電機(jī)限流軟啟動(dòng)自整定模糊控制器系統(tǒng)設(shè)計(jì)與仿真分析

1 引言

三相異步電機(jī)應(yīng)用廣泛，但是直接全壓啟動(dòng)時(shí)電流很大(6-8倍)，傳統(tǒng)的方法采用如Y-△轉(zhuǎn)換、自耦變壓器及定子回路串電抗等降壓啟動(dòng)方法來減小啟動(dòng)電流，啟動(dòng)設(shè)備的啟動(dòng)參數(shù)一般無法調(diào)整，使其負(fù)載的適應(yīng)性較差。而電機(jī)軟啟動(dòng)的方式具備無沖擊電流、啟動(dòng)參數(shù)可調(diào)、有軟停機(jī)功能、輕載節(jié)能等優(yōu)點(diǎn)逐漸被廣泛應(yīng)用。各啟動(dòng)方式對(duì)電網(wǎng)的影響示意圖如圖1所示。

目前，軟啟動(dòng)方式主要采用晶閘管交流調(diào)壓的方法。在電動(dòng)機(jī)起動(dòng)過程中通過控制晶閘管觸發(fā)角的大小，可使電動(dòng)機(jī)的定子端電壓和起動(dòng)電流根據(jù)工作要求設(shè)定的規(guī)律進(jìn)行變化。電動(dòng)機(jī)的起動(dòng)方式和起動(dòng)電流均可任意調(diào)整和設(shè)置，使之處于最佳的起動(dòng)過程。常用的晶閘管調(diào)壓控制電路如圖2所示。

本文介紹參數(shù)自整定模糊控制技術(shù)在限流軟啟動(dòng)中的應(yīng)用，利用模糊推理、模糊決策對(duì)電動(dòng)機(jī)啟動(dòng)過程中電流大小進(jìn)行控制，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)平穩(wěn)啟動(dòng)。

2 模糊控制的方案

電機(jī)軟啟動(dòng)傳統(tǒng)的方法是采用閉環(huán)PID控制對(duì)電動(dòng)機(jī)進(jìn)行限流軟起動(dòng)。但是由于異步電動(dòng)機(jī)啟動(dòng)過程是非線性時(shí)變系統(tǒng)，采用PID閉環(huán)控制并不能很好的解決異步電動(dòng)機(jī)起動(dòng)過程中電流沖擊問題。所以，本文采用快速調(diào)節(jié)能力強(qiáng)的參數(shù)自整定模糊控制技術(shù)應(yīng)用于電機(jī)軟啟動(dòng)的控制中。模糊控制作為智能控制的一種方法，它最大的優(yōu)點(diǎn)就是不依賴于被控對(duì)象的精確的數(shù)學(xué)模型，能夠克服系統(tǒng)非線性因素的影響，對(duì)被控對(duì)象參數(shù)的變化具有較強(qiáng)的魯棒性。

3 基于自整定模糊控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)

常規(guī)模糊控制器具有響應(yīng)時(shí)間短，超調(diào)量小，魯棒性好，適于非線性時(shí)變的復(fù)雜系統(tǒng)，建立模型相對(duì)容易等優(yōu)點(diǎn)。

模糊控制器具有良好的動(dòng)態(tài)品質(zhì)，同時(shí)也還存在一些問題：首先，常規(guī)的模糊控制器的控制規(guī)則建立之后就固定不變，難以獲得最優(yōu)控制指標(biāo)。相對(duì)于電動(dòng)機(jī)軟起動(dòng)過程這類復(fù)雜的被控對(duì)象，采用這種控制器不能獲得預(yù)期的控制效果，而且適應(yīng)系統(tǒng)和環(huán)境變化的能力差。

為此我們采用參數(shù)自整定模糊控制技術(shù)，在運(yùn)行過程中根據(jù)實(shí)際偏差和偏差變化率的大小，控制器選取不同的Ka、Kb、Kc以滿足動(dòng)、靜態(tài)性能的不同要求。而且，基于量化、比例因子自調(diào)整方法，由于算法簡單高效，控制效果較好，很適合電動(dòng)機(jī)軟啟動(dòng)這類對(duì)控制的實(shí)時(shí)性要求較高的系統(tǒng)。

如圖3所示，考慮系統(tǒng)控制情況，選電流偏差e、偏差變化率ec為輸入變量、晶閘管觸發(fā)角的變化值a為輸出量。當(dāng)量化因子Ke、Kec和比例因子取為常數(shù)時(shí)，可調(diào)整因子K1、K2、K3通過尋優(yōu)的方法，不斷更新K1、K2、K3的值從而完成模糊控制規(guī)則的自調(diào)整，使模糊控制系統(tǒng)有最佳的動(dòng)態(tài)性能。

4 模糊控制參數(shù)的選擇

4．1 模糊隸屬函數(shù)

本模糊控制器采用二維模糊控制，主模糊控制單元和模糊參數(shù)尋優(yōu)控制單元都以異步電動(dòng)機(jī)的輸出電流與期望值的偏差e及偏差變化率ec作為輸入變量，其中主模糊控制單元輸出變量為晶閘管觸發(fā)角a的變化值。模糊參數(shù)尋優(yōu)控制單元的輸出可調(diào)整因子K1、K2、K3分別表示量化因子Ke、Kec以及比例因子Ka的調(diào)整系數(shù)值。

e、ec以及模擬控制器的輸出a的論域取{-4，-3，-2，-1，0，+1，+2，+3，+4)，將其大小量化為9個(gè)等級(jí)。在模糊控制區(qū)內(nèi)將電流偏差分為7個(gè)模糊子集，即Ke的語言變量{負(fù)大，負(fù)中，負(fù)小，零，正小，正中，正大)，簡記為{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB)。

為了運(yùn)算簡便，對(duì)于輸入輸出變量采用簡單的三角形隸屬度函數(shù)。隸屬度函數(shù)賦值表如下表所示：

4．2 模糊控制規(guī)則

綜合考慮電流偏差Ke和電流偏差的變化率Kec2羞兩個(gè)信號(hào)，采用的模糊推理規(guī)則的形式如下：

相應(yīng)的模糊控制規(guī)則總表如表4所示

解模糊使用的重心法，又稱加權(quán)平均法。其解模糊公式如下：

4．3 模糊控制器參數(shù)自整定

在啟動(dòng)過程中遵循的自整定規(guī)則如下：

當(dāng)e和ec較大時(shí)，縮小K1和K2，降低對(duì)大偏差的分辨率，減少偏差，縮短過渡過程時(shí)間。當(dāng)e和ec較小時(shí)，系統(tǒng)已接近穩(wěn)態(tài)，這時(shí)應(yīng)增大K1和K2，提高系統(tǒng)對(duì)小偏差的分辨率，提高控制的靈敏度；當(dāng)誤差e較大，且與誤差變化ec符號(hào)相反時(shí)，應(yīng)適當(dāng)增大控制器k3的大小。當(dāng)誤差e較大，且與誤差變化ec符號(hào)相同時(shí)，系統(tǒng)響應(yīng)正加速偏離設(shè)定值，為減小這種不利趨勢(shì)，也應(yīng)適當(dāng)減小K3。系統(tǒng)響應(yīng)在設(shè)定值附近時(shí)(此時(shí)誤差e較小)，為防止產(chǎn)生較大的超調(diào)或欠調(diào)，K3應(yīng)該具有較寬的變化范圍。適當(dāng)減小比例因子以減小超調(diào)。經(jīng)過多次仿真和實(shí)驗(yàn)，隨著偏差Ke和偏差變化率Kec的變化，K1、K2和K3分別按表5、6、7取值，可以得到理想的控制結(jié)果。

5 系統(tǒng)仿真與分析

利用MATLAB的Simulink和SimpowerSystems、FuzzyLogicToolbox等工具進(jìn)行的系統(tǒng)仿真。

5．1 仿真模型的建立

結(jié)合上述的方法建立的自整定模糊控制器仿真模型如圖4：

結(jié)合三相電源模塊、同步環(huán)節(jié)模塊、脈沖發(fā)生環(huán)節(jié)模塊、三相交流調(diào)壓環(huán)節(jié)模塊以及控制環(huán)節(jié)得到整體軟啟動(dòng)仿真模型如圖5。

將采用傳統(tǒng)PID控制器獲得的響應(yīng)曲線和采用自整定模糊控制器獲得的響應(yīng)曲線對(duì)比可知，采用自整定模糊控制器獲得的控制效果更為理想，具體表現(xiàn)為：超調(diào)量較小、啟動(dòng)過程平穩(wěn)，其輸出量幾乎和給定量達(dá)到重合。通過以上的對(duì)比可知，自整定模糊控制器的控制性能優(yōu)于傳統(tǒng)PID控制的控制性能，同時(shí)，也說明了本文設(shè)計(jì)的自整定模糊控制器獲得了較好的控制效果。

6 小結(jié)

本章結(jié)合電動(dòng)機(jī)軟啟動(dòng)的特性在吸取自適應(yīng)和模糊控制算法各自優(yōu)點(diǎn)的基礎(chǔ)上，介紹了限流軟啟動(dòng)自整定模糊控制器設(shè)計(jì)的整個(gè)過程；并對(duì)整個(gè)軟啟動(dòng)控制系統(tǒng)進(jìn)行了動(dòng)力學(xué)建模，最后，利用MATLAB的power system模塊庫以及Simulink模塊庫建立仿真模型功能進(jìn)行了系統(tǒng)仿真，仿真結(jié)果表明，自整定模糊能夠在軟啟動(dòng)控制上取得較好的動(dòng)、靜態(tài)性能。