单神经元模糊PID控制双转子永磁同步电机建模与仿真

"忽略电阻影响，认为电机是纯电感性负载； (3)忽略磁路饱和和漏磁通的影响，定子和转子磁链均假定为正弦分布。 根据以上假设，双转子永磁同步电机的数学模型可以分为直轴（d轴）和交轴（q轴）两个坐标系来建立。对于内转子和外转子，其直轴和交轴上的电磁转矩可以表示为： \[ T_{d_i} = \frac{3}{2} p_i V_{di} I_{qi} - \frac{3}{2} p_i \lambda_{fi} \omega_i \] \[ T_{q_i} = \frac{3}{2} p_i V_{qi} I_{di} + \frac{3}{2} p_i \lambda_{fi} \omega_i \] 其中，\( T_{d_i}, T_{q_i} \) 分别为内转子和外转子在d轴和q轴上的电磁转矩，\( p_i \) 是转子极对数，\( V_{di}, V_{qi} \) 分别为d轴和q轴上的电压，\( I_{di}, I_{qi} \) 是对应的电流，\( \lambda_{fi} \) 是永磁体产生的磁链，\( \omega_i \) 是转子角速度。 电机的运动方程则可以表示为： \[ \begin{cases} \dot{\psi}_{di} = \omega_i - \frac{R_i}{L_i} I_{di} - \frac{3}{2} p_i \lambda_{fi} I_{qi} \\ \dot{\psi}_{qi} = \frac{V_{qi}}{L_i} - \omega_i I_{qi} - \frac{3}{2} p_i \lambda_{fi} I_{di} \\ \dot{\omega}_i = \frac{3}{2 p_i L_i \lambda_{fi}} (T_{d_i} - T_{mi}) \end{cases} \] 这里，\( \psi_{di}, \psi_{qi} \) 分别代表d轴和q轴的磁链，\( R_i, L_i \) 是对应的电阻和电感，\( T_{mi} \) 是机械转矩。 2 单神经元模糊PID控制 单神经元模糊PID控制器结合了模糊逻辑控制的自适应性和PID控制的稳定性。其结构包括输入模糊化、模糊推理和输出去模糊化三个部分。模糊逻辑规则库用于处理不确定性，而PID参数通过模糊控制规则动态调整，以增强系统的抗干扰能力和鲁棒性。 3 MATLAB仿真与结果分析 在MATLAB/Simulink环境中，构建了双转子永磁同步电机的系统模型，并分别采用传统PID和单神经元模糊PID控制策略进行仿真。通过比较两种控制方式下的转速响应、电流波形以及稳态误差，得出单神经元模糊PID控制的优越性。 仿真结果显示，单神经元模糊PID控制在面对参数摄动和外部扰动时，系统响应更快，超调量更小，稳定时间更短，且在动态和静态性能上都优于传统的PID控制。这证明了该控制策略在提升系统性能方面的有效性。 4 结论 本文针对双转子永磁同步电机的控制问题，提出了一种基于单神经元模糊PID的控制方法。通过理论建模、控制器设计及MATLAB仿真，验证了该方法在提高系统鲁棒性、降低动态响应时间和增强抗干扰能力方面有显著效果。这一成果为双转子永磁同步电机在水下航行器和风力发电领域的应用提供了新的控制策略，具有较高的实用价值和研究意义。未来的工作将进一步探讨如何优化模糊规则库，以提高控制精度和实时性。"