一種模糊pid控制器的參數(shù)自整定方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明公開(kāi)一種模糊PID控制器的參數(shù)自整定方法，該方法具體為：根據(jù)控制系統(tǒng)的偏差、偏差變化率和PID控制中比例、微分、積分系數(shù)的基本論域與模糊論域，計(jì)算初始的量化因子數(shù)值組合，以各初始的量化因子數(shù)值為區(qū)間中心，合理選擇區(qū)間半徑得到各待尋優(yōu)的量化因子取值區(qū)間；在各取值區(qū)間內(nèi)均勻選取數(shù)值，得到不同的量化因子數(shù)值組合，試驗(yàn)各量化因子數(shù)值組合下的控制系統(tǒng)的控制性能，以量化因子數(shù)值組合與對(duì)應(yīng)的控制性能數(shù)值為一個(gè)樣本數(shù)據(jù)，重復(fù)試驗(yàn)得到足夠多的樣本數(shù)據(jù)作為極限學(xué)習(xí)機(jī)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，離線訓(xùn)練控制系統(tǒng)模型；最后以帶精英策略的非支配排序遺傳算法對(duì)該系統(tǒng)離線模型進(jìn)行尋優(yōu)，得到使控制性能多目標(biāo)最優(yōu)化的量化因子數(shù)值組合。
【專(zhuān)利說(shuō)明】—種模糊PID控制器的參數(shù)自整定方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及電機(jī)控制領(lǐng)域，具體為單繞組磁懸浮開(kāi)關(guān)磁阻電機(jī)模糊PID控制系統(tǒng)的參數(shù)自整定方法。
【背景技術(shù)】
[0002]磁懸浮開(kāi)關(guān)磁阻電機(jī)將磁懸浮技術(shù)與開(kāi)關(guān)磁阻電機(jī)相結(jié)合，在繼承一般磁懸浮電機(jī)無(wú)摩擦、無(wú)磨損、軸向空間利用率高、轉(zhuǎn)子臨界轉(zhuǎn)速大等優(yōu)點(diǎn)基礎(chǔ)上，充分發(fā)揮了開(kāi)關(guān)磁阻電機(jī)的高速優(yōu)越性以及對(duì)惡劣環(huán)境的適應(yīng)性，同時(shí)通過(guò)徑向力的主動(dòng)控制，有效改善了開(kāi)關(guān)磁阻電機(jī)因不平衡磁拉力造成的振動(dòng)和噪聲問(wèn)題。目前大多數(shù)情況采用的是雙繞組結(jié)構(gòu)的磁懸浮開(kāi)關(guān)磁阻電機(jī)，其將用于產(chǎn)生徑向力的繞組和轉(zhuǎn)矩繞組一起疊繞在同一定子極上，使徑向力繞組不占用獨(dú)立的軸向空間。然而，雙繞組結(jié)構(gòu)中主繞組與懸浮繞組的強(qiáng)耦合性，使得電機(jī)在數(shù)學(xué)建模、控制算法方面更為復(fù)雜；額外的懸浮繞組加大了電機(jī)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的難度；懸浮繞組的增加導(dǎo)致額外的功率放大器與相配套的電氣子系統(tǒng)，增加了控制電路設(shè)計(jì)復(fù)雜度。針對(duì)雙繞組結(jié)構(gòu)磁懸浮開(kāi)關(guān)磁阻電機(jī)的上述缺點(diǎn)，美國(guó)國(guó)家航空航天局、德國(guó)德累斯頓工業(yè)大學(xué)以及韓國(guó)慶星大學(xué)相繼開(kāi)展了單繞組磁懸浮開(kāi)關(guān)磁阻電機(jī)。
[0003]單繞組磁懸浮開(kāi)關(guān)磁阻電機(jī)的懸浮與旋轉(zhuǎn)控制中，由于電機(jī)本身的非線性、參數(shù)變化以及負(fù)載的彈性等非線性因素影響，傳統(tǒng)PID無(wú)法保證電機(jī)系統(tǒng)具有良好的運(yùn)行性能，研究人員將模糊控制與PID相結(jié)合設(shè)計(jì)了諸如模糊PI控制器、模糊ro控制器、模糊PID控制器等多種結(jié)構(gòu)的控制器。模糊控制器的設(shè)計(jì)關(guān)鍵在于模糊規(guī)則、隸屬度函數(shù)、量化因子等因素，其中模糊規(guī)則主要來(lái)源于專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)，隸屬度函數(shù)則通常采用一些具有廣泛適應(yīng)性的函數(shù)，只有量化因子是通過(guò)一些實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和系統(tǒng)性能分析進(jìn)行調(diào)整，因此，量化因子的設(shè)計(jì)對(duì)于模糊控制器至關(guān)重要。現(xiàn)階段已經(jīng)提出的關(guān)于模糊控制中量化因子自整定方法中，部分是將某一單一的控制性能作為優(yōu)化目標(biāo)，而選擇不同的性能指標(biāo)，會(huì)使控制器的參數(shù)、結(jié)構(gòu)等也不同，在最優(yōu)控制器設(shè)計(jì)時(shí)，經(jīng)常需要考慮控制性能的多目標(biāo)優(yōu)化，而其中多控制性能指標(biāo)之間矛盾一直存在，如超調(diào)量與調(diào)節(jié)時(shí)間之間的矛盾，超調(diào)量的減小勢(shì)必造成調(diào)節(jié)時(shí)間增大，反之亦然，針對(duì)多控制性能指標(biāo)之間的矛盾，已經(jīng)提出了一種將多控制性能代數(shù)和作為優(yōu)化目標(biāo)的方法，但該方法理論依據(jù)不足，難以證明尋優(yōu)得到的結(jié)果能使多控制性能整體最優(yōu)，針對(duì)以上缺陷，本專(zhuān)利提出了以帶精英策略的非支配排序遺傳算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorrithms-2, NSGA-2)作為控制性能多目標(biāo)優(yōu)化方法，應(yīng)用于模糊控制量化因子的尋優(yōu)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]為了解決模糊PID控制中量化因子尋優(yōu)目標(biāo)多為單一目標(biāo)的問(wèn)題，本發(fā)明的目的是將多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題引入模糊控制參數(shù)優(yōu)化領(lǐng)域，提供一種模糊PID控制器量化因子自整定的方法，使其具有多目標(biāo)優(yōu)化下的最優(yōu)量化因子組合，實(shí)現(xiàn)實(shí)際工程需求的綜合控制性能指標(biāo)最優(yōu)。[0005]本發(fā)明針對(duì)單繞組磁懸浮開(kāi)關(guān)磁阻電機(jī)的控制系統(tǒng)具體為:模糊控制器串接于PID控制器之前，復(fù)合成模糊PID控制器，模糊PID控制器之后串接單繞組磁懸浮開(kāi)關(guān)磁阻電機(jī)的解耦器，解耦器之后連接單繞組磁懸浮開(kāi)關(guān)磁阻電機(jī)；模糊控制器的輸入是控制系統(tǒng)偏差e，在模糊控制器內(nèi)部將偏差信號(hào)e經(jīng)過(guò)微分環(huán)節(jié)得到偏差變化率信號(hào)ec，偏差信號(hào)e與量化因子Ke相乘得到模糊論域下的E，偏差變化率信號(hào)ec與量化因子Kec相乘得到模糊論域下的EC，E與EC輸入模糊控制規(guī)則，模糊控制規(guī)則輸出模糊論域下的比例參數(shù)1、微分參數(shù)K2、積分參數(shù)K3,比例參數(shù)K1、微分參數(shù)K2、積分參數(shù)K3分別與量化因子Kp、Kd、Ki相乘得到基本論域下的比例參數(shù)h、微分參數(shù)k2、積分參數(shù)k3，比例參數(shù)Ic1、微分參數(shù)k2、積分參數(shù)k3輸入給PID控制器，以實(shí)現(xiàn)根據(jù)偏差信號(hào)e達(dá)到調(diào)整PID參數(shù)三個(gè)參數(shù)1^、k2、k3的作用，PID控制器輸出控制量U給解耦器，解耦器再對(duì)單繞組磁懸浮開(kāi)關(guān)磁阻電機(jī)進(jìn)行控制，單繞組磁懸浮開(kāi)關(guān)磁阻電機(jī)的被控參數(shù)X反饋后與參考量xref作差得到偏差信號(hào)e，至此，形成完整的系統(tǒng)信號(hào)流通渠道。其中，涉及到的計(jì)算公式有:
【權(quán)利要求】
1.一種模糊PID控制器的參數(shù)自整定方法，其特征在于包括如下步驟: 1)根據(jù)控制系統(tǒng)中偏差信號(hào)、偏差變化率信號(hào)、比例參數(shù)、微分參數(shù)和積分參數(shù)的基本論域與模糊論域，分別計(jì)算得到量化因子Ke、Kec, Kp、Kd、Ki的具體數(shù)值，分別以該數(shù)值作為各量化因子尋優(yōu)區(qū)間的中心點(diǎn)，適當(dāng)選擇區(qū)間半徑，形成五個(gè)量化因子尋優(yōu)區(qū)間； 2)在五個(gè)量化因子尋優(yōu)區(qū)間內(nèi)均勻選擇數(shù)值，得到不同的量化因子數(shù)值組合，針對(duì)該量化因子數(shù)值組合進(jìn)行控制系統(tǒng)試驗(yàn)，得到該量化因子數(shù)值組合下系統(tǒng)的控制性能數(shù)值，將量化因子數(shù)值組合與該組合下的控制性能數(shù)值復(fù)合成一個(gè)樣本數(shù)據(jù)，不斷地改變量化因子數(shù)值組合，試驗(yàn)得到該量化因子數(shù)值組合下對(duì)應(yīng)的控制性能數(shù)值，得出樣本數(shù)據(jù)集合； 3)將上一步得到的樣本數(shù)據(jù)集合作為極限學(xué)習(xí)機(jī)的控制系統(tǒng)模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)，以量化因子數(shù)值組合作為控制系統(tǒng)模型的輸入，對(duì)應(yīng)的控制性能數(shù)值作為控制系統(tǒng)模型的輸出，離線訓(xùn)練控制系統(tǒng)模型； 4)離線訓(xùn)練得到控制系統(tǒng)模型后，以帶精英策略的非支配排序遺傳算法對(duì)該控制系統(tǒng)模型進(jìn)行尋優(yōu)，得到使控制性能多目標(biāo)最優(yōu)化的量化因子數(shù)值組合。
【文檔編號(hào)】H02P6/00GK103888044SQ201410064332
【公開(kāi)日】2014年6月25日 申請(qǐng)日期:2014年2月25日 優(yōu)先權(quán)日:2014年2月25日
【發(fā)明者】孫玉坤, 胡文宏, 朱志瑩, 張新華 申請(qǐng)人:江蘇大學(xué)