基于智能控制器的直流电机根轨迹和频率响应分析和实现的研究

可在www.sciencedirect.com上在线ScienceDirect电气系统与信息技术学报5（2018）23一种经典智能控制器放大图片创作者：John B.塞勒姆aa埃及开罗电子研究所b埃及阿斯旺阿斯旺大学电气工程系接收日期：2017年2月9日;接收日期：2017年8月22日;接受日期：2017年12月9日2018年1月31日在线提供摘要本文介绍了一种具有智能特性的经典控制器的理论分析和实验实现。该控制器具有恒定的参数，但它作为一个智能控制器。控制器的设计模仿了经典形式的模糊逻辑控制器，并结合了经典控制器的优点和智能控制器的性能。所设计的控制器参数迫使受控变量表现为具有期望时间常数的一阶系统。直流电机的实际系统验证了该控制器的有效性根轨迹和频率响应的伯德图被用来帮助设计的控制器参数。仿真和实验结果验证了该控制器的高性能。© 2018 电 子 研 究 所 （ ERI ） 。 Elsevier B. V. 制 作 和 托 管 这 是 CC BY-NC-ND 许 可 证 下 的 开 放 获 取 文 章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。关键词：经典控制器;直流电机;根轨迹;频率响应; Arduino微控制器1. 介绍直流电动机，特别是他励直流电动机，在很宽的范围内可控，具有稳定的线性特性。因此，它们仍然在工业中用于恒速和恒载操作（Abhinav和Sheel，2012; Sheel等人， 2010年）。 许多文献采用不同的控制器对直流电机进行速度控制和位置控制。 虽然比例（P）速度控制器是简单的，但是在一阶类型系统的情况下，它产生稳态误差（Das等人，2015;Tunyasrirut等人，1999;Ming和Yu，2012;Cui等人，2006年）。Bharatiraja等人（2016）使用LabVIEW控制器作为单一软件环境进行仿真和实时*通讯作者。电子邮件地址：esam hendawi@hotmail.com（E. Hendawi）。电子研究所（ERI）负责同行评审https://doi.org/10.1016/j.jesit.2017.12.0012314-7172/© 2018电子研究所（ERI）。Elsevier B. V.制作和托管这是CC BY-NC-ND许可证下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。24E. Hendawi等人/电气系统与信息技术学报5（2018）23Fig. 1. 直流电机型号。实现直流电机调速。内置的控制器是一个传统的PI控制器。比例积分（PI）和比例积分微分（PID）控制器消除了稳态误差，但系统参数的变化恶化了系统的性能。此外，PI控制器响应通常较慢，并且控制器可能引起振荡和超调，特别是在P和I参数设计不当的情况下。另一方面，诸如模糊逻辑控制器（FLC）和神经网络控制器（ANN）的人工智能控制器被认为是自适应控制器（Nath等人，2015;Antar等人，2013年;Al-Hamouz和Al-Duwaish，1998年; Chang和Chung，2005年;Thepsatom等人，2006; Muruganandam和Madheswaran，2009; Pavankumar等人，2010; Rajeswari等人，2011;Ben John Stephen和Ruban Devaprakash，2011）。 FLC是众所周知的，并且由于其灵活性而广泛用于电力电子速度驱动器（Abdelkarim等人，2012;SumanandGiri，2016）. 此外，FLC是直观的知识库设计。FLC克服了经典PI控制器对参数变化敏感和响应慢的两个主要缺点。手动调谐和查找表是FLC的主要缺点。这些缺点意味着FLC并不是所有应用的完美解决方案。如文献中所列，大多数研究在将FLC应用于DC和AC驱动器时，他们将FLC的性能与经典控制器进行比较，以验证FLC相对于经典控制器性能的智能性质，例如Das等人。（2015）、Tunyasrirut等人（1999）、Cui等人（2006）、Thepsatom等人（2006）、Pavankumar等人（2010）和Rajeswari等人（2011）。（2011年）。为了同时实现模糊控制器的智能优势和经典控制器的实现简单性，本文提出了一种用于他励直流电动机驱动的经典智能控制器。在Salem（2008）中，介绍了具有智能特性的经典控制器的理论研究。在该理论研究中，控制器用于控制三相感应电动机的速度，并且计算控制器参数以提供具有一定阻尼响应的电动机速度和具有预定义的最大速度下降的满载转矩抑制。本文介绍了Salem（2008）的控制器在他励直流电动机上的应用。在本文中，控制器参数的计算，在不同的方式中，被控系统（系统和控制器）的传递函数被转移到一个一阶系统，其中计算的控制器有两个回路;外环控制电动机速度并给出电枢参考电流，该电枢参考电流被用作内环的输入，该内环又将电枢电流保持在指定范围内。2. 直流电机型号图图1示出了本文所考虑的他励直流电动机模型。一般来说，电动机有两个单独的绕组，它们是电枢绕组和励磁绕组。电枢绕组表示为电阻Ra、电感La和反电动势（ea），而励磁绕组表示为电阻Rf和电感Lf。电动机的方程由下式给出：va= Ra ia迪阿+ Ladt+ea（一）vf=R fif+Lf difdt（二）ea=kifω（3）E. Hendawi等人/电气系统与信息技术学报5（2018）2325=Js2+ Bs+ k1参考文献速度K1S增益积分器电机模型1实际速度Gain1K1 du/dt1J.s+B衍生物图二.提出的经典控制器模型（Salem，2008）。dωT=Jdt+Bω+TL（4）其中，Va和Ia是电枢电压和电流，Vf和If是磁场电压和电流。3. 控制器设计图 2示出了所提出的控制器的模型及其对一阶系统模型的应用。控制器利用被控变量及其导数作为反馈信号。然后使用积分器来产生PI控制器行为。从图 2、被控系统的传递函数可求出如下：G（s）T.F=1+G（s）H（s）（5）哪里G（s）=（kB）是直流电动机传递函数，J =转动惯量kg m2，B =摩擦系数N m ss Js+H（s）=1+k1s因此G（s）H（s）k（1+k1s）s（Js+B）将G（s）和H（s）代入等式（1）中，（5）、传递函数可写为：KT.F=s（Ts+B）+k（1+k1s）（六）（七）k n（s）=Js2+（B+kk1）s+k=d（s）显然，前面的方程代表二阶系统。方程的闭环极点。（7）可以通过等式的分母来计算。（7）零：d（n）=Js2+（B+kk1）s+k=0（8）对Eq. （8）产量1 + k1。kS= 0 1 + k1G1= 0（9）其中G1=KSJs2+Bs+k26E. Hendawi等人/电气系统与信息技术学报5（2018）23其中k和k1是控制器参数。E. Hendawi等人/电气系统与信息技术学报5（2018）2327200根轨迹150100500-50-100-150-200电话：+86-510 - 8888888传真：+86-510 - 8888888实轴（秒-1）图三. k和k1变化时的闭环极点轨迹。使用MATLAB/SIMULINK®软件，如在方程中的传递函数的根轨迹（7）可以绘制，其中根由等式表示（九）、所考虑的直流电机参数为：B = 0.0019 kg m 2，和J = 0.03 N m/rad/s 2。不同k值的根轨迹族= [0.10.5 10 50 100 500 1000]。根的外部位点是高k值的。理论上增益k1从零到无穷大变化。然而，在这个系统中，k1的上限是1。研究根轨迹，可以注意到，当k1接近1时，根将非常接近实数线，这意味着系统将表现得像一阶系统。因此，k1的最佳值是1. 另一方面，增加增益k将使根远离虚轴，这意味着系统将更稳定。因此，k的合适值选择为1000。在选择的k1≥0.01和k= 1000的值的情况下，在等式（1）中表示的传递函数为（7）可以简化为1 1T. F=3. 5 e−5 s2+（1. 9e−6+k1）s+1=k1s+1（10）该方程表示时间常数等于k1的一阶系统。 这意味着所设计的控制器参数迫使受控系统表现为具有期望时间常数的一阶系统（图1）。 3）。利用Bode图对系统传递函数的频率响应进行了分析，研究了控制器增益k1和k2对系统传递函数的影响。图4示出了闭环的频率响应。图4a是针对k= 100绘制的，k1= 0.001。将k和k1代入等式（7）稍微近似，传递函数变为：1T.F. =0。0003 S2+0。001S+ 1（11）显然，s 2的因子不能忽略，因此T.F表示二阶系统，其频率响应如图11所示。凌晨4第二种情况，k= 1000和k1= 0.1，方程。（7）可以稍微近似地重写如下：0.840.720.580.440.30.140.920.98300250200150100500.980.920.840.720.580.440.30.14I m a g in a ry A x is（s e c o nds-1）28E. Hendawi等人/电气系统与信息技术学报5（2018）23200-20-400-45-90-135-180110伯德图102频率（rad/s）1030-10-20-30-40-50-45（一）伯德图九十度10十比一100101102频率（rad/s）（b）第（1）款图四、方程的T.F的频率响应（七）、（a）k = 100，k1= 0.001;（b）k = 1000，k1= 1。1 1T. F. =3。5 e−5 s2+（1. 9 e−6+k1）s+1=0。1S+1（12）这与Eq相同。它代表一个真实的一阶系统，其频率响应如图10所示。 4 b.相位（度）相位（度）幅度（dB）幅度（dB）E. Hendawi等人/电气系统与信息技术学报5（2018）2329表1他励直流电机参数和控制器增益。电机额定功率750 W，135 V，5.6 A电枢电阻（▲）7.6电枢电感（H）0.038现场电阻（▲）671磁场电感（H）24磁场-电枢互感（H）3.3总惯性J（kg m2）0.035粘性摩擦系数Bm（N m s）00019k10.1用于速度控制0.005用于电流控制K3用于速度控制2000用于电流控制图五.所研究系统的实验装置。4. 仿真和实验结果将该控制器应用于他励直流电动机，验证了其有效性。电机参数见表1。该控制器用于控制电机转速和电枢电流。使用基于AVR的Arduino Mega微控制器板，8位ATmega1280微控制器器件构建软件程序来实现控制器。三个案例的研究被认为是。第一种情况是在不考虑电枢电流的情况下控制直流电动机的速度。第二种情况是在不考虑电机转速的情况下控制电枢电流。最后，两个控制器被应用到控制电机的速度和电枢电流。为了控制直流电动机速度，使用可控电压整流器来驱动电动机电枢电路。单独励磁磁场电压固定为220DC电压，以向磁场电路提供0.32 A的电流。可控电压整流器电路接收从0到10 V的DC点火控制信号，以分别将电枢电压从0改变到250 V DC。为了测量电机速度，使用机器实验室提供的控制单元732689 USB-01测速发电机（机械耦合在电机和负载之间）产生数字形式的信号这些信号自动转发到控制单元732689 USB-01，该控制单元显示电机速度并给出30E. Hendawi等人/电气系统与信息技术学报5（2018）23见图6。整个系统的框图。16001500140013001200110010009008001 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5时间（秒）见图7。电机速度的开环阶跃变化。对应于电机转速的模拟电压（1 V/1000 rpm）。该模拟电压可用作电机速度的反馈信号。控制单元732689USB-01还用于改变电机负载扭矩。速度信号在Arduino微控制器内部使用其10位分辨率的A/D转换为数字值将测量的速度与参考值进行比较，以获得速度误差及其变化率，从而计算控制器输出，如图2所示。控制器输出由微控制器产生为PWM数字信号。为了在微控制器输出和所需的触发角信号之间进行匹配，使用滤波器和放大电路控制器参数如表1所示设置，以迫使受控电机速度表现为时间常数为0.1 s的一阶系统输出微控制器程序采样时间设置为1 ms。图5显示了所研究系统的实验室设置，图6显示了结合速度和电流控制器的模拟系统。首先，应用电枢电压的开环阶跃变化来研究电机转速（rpm）E. Hendawi等人/电气系统与信息技术学报5（2018）23311600140012001000电话：+86-10 - 8888888传真：+86-10 - 8888888815105电话：+86-10 - 8888888传真：+86-10 - 88888888时间（秒）见图8。仿真结果：电枢电流和转子或速度在空载和只有速度控制器。16001400120010008001 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 520151051 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5时间（秒）图9.第九条。仿真结果：电机转速和电枢电流在5 N米负载和唯一的速度控制器.电动机时间常数调整电枢电压值，使电机转速从1000 rpm变为1500 rpm。结果如图7所示，其中注意到电机的速度变化需要大约1.5秒。当仅应用研究的速度控制器案例时，需要从1000 rpm到1500 rpm的速度阶跃变化 空载和5 N m负载下的模拟结果见图1和图2。分别为8和9。在5 N m载荷下的实验结果如图所示。图10示出了当速度从1000 rpm改变到1500 rpm时的电枢电流和电动机速度。控制器需要大约0.3 s才能达到稳态。仿真和实验结果非常接近。可以注意到，由于没有电流控制，电机电流超过其额定值，这在许多电机应用中是不可接受的。电机转速（rpm）电机转速（rpm）Ia（AIa（A32E. Hendawi等人/电气系统与信息技术学报5（2018）23−−图10个。实验结果：电枢电流（5 A/div.）和电机转速（1000 rpm/div.）在5 N m的负载和唯一的速度控制器。876540.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.813001200110010000.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8时间（秒）图十一岁仿真结果：电枢电流在5 N米负载和唯一的电流控制器。对于电流控制器（内环）的情况下，研究相应的仿真和实验结果在图1和图2中给出。分别为11和12。电流从7 A变为5 A，然后再变为7 A。从仿真和实验结果可以看出，在30 ms内达到稳态，这证实了控制器的高如图11所示，当电枢电流的设定值为7 A（t 0.5 s和t > 0.7 s）时，电动机速度增加，如等式11所示。（1）和（3）其中值va Ra ia增加，因此Ea和电机速度增加。从t = 0.5 s到t = 0.7 s，电枢电流的设定点降低到5A。结果，值va Ra ia减小，并且因此ea和电机速度减小。电枢电压的上限必须设置，以保护电动机在其速度急剧增加。Ia（A）转速（rpm）E. Hendawi等人/电气系统与信息技术学报5（2018）2333图12个。实验结果：电枢电流（2.5 A/div.）和电机转速（1000 rpm/div.）在5 N m负载和唯一的电流控制器。图13岁仿真结果：电机速度和电枢电流在5 N米的负载与速度和电流控制器.第三个案例研究，速度和电流控制器一起应用，以控制电机的速度和电枢电流，使电枢电流不会超过其额定值。 电流控制器（内环）被认为是一个增益乘以外环（速度控制器）的增益，如图所示。 六、 从1000rpm到1500 rpm，然后再到1000 rpm，应用速度的阶跃变化。 模拟和实验结果在5 N米负载图。分别是13和14。该控制器需要大约0.5 s才能达到稳态，这比没有电流控制器的结果慢，因为电枢电流被限制在10 A。仿真和实验结果非常接近。5. 结论利用一种简单的经典控制器，实现了智能控制器的功能，并将其应用于他励直流电动机的转速和电枢电流控制控制器增益的选择，使系统可以被认为是一阶，虽然它实际上是一个二阶。控制器与电机一起分析该方法引入了系统根轨迹和频率响应，从而使控制器增益的选取变得容易。该系统的仿真是34E. Hendawi等人/电气系统与信息技术学报5（2018）23图十四岁实验结果电枢电流（5 A/div.）和电机转速（1000 rpm/div.）在5 N m的负载与速度和电流控制器。使用MATLAB/SIMULINK®软件进行控制器的实现是使用基于AVR的Arduino Mega微控制器板实现仿真结果验证了该控制器在他励直流电动机中的良好性能。引用Abdelkarim，E.，艾哈迈德，M.，Orabi，M.，Mutschler，P.，2012年。三相感应电动机之模糊逻辑速度控制器以提高效率。J.PowerElectron.12（2）.阿比纳夫河，Sheel，S.，2012. 采用模糊PID控制器对直流电动机进行自适应鲁棒控制。在：IEEE电力电子、驱动和能源系统国际会议，印度，12月12日.Al-Hamouz，Z.M.，Al-Duwaish，H.N.，1998年 一种基于遗传算法的新型变结构直流电机控制器。在：IEEE工业应用会议，第三十三届IAS年会，美国，10月。Antar，R.K.，Allu，A.A.，阿里，A.J.，2013. 他励直流电动机无速度传感器的神经模糊控制。在：第一届国际会议的电气，通信，计算机，电源和控制工程ICECCPCE '13，12月。本·约翰·斯蒂芬，Ruban Devaprakash，T.，2011年。一种改进的Buck-Boost变换器供电的直流电动机控制策略。在：在电气，电子和控制工程，印度，12月的最新进展国际会议。Bharatiraja角，Munda，J.，瓦加西亚岛，瓦利韦蒂河，Manasa，P.，2016年。 利用NIUSB6008实现低成本的直流电机实时集中调速。Int.J.PowerwerElectron.DriveSyst.7（September（3）），656-664.张，Y.，Chung，C.W.，2005年他励直流电动机自适应滑模控制器的设计。2005年国际机电一体化会议论文集，Taiwan，7月。Cui，Y.L.，Lu，H.L.，范，J.B.，2006. 晶闸管驱动直流电动机串级模糊自适应PID调速系统的设计与仿真。第五届机器学习和控制论国际会议论文集，大连，8月。Das，K.R.，达斯，D.，Das，J.，2015年。 基于GW-O算法的直流电动机速度控制PID控制器的最优整定。In：InternationalConferenceonSoftComputingTechniquesandImplementations-（ICSCTI），India，October.Ming，Z.X.，Yu，L.S.，2012年。基于DSP的直流电机模糊PID控制器的仿真研究。参加：工业控制和电子工程国际会议，中国，8月。Muruganandam，M.，Madheswaran，M.，2009年 对各种类型直流电动机驱动系统的改进模糊控制器进行建模与仿真。 国际控制、自动化、通信和节能会议，6月。Nath，K.，库马尔，A.，罗伊，A.，夏尔马，A.，2015. 基于神经网络的高效节能直流调速系统。2015年第二届计算与通信工程进展国际会议（ICACCE），印度，5月。Pavankumar，S.，Krishnaveni，S.，Venugopal，Y.B.，巴布，Y.，2010年。他励直流电动机的神经模糊速度控制。在：计算智能和通信网络国际会议，印度，没有。Rajeswari，C.，Siva Sankar，A.，Soundra Devi，G.，Kokila角2011年。 用模糊逻辑控制器获得他激直流电动机的小稳定时间阶跃响应。在：在电气，电子和控制工程，印度，12月的最新进展国际会议。E. 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