第36卷第6期安徽理工大学学报(自然科学版)Vol．36No．62016年11月JournalofAnhuiUniversityofScienceandTechnology(NaturalScience)Nov．2016基于MATLAB的永磁体同步电机模糊PID控制仿真姚振明，胡霞(安徽理工大学电气与信息工程学院，安徽淮南232001)摘要:永磁体同步电机(PMSM)在电力系统与工业伺服领域应用十分广泛。在使用的领域内，PMSM的速度控制的快速性、准确度等指标都在日益提升。针对传统PID容易出现过整定或整定不足而难以达到期望值的问题，提出了基于MATLAB的永磁体同步电机模糊PID控制方法。借助基于MATLAB/SIMULINK工具箱，采用SVPWM调制方式的PMSM模糊PID控制仿真模型，以及模糊PID控制基本结构和设计方法。研究结果表明，通过与传统PID控制结果相比，模糊PID控制系统的空载和负载的动态特性、稳态特性与鲁棒性都得到了明显的提升。关键词:MATLAB;永磁同步电机;模糊PID控制;SVPWM中图分类号:TM341文献标志码:A文章编号:1672－1098(2016)06－0018－04收稿日期:2016－05－23作者简介:姚振明(1990－)，男，河南南阳人，在读硕士，研究方向:电力电子与电力传动。FuzzyPIDControlofPermanentMagnetSynchronousMotorsBasedonMATLABYAOZhen－ming，HUXia(SchoolofMechanicalEngineeringandAutomatization，AnhuiUniversityofScienceandTechnology，HuainanAnhui232001，China)Abstract:Permanentmagnetsynchronousmotor(PMSM)iswidelyusedinelectricpowersystemandindustrialservosystem．Inthefieldofuse，thecontrolspeed，theaccuracyandotherindicatorsofthePMSMaregraduallyincreasing．ItisdifficultforthetraditionalPIDtoreachtheexpectedvaluebecauseofthelimitationofsettingortuning，sothefuzzyPIDcontrolmethodofpermanentmagnetsynchronousmotorbasedonMATLABisproposed．BasedontheMATLAB/SIMULINKtoolbox，thesimulationmodelofPMSMfuzzyPIDcontrolwiththemodula-tionmethodofSVPWMaswellasthebasicstructureanddesignmethodoffuzzyPIDcontrolisintroduced．TheresultsshowthatcomparedwiththetraditionalPIDcontrolresults，thecharacteristicsofdynamicandsteadystateaswellastherobustnessofthefuzzyPIDcontrolsystemcanbeimprovedobviously．Keywords:MATLAB;PMSM;fuzzyPIDcontrol;SVPWM传统PID理论推出较早，在工业控制领域应用很广。值得强调的是，PID的各项参数都会对系统的控制性能有至关重要的影响。现实设备运行中，往往会出现非线性、时变等不确定性的情况;并且传统PID控制本身还是沿着线性模型设计的，对PMSM内部的非线性和耦合性难以用简单的模型进行描述。实践表明，被控系统的非线性、滞后性的控制能力不强，会使被控系统发生PID三个系数过整定或整定不足。总之，难以准确的达到期望值。采用基于模糊规则的控制方法，可以不依赖被控对象的数学模型的精确与否，可以克服上述非线性因素的影响［1］。因此，将模糊控制与传统的控制方法进行有效的结合就可以解决上述问题。本文采用MATLAB分别构建传统PID控制PMSM模型与模糊PID闭环模型，通过对比两种控制模式下永磁体同步电机的仿真结果，与传统PID控制结果相比，模糊PID控制模式下永磁体同步电机的动态和稳态性得到了明显的提升。中国煤炭期刊网 www.chinacaj.net

2PMSM数学模型2．1PMSM模型方程如下DdD[]q=Ｒs+pLd－ωrLqωrLdＲs+pL[]didi[]q+0ωrψ[]f(1)式中:p为微分算子;Ｒs为电枢电阻;ωr为转子角速度;ψf为永磁体磁链;Ld为d线圈的自感;Lq为q线圈的自感。转矩方程Te=P(ψdiq－ψqid)=P［ψfiq+(Ld+Lq)idiq)］(2)机械方程为Jdωrdt=P(Te－TL－Bωrp)(3)P为转子的极对数;Te为电磁转矩;TL为负载转矩;J为转子转动惯量;B为阻尼系数。3基于MATLAB的模糊PID的实现3．1模糊PID控制系统基本结构基于传统PID控制的基础，根据不同时刻的比例、积分、微分系数变化量E和变化率EC对三个参数进行及时的修正。控制系统(见图1)由传统的PID控制部分与模糊推理产生的修正部分组成。控制器的基本原理:把偏差E和偏差变换速率EC作为Fuzzycontrolsystem的输入值，通过模糊处理器处理后，产生修正值ΔKp、ΔKi、ΔKd为输出值，对PID的比例、积分、微分系数进行修正。其控制原理图如图1所示。图1模糊PID控制系统原理图3．2参数的设计方法在实际控制中，为了保证不同的偏差E和偏差变化率EC，系统会有较好的性能，根据一定的规则来调整PID三个参数，基本规则如下:当E很大时，系统应取较大的比例系数KP和较小的KD加快系统的响应，并且通常取KI=0;当E中等时，应取较小的KP和适当的KD来加快系统的响应速度，并取适当的KI来减小稳态误差;当E较小时，应取较大的KP和KI使系统具有良好的稳态性能，适当的KD可避免系统的震荡［2－3］。对于PMSM来说，提升模糊控制结果的目标是提升系统的稳定运行时的机能。对于Fuzzycon-troller的输入值与输出值都采用:(负大，负中，负小，零，正小，正中，正大)，可简单的表示为:{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}。其论域都取为［－5，5］。(1)数值模糊化。以输入值E为例，通常实际的测量值比所设的论域要大很多，可设其取值区间为［M，N］，则换算到［－5，5］的量值Y。Y=10N－M(x－M+N2)(4)通常设q=6/x为量化因子，这样对于属于实际的精确值域［－x，x］的X，可以用下面公式求取相应于［－5，5］之间的模糊值b。b=q×x(5)(2)根据模糊规则进行模糊推理。模糊控制器会根据量化后的E和EC，根据隶属度函数和模糊规则的计算，得到相应的模糊变量［6］。再经过解模糊运算得到相应的PID的修正量ΔKp、ΔKi和ΔKd，从而满足不同时刻系统需要的PID参数需求，进而使被控制的PMSM具有更好的动态与静态性能。比例－积分－微分对应的模糊规则如表1～表3所示，具体过程如图2所示。图2模糊PID控制系统过程图图3模糊规则的设定(3)系数值整合。将模糊计算获得的修正值与传统的PID三个系数分别求和，获得PID控制最终的比例、积分与微分对应的系数KP=K'p+ΔKp，KI=K'i+ΔKi，KD=K'd+ΔKd，其中K'p，K'i，K'd分别是对应的预整定系数(即传统比例积分闭环控制下的PMSM的三个系数)。91第6期姚振明，等:基于MATLAB的永磁体同步电机模糊PID控制仿真中国煤炭期刊网 www.chinacaj.net

表1比例参数的模糊规则E\ECNBNMNSZOPSPMPBNBPBPBPMPMPSZOZONMPBPMPMPMPSZONSNSPMPMPMPSZONSNSZOPMPSPSZONSNMNMPSPSPSZONSNMNMNMPMPSZONSNMNMNBNBPBZOZONMNMNMNBNB表2积分参数的模糊规则E\ECNBNMNSZOPSPMPBNBNBNBNMNMNSZOZONMNBNBNMNSNSZOZONSNMNMNSNSZOPSPSZONMNMNSZOPSPSPMPSNMNSZOPSPSPMPBPMZOZOPSPSPMPBPBPBZOZOPSPMPMPBPB表3微分参数的模糊规则E\ECNBNMNSZOPSPMPBNBPSNSNBNBNBNMPSNMPSNSNBNMNMNSZONSPMNSNMNMNSNSZOZOZONSNSNSNSNSZOPSZOZOZOZOZOZOZOPMPBNSPSPSPSPSPBPBPBPMPMPMPSPSPB4基于MATLAB的系统仿真4．1模糊PID模块通过模糊化参数KE、KEC对于E和EC进行尺度变换，分别把两个输入值转化到［－5，5］上对应的计算值，经模糊控制规则动态处理，成为［－5，5］上的模糊控制值，又经清晰化计算乘上相应的参数K1、K2、K3将其精确化，就能获得PID模块的修正值ΔKp、ΔKi、ΔKd。SIMULINK中FuzzyPID的模块结构如图4所示。图4模糊PID模块结构图图5系统仿真图02安徽理工大学学报(自然科学版)第36卷中国煤炭期刊网 www.chinacaj.net

4．2仿真参数设置系统参数设置:FuzzPID模块的量化因子KE=6/1000、KEC=6/10000，解模糊化参数分别为K1=6，K2=3，K3=0．2;模糊规则是根据表1、表2和表3进行设定，如图3所示;两个电流环ACTＲ和ACMＲ的参数一样，Kp、K1分别为15、9，输出幅值限定为－60～60。PMSM参数:定子阻值Ｒs=3．5Ω，交轴上与直轴上的电感值Ld=Lq=0．727mH，磁链ψ=0．196Wb，转动惯量1×10－3kg·m2，电机定子的磁极数量2·p=8，SVPWM调制周期10－3s，额定转速nN=1000r/min，仿真时间0．2s，PMSM初始加载的负载转矩1N·m，0．1s时增为3N·m。得到电机转速、转矩与传统PID控制对比如图6～13所示。图6传统PID控制电机空载转速图7模糊PID控制电机空载转速图8传统PID控制电机空载转矩图9模糊PID控制电机空载转矩图10传统PID控制电机负载转速图11模糊PID控制电机负载转速图12模糊PID控制电机负载转矩(下转第46页)12第6期姚振明，等:基于MATLAB的永磁体同步电机模糊PID控制仿真中国煤炭期刊网 www.chinacaj.net

参考文献:［1］刘益军．聚氨酯树脂及其应用［M］．北京:化学工业出版社，2012:1－2，34－37，107－108．［2］赵德仁，张慰盛．高聚物合成工艺学［M］．北京:化学工业出版社，2010:138－146．［3］SUQINTAN，TIMABＲAHAM，DONFEＲENCE，etal．Macosko．Ｒigidpolyurethanefoamsfromasoybeanoil－basedpolyol．［J］Polym，2011，52(13)，2840－2846．［4］王伟力，钱七虎．聚氨酯反应体系的固化和温度［J］．化工生产与技术，2008，8(6):18－21．［5］FUBINLUO，KUNWU，YINWENLI，etal．Ｒeactiveflameretardantwithcore－shellstructureanditsflameretardancyinrigidpolyurethanefoam［J］J．Appl．Polym．Sci．，2015，132(46):71－78．［6］朱吕民，刘益军．聚氨酯泡沫塑料［M］．3rd．北京:化学工业出版社，2005:65－71，269－273．［7］韩海军．硬质聚氨酯泡沫塑料的研制及增强改性［D］．北京:北京化工大学，2011．［8］王娅茹，田华峰，卞其波，等．HCFC_141b对聚氨酯酰亚胺泡沫材料结构与性能的影响［J］．中国塑料，2015，29(4):64－69．［9］薛海蛟．高性能硬质聚氨酯泡沫塑料的制备及性能研究［D］．北京:北京化工大学，2009．［10］梁书恩，王建华，田春蓉，等．匀泡剂对硬质聚氨酯泡沫孔径及冲击性能的影响［J］．塑料助剂，2015，51(3):25－27．［11］梁书恩．聚氨酯泡沫塑料泡孔结构与力学性能关系的研究［D］．绵阳:中国工程物理研究院，2005．(责任编辑:李丽，编辑:丁寒)(上接第21页)图13传统PID控制电机负载转矩4．3结论分析模糊PID与传统PID的仿真结果对比如下:空载运行:分别对比图6和图7，图8和图9可得空载运行时模糊PID调节的PMSM0．015s内能够快速且准确的达到并稳定于期望的速度，而传统PID闭环调节转速在上升过程中出现了较大的波动，并且0．025s之后才达到设定速率。表明系统空载运行时应用模糊PID使得电机的调速快速性得到了显著提高。负载运行:分别对比图10和图11，图12和图13，当转速稳定时，负载运行时模糊PID调节的PMSM0．015s内能够快速且准确的达到并稳定于期望的速度，而传统PID闭环调节转速在上升过程中出现了较大的波动，并且0．025s之后才达到设定速率;0．1s时，即负载从原来的1N·m突加至时，传统PID控制的电机转速产生了波动，而模糊PID控制的电机速度能保持相对的平稳性;传统PID控制的电机的转矩产生了较大的波动，而模糊PID控制的电机的转矩很快且准确的达到负载的转矩值。通过以上分析，模糊PID控制的PMSM调速模型具备更好的快速性、精确性和稳定性。参考文献:［1］何鹏．基于Matlab的模糊PID控制器设计与仿真研究［J］．微型电脑应用，2010，26(4):59－64．［2］罗兵，甘俊英，张建民．智能控制技术技术［M］．北京:清华大学出版社，2011．［3］田淑杭，姜丽娟．一种参数自整定模糊PID控制器的研究［J］．电气传动自动化，2003，25(6):28－30．［4］汤秀芬．模糊自适应PID控制器参数整定的研究［J］．工业控制计算机，2012，25(2):55－58．［5］张智娟，李丹丹．模糊自适应PID控制电压型逆变器的研究［J］．电源技术，2013，37(12):2217－2220．［6］刘金琨．先进PID控制及其MATLAB仿真［M］．西安:电子工业出版社，2008．［7］苏娟莉，张双远，靳小军，等．PMSM控制系统中SVP-WM与SPWM的比较研究［J］．西安文理学院学报，2006，9(2):55－58．［8］Ｒ．Krishnan，柴凤．永磁体无刷电机及其驱动技术［M］．北京:机械工业出版社，2012．［9］祝龙记，石晓艳．电气工程与自动化控制系统的MAT-LAB仿真［M］．徐州:中国矿业大学出版社，2014．(责任编辑:李丽，编辑:丁寒)64安徽理工大学学报(自然科学版)第36卷中国煤炭期刊网 www.chinacaj.net