无刷直流电机调速系统模糊神经元PID控制
周晓华+张银+王荔芳+李振强
摘 要： 针对传统PID控制应用于无刷直流电机调速系统存在调节时间长、动态调节特性差及抗干扰能力弱等问题，提出一种基于模糊神经元PID控制的无刷直流电机调速系统设计方法。首先采用神经元控制、比例控制和模糊控制设计了一种可在线调整参数的模糊神经元PID控制器，然后再用其设计无刷直流电机调速系统的转速调节器。仿真结果表明，基于模糊神经元PID控制的无刷直流电机调速系统具有响应速度快、动态和静态调节性能好、自适应能力和抗干扰能力强等优点。
关键词： 无刷直流电机； 模糊控制； 神经元控制； 比例控制
中图分类号： TN876?34； TM301.2 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）23?0140?04
Abstract： Since the BLDCM speed regulation system based on traditional PID controller has the problems of long regulation time， poor dynamic regulation characteristic and anti?interference ability， a design method of BLDCM speed regulation system based on fuzzy neuron PID control is proposed. The neuron control， proportional control and fuzzy control are adopted to design a fuzzy neuron adaptive PID controller with parameter online regulation. On this basis， a speed regulator of BLDCM speed regulation system was designed. The simulation results show that the BLDCM speed regulation system based on fuzzy neuron PID control has the advantages of fast response speed， good static and dynamic regulation characteristics， strong anti?interference ability and adaptive ability.
Keywords： BLDCM； fuzzy control； neuron control； proportional control
0 引 言
无刷直流电机（Brushless DC Motor，BLDCM）具有简单的结构、良好的机械特性以及优越的调速性能，被广泛应用在电动汽车、航空航天、伺服控制及机器人等工业领域中。由于BLDCM具有较强的非线性以及强耦合等特点，使得基于传统PID控制的BLDCM调速系统存在调节时间长、抗干扰能力差等问题。为了改善BLDCM调速系统的控制性能，模糊自适应PID控制被应用到BLDCM调速系统的设计过程中[1?3]，根据BLDCM调速系统的实际响应情况，模糊控制通过运用模糊推理实现了对传统PID控制器参数的自动在线调整功能，从而获得了较为满意的调速性能。文献[4]采用神经元控制和比例控制设计了一种神经元变结构PID控制器，然后再用一个神经元调整此神经元变结构PID控制器的参数，并将其用于BLDCM调速系统的设计中，获得了较好的控制效果。在文献[4]的基础上，本文对控制算法进行了改进，先采用神经元控制和比例控制设计了一种神经元PID控制器，同时取消了变结构环节，然后用模糊控制实现对神经元PID控制器參数的在线调整功能，最后将其用于BLDCM调速系统转速调节器的设计中。在Matlab/Simulink仿真环境下对基于模糊神经元PID的BLDCM调速系统进行了建模和仿真。结果表明，所提出的BLDCM调速系统转速调节器设计方法可获得更好的控制效果。
1 BLDCM调速系统结构
本文采用的BLDCM调速系统控制原理框图[4]如图1所示，电机采用两相导通星形三相六状态BLDCM。BLDCM调速系统的转速调节器采用模糊神经元PID控制器进行设计，其结构见图1虚线框内部分。
BLDCM调速系统基本原理：参考转速[n*]与电机实际转速[n]比较后的转速误差由转速调节器进行调节，并输出直流调压电源的电压，以实现三相逆变电路输出电压的调节[5?6]。门极控制模块检测BLDCM内置霍尔传感器的三相霍尔信号，然后通过解码器解码并获得电机当前时刻与霍尔信号对应的三相定子反电动势信息，最后根据三相定子反电动势信息产生6路同步信号以控制三相逆变电路6只IGBT开关的通和断，最终实现对BLDCM的换相和控制。
2 模糊神经元PID转速调节器设计
2.1 神经元PID控制器
4 结 语
本文采用神经元控制、比例控制和模糊控制设计了一种无刷直流电机的模糊神经元PID转速调节器，并以此建立了无刷直流电机调速系统的Matlab/Simulink仿真模型。通过电机在空载起动及运行过程中突增负载转矩的仿真实验，得出模糊神经元PID转速调节器优于神经元变结构PID转速调节器的结论。由仿真结果可以看出，基于模糊神经元PID转速调节器的无刷直流电机调速系统具有较快的响应速度、良好的动态和静态性能，以及较强的自适应能力和抗干扰能力。
参考文献
[1] 温嘉斌，麻宸伟.无刷直流电机模糊PI控制系统设计[J].电机与控制学报，2016，20（3）：102?108.
[2] 孙佃升，白连平.模糊自适应PID控制器在无刷直流电机控制系统中的应用[J].电气传动，2009，39（10）：63?66.
[3] 李有凯，蒋玲.无刷直流电机调速系统转矩脉动抑制方法研究[J].现代电子技术，2016，39（7）：142?144.
[4] 周晓华，李振强，刘胜永.无刷直流电机神经元变结构PID调速系统研究[J].电机与控制应用，2016，43（1）：12?16.
[5] 殷帅，吕彩琴，王凯，等.基于永磁同步电机的无刷直流电机建模仿真[J].电机与控制应用，2013，40（7）：19?23.
[6] 付光杰，赵子明.基于改进模糊PI控制的无位置传感器无刷直流电机调速研究[J].微电机，2014，47（3）：69?72.
[7] 严家玉，王宁.适用于非线性对象的神经元变结构PID控制[J].江南大学学报（自然科学版），2008，7（2）：132?136.
[8] 王霞，朱景伟.基于模糊PI控制的无刷直流电机调速系统[J].电气传动，2014，44（1）：63?67.
[9] 李实求，郝帅，马旭，等.无刷直流电机双闭环模糊自适应控制方法研究[J].电气传动，2012，42（7）：61?63.
[10] 刘慧博，王静，吴彦合.无刷直流电机模糊自适应PID控制研究与仿真[J].控制工程，2014，21（4）：583?587.
[11] 陈运华，高凤岐，王广龙.基于自适应模糊算法的无刷直流电机控制系统研究[J].微电机，2012，45（12）：31?35.
[12] 李有凯，蒋玲.无刷直流电机调速系统转矩脉动抑制方法研究[J].现代电子技术，2016，39（7）：142?144.
[13] 徐衡，周云山.电动车无刷直流电机转矩脉动抑制[J].计算机仿真，2016，33（4）：195?199.
摘 要： 针对传统PID控制应用于无刷直流电机调速系统存在调节时间长、动态调节特性差及抗干扰能力弱等问题，提出一种基于模糊神经元PID控制的无刷直流电机调速系统设计方法。首先采用神经元控制、比例控制和模糊控制设计了一种可在线调整参数的模糊神经元PID控制器，然后再用其设计无刷直流电机调速系统的转速调节器。仿真结果表明，基于模糊神经元PID控制的无刷直流电机调速系统具有响应速度快、动态和静态调节性能好、自适应能力和抗干扰能力强等优点。
关键词： 无刷直流电机； 模糊控制； 神经元控制； 比例控制
中图分类号： TN876?34； TM301.2 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）23?0140?04
Abstract： Since the BLDCM speed regulation system based on traditional PID controller has the problems of long regulation time， poor dynamic regulation characteristic and anti?interference ability， a design method of BLDCM speed regulation system based on fuzzy neuron PID control is proposed. The neuron control， proportional control and fuzzy control are adopted to design a fuzzy neuron adaptive PID controller with parameter online regulation. On this basis， a speed regulator of BLDCM speed regulation system was designed. The simulation results show that the BLDCM speed regulation system based on fuzzy neuron PID control has the advantages of fast response speed， good static and dynamic regulation characteristics， strong anti?interference ability and adaptive ability.
Keywords： BLDCM； fuzzy control； neuron control； proportional control
0 引 言
无刷直流电机（Brushless DC Motor，BLDCM）具有简单的结构、良好的机械特性以及优越的调速性能，被广泛应用在电动汽车、航空航天、伺服控制及机器人等工业领域中。由于BLDCM具有较强的非线性以及强耦合等特点，使得基于传统PID控制的BLDCM调速系统存在调节时间长、抗干扰能力差等问题。为了改善BLDCM调速系统的控制性能，模糊自适应PID控制被应用到BLDCM调速系统的设计过程中[1?3]，根据BLDCM调速系统的实际响应情况，模糊控制通过运用模糊推理实现了对传统PID控制器参数的自动在线调整功能，从而获得了较为满意的调速性能。文献[4]采用神经元控制和比例控制设计了一种神经元变结构PID控制器，然后再用一个神经元调整此神经元变结构PID控制器的参数，并将其用于BLDCM调速系统的设计中，获得了较好的控制效果。在文献[4]的基础上，本文对控制算法进行了改进，先采用神经元控制和比例控制设计了一种神经元PID控制器，同时取消了变结构环节，然后用模糊控制实现对神经元PID控制器參数的在线调整功能，最后将其用于BLDCM调速系统转速调节器的设计中。在Matlab/Simulink仿真环境下对基于模糊神经元PID的BLDCM调速系统进行了建模和仿真。结果表明，所提出的BLDCM调速系统转速调节器设计方法可获得更好的控制效果。
1 BLDCM调速系统结构
本文采用的BLDCM调速系统控制原理框图[4]如图1所示，电机采用两相导通星形三相六状态BLDCM。BLDCM调速系统的转速调节器采用模糊神经元PID控制器进行设计，其结构见图1虚线框内部分。
BLDCM调速系统基本原理：参考转速[n*]与电机实际转速[n]比较后的转速误差由转速调节器进行调节，并输出直流调压电源的电压，以实现三相逆变电路输出电压的调节[5?6]。门极控制模块检测BLDCM内置霍尔传感器的三相霍尔信号，然后通过解码器解码并获得电机当前时刻与霍尔信号对应的三相定子反电动势信息，最后根据三相定子反电动势信息产生6路同步信号以控制三相逆变电路6只IGBT开关的通和断，最终实现对BLDCM的换相和控制。
2 模糊神经元PID转速调节器设计
2.1 神经元PID控制器
4 结 语
本文采用神经元控制、比例控制和模糊控制设计了一种无刷直流电机的模糊神经元PID转速调节器，并以此建立了无刷直流电机调速系统的Matlab/Simulink仿真模型。通过电机在空载起动及运行过程中突增负载转矩的仿真实验，得出模糊神经元PID转速调节器优于神经元变结构PID转速调节器的结论。由仿真结果可以看出，基于模糊神经元PID转速调节器的无刷直流电机调速系统具有较快的响应速度、良好的动态和静态性能，以及较强的自适应能力和抗干扰能力。
参考文献
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[12] 李有凯，蒋玲.无刷直流电机调速系统转矩脉动抑制方法研究[J].现代电子技术，2016，39（7）：142?144.
[13] 徐衡，周云山.电动车无刷直流电机转矩脉动抑制[J].计算机仿真，2016，33（4）：195?199.
