LEM传感器在交错Boost型PFC电路中的应用
发布时间:2008/5/29 0:00:00 访问次数:355
0 引言
由于液压伺服系统的固有特性(如死区、泄漏、阻尼系数的时变性以及负载干扰的存在),系统往往会呈现典型的不确定性和非线性特性。这类系统一般很难精确描述控制对象的传递函数或状态方程,而常规的pid控制又难以取得良好的控制效果。另外,单一的模糊控制虽不需要精确的数学模型,但是却极易在平衡点附近产生小振幅振荡,从而使整个控制系统不能拥有良好的动态品质。
本文针对这两种控制的优缺点并结合模糊控制技术,探讨了液压伺服系统的模糊自整定pid控制方法,同时利用matlab软件提供的simulink和fuzzy工具箱对液压伺服调节系统的模糊自整定pid控制系统进行仿真,并与常规pid控制进行了比较。此外,本文还尝试将控制系统通过单片机的数字化处理,并在电液伺服实验台上进行了测试,测试证明:该方法能使系统的结构简单化,操作灵活化,并可增强可靠性和适应性,提高控制精度和鲁棒性,特别容易实现非线性化控制。
1 模糊pid自整定控制器的设计
本控制系统主要完成数据采集、速度显示和速度控制等功能。其中智能模糊控制由单片机完成,并采用规则自整定pid控制算法进行过程控制。整个系统的核心是模糊控制器,at89c51单片机是控制器的主体模块。电液伺服系统输出的速度信号经传感器和a/d转换之后进入单片机,单片机则根据输入的各种命令,并通过模糊控制算法计算控制量,然后将输出信号通过d/a转换送给液压伺服系统,从而控制系统的速度。该模糊控制器的硬件框图如图1所示。
采用模糊pid自整定控制的目的是使控制器能够根据实际情况调整比例系数kp、积分系数ki和微分系数kd,以达到调节作用的实时最优。该电液伺服系统的fuzzy自整定pid控制系统结构如图3所示。
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2.1 输入值的模糊化
模糊自整定pid控制器是在fuzzy集的论域中进行讨论和计算的,因而首先要将输入变量变换到相应的论域,并将输人数据转换成合适的语言值,也就是要对输入量进行模糊化。结合本液压伺服系统的特性,这里选择模糊变量的模糊集隶属函数为正态分布,具体分布如图4所示。根据该规则可把实际误差e、误差变化率ec(de/dt)对应的语言变量e、ec表示成模糊量。e、ec的基本论域为[-6,+6],将其离散成13个等级即[-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,+1,+2,+3,+4,+5,+6]。考虑到控制的精度要求,本设计将[-6,+6]分为负大[nb]、负中[nm]、负小[ns]、零[zo]、正小[ps]、正中[pm]、正大[pb]等7个语言变量,然后由e、ec隶属函数根据最大值法得出相应的模糊变量。
2.2 模糊控制规则表的建立
(1) kp控制规则设计
在pid控制器中,kp值的选取决定于系统的响应速度。增大kp能提高响应速度,减小稳态误差;但是,kp值过大会产生较大的超调,甚至使系统不稳定减小kp可以减小超调,提高稳定性,但kp过小会减慢响应速度,延长调节时间。因此,调节初期应适当取较大的kp值以提高响应速度,而在调节中期,kp则取较小值,以使系统具有较小的超调并保证一定的响应速度;而在调节过程后期再将kp值调到较大值来减小静差,提高控制精度。kp的控制规则如表1所列。
![]() 0 引言 由于液压伺服系统的固有特性(如死区、泄漏、阻尼系数的时变性以及负载干扰的存在),系统往往会呈现典型的不确定性和非线性特性。这类系统一般很难精确描述控制对象的传递函数或状态方程,而常规的pid控制又难以取得良好的控制效果。另外,单一的模糊控制虽不需要精确的数学模型,但是却极易在平衡点附近产生小振幅振荡,从而使整个控制系统不能拥有良好的动态品质。 本文针对这两种控制的优缺点并结合模糊控制技术,探讨了液压伺服系统的模糊自整定pid控制方法,同时利用matlab软件提供的simulink和fuzzy工具箱对液压伺服调节系统的模糊自整定pid控制系统进行仿真,并与常规pid控制进行了比较。此外,本文还尝试将控制系统通过单片机的数字化处理,并在电液伺服实验台上进行了测试,测试证明:该方法能使系统的结构简单化,操作灵活化,并可增强可靠性和适应性,提高控制精度和鲁棒性,特别容易实现非线性化控制。 1 模糊pid自整定控制器的设计 本控制系统主要完成数据采集、速度显示和速度控制等功能。其中智能模糊控制由单片机完成,并采用规则自整定pid控制算法进行过程控制。整个系统的核心是模糊控制器,at89c51单片机是控制器的主体模块。电液伺服系统输出的速度信号经传感器和a/d转换之后进入单片机,单片机则根据输入的各种命令,并通过模糊控制算法计算控制量,然后将输出信号通过d/a转换送给液压伺服系统,从而控制系统的速度。该模糊控制器的硬件框图如图1所示。 采用模糊pid自整定控制的目的是使控制器能够根据实际情况调整比例系数kp、积分系数ki和微分系数kd,以达到调节作用的实时最优。该电液伺服系统的fuzzy自整定pid控制系统结构如图3所示。
2.1 输入值的模糊化 模糊自整定pid控制器是在fuzzy集的论域中进行讨论和计算的,因而首先要将输入变量变换到相应的论域,并将输人数据转换成合适的语言值,也就是要对输入量进行模糊化。结合本液压伺服系统的特性,这里选择模糊变量的模糊集隶属函数为正态分布,具体分布如图4所示。根据该规则可把实际误差e、误差变化率ec(de/dt)对应的语言变量e、ec表示成模糊量。e、ec的基本论域为[-6,+6],将其离散成13个等级即[-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,+1,+2,+3,+4,+5,+6]。考虑到控制的精度要求,本设计将[-6,+6]分为负大[nb]、负中[nm]、负小[ns]、零[zo]、正小[ps]、正中[pm]、正大[pb]等7个语言变量,然后由e、ec隶属函数根据最大值法得出相应的模糊变量。 2.2 模糊控制规则表的建立 (1) kp控制规则设计 在pid控制器中,kp值的选取决定于系统的响应速度。增大kp能提高响应速度,减小稳态误差;但是,kp值过大会产生较大的超调,甚至使系统不稳定减小kp可以减小超调,提高稳定性,但kp过小会减慢响应速度,延长调节时间。因此,调节初期应适当取较大的kp值以提高响应速度,而在调节中期,kp则取较小值,以使系统具有较小的超调并保证一定的响应速度;而在调节过程后期再将kp值调到较大值来减小静差,提高控制精度。kp的控制规则如表1所列。
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