基于模糊控制的感应电机直接转矩控制系统

摘要：根据直接转矩控制理论，在Matlab 6．5／Simulink下构造了一个感应电机直接转矩控制系统的仿真模型。为改善感应电机系统的动、静态品质，设计了模糊自适应PI速度调节器，根据速度偏差与偏差变化率，通过模糊推理在线调整PI参数，提高系统的调速性能。仿真结果表明，这种模糊控制器具有比常规PID控制器更好的控制效果。
关键词：模糊控制；直接转矩控制；感应电机；速度调节器

0 引言
    直接转矩控制(DTC)是继矢量控制技术之后又一先进电机控制技术，其结构简单、对电机参数不敏感、转矩响应迅速而被广泛应用。感应电动机直接转矩控制系统中，速度控制器大都是用PID控制器，传统的PID控制技术不能有效克服因电机参数变化、负载变化和非线性因素带来的影响，而模糊控制适应非线性时变、滞后系统的控制，具有鲁棒性强的优点。在常规PID速度调节器由于参数固定而无法满足系统高性能调速的要求时，引入模糊控制技术构造速度模糊控制器，设计了一种模糊自适应PI速度调节器，根据速度偏差与偏差变化率，通过模糊推理在线调整PI参数，有效地改进了直接转矩控制系统性能，达到了较好的控制效果。

1 直接转矩控制基本原理
    直接转矩控制的核心思想是以转矩为中心来进行磁链、转矩的综合控制。它不需要解耦电机数学模型，而强调对电机转矩进行直接控制，即用空间矢量的分析方法，直接在定子坐标系计算和控制交流电动机的转矩。直接转矩控制的结构原理如图1所示，它由磁链估算、转矩估算、磁链位置估算、开关表和调节器、逆变器等部分组成。其工作过程如下：首先由检测单元检测出电机定子电流和电压值、实际转速ω，然后输入到感应电机数学模型模块计算出ψα，ψβ和实际转矩值Te。ψα和ψβ通过磁链计算单元，得到定子磁链ψs的幅值|ψs|和所在区间信号SN。实际转速ω和给定转速ω*通过转速调节器得到转矩给定值。实际转矩Te与转矩给定值经转矩调节器处理后得到转矩开关信号TQ。磁链给定值与磁链反馈值|ψs|经磁链调节器处理后产生磁链开关信号ψQ。开关信号选择单元综合ψQ，TQ和SN，通过查表的方式得到逆变器开关信号SUabc来控制逆变器提供合适的电压驱动感应电机运行。

2 模糊直接转矩控制系统设计
    模糊控制是一种典型的智能控制方法，以模糊集合论、模糊语言变量及模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制，其基本思想是把人类专家对特定被控对象或过程的控制策略总结成一系列控制规则，通过模糊推理得到控制作用集，作用于被控对象或过程。与传统的控制方法相比，模糊逻辑控制无需系统的精确数学模型，具有鲁棒性强，控制性能好的优点，更适合对复杂、非线性时变、滞后系统的控制。模糊自适应PI速度调节器由常规PI控制器和模糊控制器两部分组成，其原理如下：模糊控制器选用速度误差e和速度误差变化率ec作为输入变量，利用模糊规则经过模糊推理，输出比例修正系数△KP、积分修正系数△KI，以在线实时调整PI控制器的参数，进而产生给定转矩信号，送入DTC控制系统对感应电机转速进行控制。图2给出了系统的原理图。
2．1 模糊变量
    本模糊控制器采用两个输入变量和两个输出控制量。两个模糊输入变量分别为速度误差、速度误差变化率，分别用e和ec表示，输出控制量为比例修正系数和积分修正系数，分别用△KP和△KI表示。e包含7个模糊子集，相应的语言变量为：负大(NB)、负中(NM)、负小(NS)、零(Z)、正小(PS)、正中(PM)和正大(PB)，论域为[-1，+1]，隶属分布函数如图3所示。

    ec包含3个模糊子集，相应的语言变量为：负(N)、零(z)和正(P)，论域同样为[-1，+1]，隶属函数如图4所示。

    △KP，△KI分别包含4个模糊子集，相应的语言变量为：零(Z)、小(S)、中(M)、大(B)，论域为[0，1]，隶属函数如图5所示。
2．2 模糊控制规则
    模糊PI参数自整定基本原则如下：
    (1)当系统偏差(|e|)较大时，为使系统尽快消除偏差，不管ec的符号如何，都应取较大的KP和KI，以达到缩小偏差的目的。
    (2)当系统偏差(|e|)是适中时，为防止系统超调过大，应取较小的KP，同时为保证一定的响应速度，KI要选取适中的数值。
    (3)当系统偏差(|e|)较小或为零时，为缩短系统的调节时间，应选取适中的KP和较小KI的数值。根据上述调整规则和多次仿真结果，模糊控制器的控制规则如表1所示。

 

2．3 模糊推理和模糊决策
    模糊推理采用Mamdani推理方法，采用最大隶属度所对应的输出为控制量，得到KP，KI的最终输出值，其控制规则采用“If e=E and ec=Ec then △KP and△KI”的形式。
    参照表1可得21条控制规则。
    如"If e=PB and ec=P then △KP=B and △KI=Z”，输出量为比例修正系数△KP和积分修正系数△KI，在线调节PI参数，达到实时控制的目的。

3 仿真结果
    为了验证新型控制系统的正确及优越性，选用三相鼠笼式感应电机参数为：Pn=2.5kw，us=380V，f=50Hz，nr=1400r／min，Rs=1.85Ω，Rr=2．658 Ω，Ls=O．294 H，Lr=0．289 8 H，Lm=0．283 8 H，np=2，J=0．01 kg·m2。在Matlab 6．5中，使用Simulink库和Power Sys-tem Blocket库提供的模块来构成系统仿真模型。参照前文分析，搭建的仿真模型如图6所示。

    为了验证模糊自适应PI速度调节器的有效性，在两种相同工况下与常规PI速度调节器进行了比较。

    

    图7，图8分别给出模糊自适应PI与常规PI在给定速度发生变化(1 000-100-500)r／min和负载发生变化时(0-15-5)N·m的速度响应波形。通过结果对比可以发现，采用模糊自适应PI速度调节器的DTC系统速度响应快，超调小，稳态性能好，有良好的干扰抑制能力和鲁棒性，转速调节性能获得了明显提高，模糊自适应PI控制具有更佳的控制效果。

4 结论
    本文将模糊控制方法应用于感应电机的直接转矩控制系统中，针对常规PI速度调节器因参数固定而无法满足系统高性能调速的要求，设计了模糊控制与PI控制相结合的模糊自适应PI速度调节器控制系统，取代传统PID控制。在Matlab／Simulink环境下建立了系统的仿真模型。仿真结果表明，该方法不仅能够提高系统的调速性能，而且还提高了系统的抗干扰能力，证明了系统的可行性和正确性。