到稳态. 其调整规则 确定如下： (1) 当磁链偏差比较大时, 减小积分 KI , 采用较 大的比例系数 Kp, 使调节器输出达到限幅值, 系统 以允许最大的能力快速减小偏差[9] . (2) 当磁链偏差比较小时, 应及时调整的智 能 PI 调节器的值, 使系统快速进入稳态, 对于 ∆Ψ、 R ∆Ψ dt 和 − dΨ dt 的正负情况, 对应着 Kp 和 KI 变化趋势. 当 ∆Ψ > 0、− dΨ dt < 0 或 ∆Ψ < 0、− dΨ dt > 0 时, 表明磁链偏差正向零逼近, 此时应采用较小的 比例系数和较小的积分系数, 以减小比例部分作用, 使之很快进入稳态, 防止系统出现振荡[10] . 反之, 表 明磁链偏差正趋与增大, 此时应采用较大的比例系 数, 使系统尽快减小偏差. 调整规则为：    Kp = K0 p + k1 µ − dΨ dt ¶ ∆Ψ; KI = K0 I + k2 µ − dΨ dt ¶ ∆Ψ. (4) 式中, K0 p、K0 I、Kp 和 KI 分别为调整规则前后的系 数. 当 ∆Ψ > 0 及 R ∆Ψdt > 0 时, 说明积分部分 产生加速转矩, 同时使得偏差变小, 此时应采用较小 的比例系数；当 ∆Ψ 和 R ∆Ψdt 变化趋势相反时候, 说明是减速转矩, 偏差变大, 应采用较大的比例系数 和较小的积分系数. 从以上可以说明, 调整规则为； ( Kp = K0 p + k1∆Ψ( R Ψdt) KI = K0 I + k2∆Ψ( R Ψdt) (5) 其中, K0 p 为采用的较小的值, 而 Kp 为采用的较大 的值. ASR 调节器参数设置原则与此相同. 图 2 按转子磁链定向矢量智能控制结构图 Fig.2 Structure diagram of the rotor flux oriented vector control system 3 仿真研究 为了验证以上结果分析, 借助 Simulink 工具[11] , 对按转子磁链控制的智能控制进行了仿真研究. 电 机参数为电压 380 V, 50 Hz, 二对极. 定子电阻 Rs = 0.435 Ω, 定子漏感 Lls = 0.002 H, 转子电阻 R0 r = 0.816 Ω, 转子漏感 L 0 lr = 0.002 H. 整个系统仿真模型如图 3 所示. ASR 调节器 仿真模型如图 4 所示, AΨR 调节器仿真模型与此相 同. ATR 仿真模型就是采用 fuzzy 模块等封装而成, 如图 5 所示. 4 仿真与实验结果 图 6 是智能调节器和常规调节器转速为 n=1450 r·min−1 仿真结果, 图 7 是两种控制方案转 矩的仿真结果, 图 8 是两种方案电流的仿真结果, 图 9 是对于负载扰动时仿真结果. 从仿真结果可以看出, 对于空载转矩, 当给定信 号 n=1450 r·min−1 时, 在常规调节器作用下电机转 速要到 0.6 s 时候才能达到稳态, 而对于智能调节器 只要 0.4 s 就可以达到稳态, 表明系统动态响应快