比较研究的PID和模糊控制器对直流电机的速度控制

文摘

提出了两种有效的方法对速度控制的他励D。C使用PID控制和模糊逻辑控制电动机。汽车模型,在模型转换为一个子系统。PID控制器的仿真开发与直流电机的数学模型是使用齐格勒-尼科尔斯方法和试验和错误的方法。PID参数测试与MATLAB / SIMULINK仿真程序。(方法)设计模糊逻辑控制器根据模糊规则,使系统从根本上健壮。有25个模糊规则。这个方法有两个输入。一个是电动机转速误差之间的引用和实际速度和第二个是变化速度误差(速度误差的导数)。比较的目的,PID和模糊控制器,使用MATLAB / SIMULINK测试程序在加载和空载条件下的速度。结果表明,模糊控制器是最好的控制器比PID控制器。 In addition fuzzy logic controller Demonstrates good performance, faster design and work well for high-order and nonlinear and shows the efficiency over the PID controller.

关键字

直流电机、速度控制、比例-积分微分控制器PID和模糊逻辑控制器。

介绍

直流电(DC)电机电流(DC)电动机是一个相当简单的电动马达,使用电和磁场产生转矩。直流电机由一组线圈,称为电枢绕组,在另一组线圈或一组永磁体,称为定子。应用电压在电枢线圈产生一个力矩,导致运动。直流电机已广泛应用于工业应用由于其结构简单,初始成本低,高精度控制系统,高控制性能、高可靠性和提供优秀的控制速度的加速和减速。有几个应用程序需要一个高的启动转矩。特区电动机,由于其本身的性质,高扭矩和。下降的速度特性,这使它能够处理高扭矩。直流电机在工业以及其他目的是非常重要的应用,如仍轧钢厂、电动火车、电动汽车、电动起重机和机器人机械手需要速度控制器来执行他们的任务。有几种方法用来控制直流电机等比例积分微分(PID)控制器,模糊逻辑控制器(方法)和神经网络控制器。

直流电机模型

常见的致动器控制系统是直流电机直接提供旋转运动,加上轮子或鼓和电缆,可以提供过渡运动。[1]的电路电枢和转子的自由体图如图(1)所示:

为直流电机设计仿真模型

本文的一个经典模型用于直流电机恒励磁,和仿真软件模型的生成图。2

Matlab-simulink程序,图纸上面的模型图,并选择所有组件的输入和输出系统,子系统和命名创建子系统作为直流电机。

PID控制器设计

图3显示了仿真软件框图使用PID控制器直流电机的速度控制。阶跃输入给控制器。误差信号的PID控制器。[3]子系统意味着电动机模型,如图3所示

控制器的目的是获取控制系统的快速响应和稳定性好。他励直流电机的PID控制器设计使用MATLAB。系统如图(3)调整为以下参数的PID控制器所需的速度:KP = 2, KI = 14, KD = 0.05主要问题在应用传统控制算法在速度控制器在直流电机非线性的影响。直流电机,如饱和的非线性特性和摩擦可以降低传统控制器的性能。因此需要一个控制器,可以克服PID控制器的缺点

模糊逻辑控制器

模糊控制系统是知识或基于规则的系统。模糊系统的核心是一个知识库组成的所谓的模糊if - then规则。模糊if - then规则是一个if - then语句中一些词语的特点是连续的隶属度函数。[4]

目标是实现直流电机的速度控制方法。速度的变化来定义控制器输入错误扮演重要的角色。因此方法使用错误(e)和语言变量的误差(ce)变化产生的控制规则。输出变量马达驱动的控制变量的变化。克服PID参数变化的问题,规范化与可调模糊控制器比例因子。本文建立了模糊控制器根据累计知识之前的调优方法。设计的模糊控制器具有以下参数。

1。隶属函数的输入/输出信号具有相同的论域等于1

2。成员函数为每个变量的数量是5三角形隶属度函数表示NL(负面),NS(负小),泽(零错误),PL(正面)和PS(积极的小)

3所示。模糊干扰系统是Mamdani方法

4所示。模糊干扰方法是“最小值”,“马克斯”或者“最小值”的含义,“马克斯”聚合和去模糊化的“重心”。

模糊逻辑控制器的直流电机的仿真软件模型显示在图4。仿真软件模型评估的反应速度、误差和误差的变化,试错法用于调优方法参数。[5]

仿真软件实现和实验结果

仿真结果为系统在任何负载。

在本节中,汽车被认为是没有加载,但在现实生活中这永远不会发生,因为总有摩擦的运动系统作为负载和要求电动机输出转矩来克服它。仿真软件程序是用来测试系统与不同的控制器和波形观察速度的性能和控制操作。

系统没有控制器的仿真结果

在本节中直流电机测试没有任何控制器作为开环电压控制。

图5说明了反应系统在单位阶跃输入,2 rad /秒的最大速度,电动机需要1秒达到稳态速度超过90%。

使用PID控制器的仿真结果:

从图3中,用仿真软件模型的参数值后装机KP = 2, KI = 14, KD = 0.05,和单位阶跃响应,下面的反应是出现了。

图6显示了与单位阶跃输入响应的系统。和电机达到预期的速度在0.55秒,电机PID最初超过0.6%,不受欢迎的,如果输入电压是固定的,一定程度上意味着控制器要求的电压超过某一水平,那么这个不是一个好的结果

使用模糊控制器仿真结果:

从图4的试验和错误的方法用于调优方法参数,方法参数的值是gain1 = 1.01, gain2 = 11和gain3 = 1,图(7)说明系统的响应单元反应。

图7说明了方法的系统响应控制器。输出速度图是一个光滑,在最初没有超调,在t = 0时,该控制器更倾向于使用这个系统。

系统负载下的仿真结果

在本节中随负载电动机是应用于t = 5。转矩负载从零增加到= 0.1 Nm /。

没有负载控制器和系统仿真结果。

在本节直流电机与负载转矩(tl) = 0.1 Nm /没有控制器需要注意的行为系统

图8显示了,当转矩负载TL应用于马达速度降低了。这减少的速度是对电机的性能,因为如果这个电机是在真实的应用程序中(引擎)然后经常转矩负载减少或增加,减少速度是影响性能和不提供所需的结果。为了解决这个问题用PID和模糊控制器在接下来的部分

一个¯‚·系统仿真结果使用PID控制器

从图3的系统建模提供直流电机负载转矩,系统的动态响应捕获使用范围和阶跃响应在t = 0.5转矩负载(Tl) = 0.1 Nm /。

Fig.9显示当扭矩加载(Tl) = 0.1 Nm / A,应用t = 5秒和单位阶跃响应t = 0.5的速度减少但速度又有其参考点,所以PID控制器解决直流电机转矩负载变化时的问题和参考点的速度保持不变。

一个¯‚·系统使用模糊控制器仿真结果

从图4仿真软件模型评估的反应速度误差和误差的变化,当扭矩加载(Tl) = 0.1 Nm / 5秒的被应用于直流电机,响应速度表示在图10所示。

图10显示当转矩负载应用(Tl) = 0.1 Nm /, / t = 5秒的单位阶跃响应在t = 0.5的速度不是效应和它保持不变,这是利用模糊控制器它可以说是模糊控制器比PID控制器。

结论

在这项研究中直流电机的数学模型,然后使用MATLAB程序模拟版本2010。PID控制器是一个简单的控制器,它提供了简单,廉价的行业解决方案,和调优很容易除了PID工作只有在输出系统,而模糊控制器的输出和MIMO系统工作,它提供了更好的结果比传统的控制器。PID控制器需要更多的建议选择了“¯害怕一个½¯害怕一个½¯害怕一个½¯害怕一个½¯害怕害怕一个½¯½”计算PID参数,和模糊控制器使用试错法来计算模糊参数。PID控制需要不断调整以达到更好的控制性能。模糊自调整参数自动调整控制器参数根据速度误差和速度误差变化的速率和模糊逻辑的反应是相对于传统的PID控制器。结果表明,过度,沉降时间和控制性能大大提高了使用模糊逻辑控制器。当应用扭矩加载时间间隔为0.1 n - m在时间t = 5秒的速度减少但速度又有其参考点使用PID控制器但在模糊控制器的速度不受影响和它保持不变,这是利用模糊控制器它可以说是模糊控制器比PID控制器。

引用

郭公元前,“Automatic Control Systems”, 6th ed. Englewood Cliffs, NJ, Prentice Hall, 1991. Umesh Kumar邦萨尔,Rakesh Narvey直流电机的速度控制采用模糊PID控制器”推进在电子和电气工程卷3 pp1209 - 1220, 2013。 Ogata。Kafsutuko”,现代控制工程”,第四版,2002年,prentice Hall,新泽西。 利鑫”,在模糊系统与控制”国际版,1997年新世纪国际公司 S.N.Sivandam, S。Sumathi, S.N.同时,介绍用matlab模糊逻辑,激飞柏林海德堡纽约,2007年。