CN104238359B - 一种大型机电混合惯量***控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种大型机电混合惯量***控制方法,属于运动控制领域。大型机电混合惯量***初始化后,设定***期望输出转速和惯量,控制电机调节***输出转速和惯量;设计转速调节器和卡尔曼信号滤波器。优点是:兼顾了***输出惯量的精确控制,满足了大型机电混合惯量***控制需求,提高了控制***的控制精度与动态响应性能,大大降低了工业现场环境中空间辐射、电源、信号传输等干扰因素对二者的干扰,提高了***反馈和控制精度。
Description
技术领域
本发明涉及一种运动控制领域的方法,具体涉及一种基于卡尔曼滤波模糊PID算法对大型机电混合惯量***的转速、惯量进行控制的方法。
背景技术
大型机电混合惯量***被广泛应用于冶金、化工、电力、轻工业等领域中,主要通过控制电机驱动和补偿机械惯量部分动能,达到加载目的。如何准确地、兼顾地控制电机转速和***输出惯量是控制大型机电混合惯量***进行加载的技术关键。目前在相关领域中,已存在针对大型机电混合惯量***转速控制的方法,但是能同时精确控制***输出转速和惯量的方法少之又少,随着工业领域的发展,大型机电混合惯量***应用范围日益扩大,对精确控制其输出转速和惯量的方法研究已迫在眉睫。
在大型机电混合惯量控制***中,电机转速的调节是精确控制***输出转速和惯量的技术前提。PID控制器由于其结构简单,对模型误差具有鲁棒性强及易于操作等优点,被广泛应用于转速控制***中,但是随着工业发展,尤其针对具有大滞后、时变性和非线性特点的大型机电混合惯量***,被控对象复杂程度不断加深;且多数大型机电混合惯量***要根据工业需求随时变更机械惯量部分,导致***参数发生改变,增加了精确控制的难度。单纯采用传统的PID控制导致控制效率低,***稳定性差,难以满足目标控制的精确化要求。
此外,由于大型机电混合惯量***多应用于干扰较大的工业环境中,存在许多随机干扰,如空间辐射干扰、电源干扰和信号传输干扰等,对惯量控制***中反馈控制信号产生较大的影响,从而降低了***的检测精度和控制精度。目前针对大型机电混合惯量***中反馈信号的滤波方法还不够成熟,多采用灵敏度较低的数字低通滤波技术,难以满足大型机电混合惯量***反馈信号滤波要求。
综上,研究一种能稳定、精确控制大型机电混合惯量***的控制方法是十分必要的。
发明内容
本发明提供一种大型机电混合惯量***控制方法,目的在于精确控制大型机电混合惯量***输出转速和惯量。
本发明采取技术方案是:包括以下步骤:
(1)大型机电混合惯量***初始化后,设定***期望输出转速和惯量;
(2)电惯量控制器根据设定的期望惯量结合力矩传感器反馈并经过卡尔曼信号滤波器处理的转动力矩信号完成补偿电惯量的计算,并输出修正增益值K,电惯量控制器根据期望转速输出给定转速信号,给定转速信号与转速传感器测量并经卡尔曼信号滤波器处理得到的转速反馈信号之差作为转速调节器的输入信号,转速调节器输出信号乘以修正增益K,得到电流调节器的输入信号,电流调节器的输出信号经过可控硅整流装置输出电机的电流控制信号,从而控制电机调节***输出转速和惯量;
(3)所述转速调节器是基于模糊控制器在线整定PID参数的方法进行设计,以提高转速控制***的动态响应和稳态特性;
(4)取采样周期为0.01s对卡尔曼信号滤波器进行设计,使其能对转速反馈信号和转矩信反馈号进行滤波处理。
本发明一种实施方式是:所述设计转速调节器的具体设计步骤如下:
(a)选取转速偏差e和偏差变化率ec作为输入语言变量,比例增益系数Kp、积分增益系数Ki和微分增益系数Kd作为输出语言变量,模糊等级为七级,语言变量值取 {NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}7个模糊值,NB表示负大,NM表示负中,NS 表示负小,ZO表示零,PS表示正小,PM表示正中,PB表示正大,隶属函数均选用三角形隶属度函数,根据PID控制器参数自整定原则结合专家经验设定输入、输出语言变量论域和模糊控制规则;
(b)根据模糊规则,对所有输入语言变量(转速偏差、偏差变化率)量化后的各种组合通过模糊逻辑推理方法离线计算出每一个状态的模糊控制器输出,最终生成模糊控制表:
i)Kp的控制规则为:
ii)Ki的控制规则为:
iii)Kd的控制规则为:
其中模糊推理机采用Mamdani型推理***,解模糊器采用重心法,在求得控制表后,将控制表存储在计算机中,并编制一个查找控制表的子程序,实际控制过程中通过查表,带入公式计算即可得到整定后的Kp、Ki和Kd值。
本发明一种实施方式是:所述卡尔曼信号滤波器具体设计方法如下:
采用零阶保持器法将控制***模型的状态方程和观测方程进行连续***离散化,取采样周期0.01s,其离散的状态方程和量测方程分别为:
式中:x(k)——状态向量;y(k)——量测向量;u(k)——输入向量(控制信号); w(k)——控制干扰噪声向量;v(k)——量测噪声向量;A(k+1,k)——***矩阵; B(k+1,k)——输入矩阵;C(k)——输出矩阵;Γ(k+1,k)——常数矩阵;
针对***状态方程,根据卡尔曼滤波定理得到卡尔曼滤波方程:
(a)一步预测估计方程:
(b)一步预测估计误差的方差阵:
Pk|k-1=A(k,k-1)Pk-1|k-1AT(k,k-1)+Γ(k,k-1)Q(k-1)ΓT(k,k-1)
(c)滤波增益方程:
Kk=Pk|k-1CT(k)[C(k)Pk|k-1CT(k)+R(k)]-1
(d)滤波估计方程:
(e)滤波估计误差的方差阵:
Pk|k=[I-KkC(k)]Pk|k-1
式中:Q(k)、R(k)为随机噪声的协方差矩阵,I为单位矩阵,只要给定滤波初始值P0|0,根据k时刻的量测值y(k)就可以通过递推计算得到k时刻的状态估计值
本发明一种实施方式是,所述大型机电混合惯量***包括:电惯量控制器、转速调节器、电流调节器、可控硅整流装置、直流电机、减速器、机械惯量部分和卡尔曼信号滤波器。
本发明的优点是:
(1)本发明基于转速控制双闭环结合转矩控制单闭环结构,通过电惯量控制器对电机输出惯量进行了修正,在对大型机电混合惯量***的转速进行控制的同时,通过调节***传动轴输出转矩兼顾了***输出惯量的精确控制,满足了大型机电混合惯量***控制需求。
(2)本发明的转速调节器器采用模糊算法在线整定PID参数的方法进行设计,克服了大型机电混合惯量***中传统PID控制方法的波动性强、适应性差等缺点,解决了大型机电混合惯量***的滞后性和非线性问题,提高了控制***的控制精度与动态响应性能。
(3)本发明设计的转速调节器可以通过模糊算法在线整定PID参数以适应大型机电混合惯量***中由于机械惯量部分的变更引起的***参数改变,从而提高了控制***的适应性,扩大了不同领域中大型机电混合惯量***适用范围。
(4)本发明采用卡尔曼信号滤波器对大型机电混合惯量***转速、转矩反馈信号进行滤波处理,大大降低了工业现场环境中空间辐射、电源、信号传输等干扰因素对二者的干扰,提高了***反馈和控制精度。
附图说明
图1是本发明大型机电混合惯量控制***结构示意图;
图2是本发明中卡尔曼滤波模糊PID控制原理图;
图3是本发明中模糊规则器输入输出语言变量隶属度函数图;
图4a是本发明的具体实施例中模糊规则ΔKp控制图;
图4b是本发明的具体实施例中模糊规则ΔKi控制图;
图4c是本发明的具体实施例中模糊规则ΔKd控制图。
具体实施方式
如附图1所示,本发明基于卡尔曼滤波模糊PID控制的大型机电混合惯量控制***包含电惯量控制器、转速调节器、电流调节器、可控硅整流装置、直流电机、减速器、机械惯量部分、卡尔曼信号滤波器。针对变化的***性能对控制***的影响,采用模糊控制器在线整定PID参数的方法调节电机转速控制***输出转速;结合卡尔曼滤波方法对***转速、转矩反馈信号进行处理,降低工业现场环境干扰对***的影响,精确控制***输出转速和惯量。
基于转速控制双闭环结合转矩控制单闭环结构:在转速双闭环中,电流回路作为内回路,速度回路作为外回路,在速度回路和电流回路之间,引入转矩修正参数K,形成具有转矩修正功能的速度、电流闭环。***的实际输出转速y与转速的期望值y*之差y*-y作为转速调节器的输入信号。转速调节器的输出值乘以转矩修正参数K,得到电流回路的期望值i*。电流回路的期望值与实际电流i之差i*-i作为电流控制器的输入信号。电流控制器的输出信号作为可控硅整流装置的输入信号v,可控硅整流装置的输出信号为输入给直流电机的电压信号vd。电惯量控制器的输入信号包括转速期望值y*、惯量期望值I*、安装的机械惯量值I和***实时输出转矩值T,输出为转矩修正参数K,K用来修正转速调节器的输出信号,已得到电流回路的期望信号i*。其中,***的实际输出转速信号和转矩信号由响应的传感器测量并通过卡尔曼信号滤波器进行滤波处理获得,直流电机的输出电流信号由相应的传感器测得。
所述基于卡尔曼滤波模糊PID控制的大型机电混合惯量***控制方法,包括以下步骤:
(1)大型机电混合惯量***初始化后,设定***期望输出转速和惯量;
(2)电惯量控制器根据设定的期望惯量结合力矩传感器反馈并经过卡尔曼信号滤波器处理的转动力矩信号完成补偿电惯量的计算,并输出修正增益值K,电惯量控制器根据期望转速输出给定转速信号,给定转速信号与转速传感器测量并经卡尔曼信号滤波器处理得到的转速反馈信号之差作为转速调节器的输入信号,转速调节器输出信号乘以修正增益K,得到电流调节器的输入信号,电流调节器的输出信号经过可控硅整流装置输出电机的电流控制信号,从而控制电机调节***输出转速和惯量;
(3)所述转速调节器是基于模糊控制器在线整定PID参数的方法进行设计,以提高转速控制***的动态响应和稳态特性;
(4)取采样周期为0.01s对卡尔曼信号滤波器进行设计,使其能对转速反馈信号和转矩信反馈号进行滤波处理。
本所述设计转速调节器的具体设计步骤如下:
(a)选取转速偏差e和偏差变化率ec作为输入语言变量,比例增益系数Kp、积分增益系数Ki和微分增益系数Kd作为输出语言变量,模糊等级为七级,语言变量值取 {NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}7个模糊值,NB表示负大,NM表示负中,NS 表示负小,ZO表示零,PS表示正小,PM表示正中,PB表示正大,隶属函数均选用三角形隶属度函数,根据PID控制器参数自整定原则结合专家经验设定输入、输出语言变量论域和模糊控制规则;
(b)根据模糊规则,对所有输入语言变量(转速偏差、偏差变化率)量化后的各种组合通过模糊逻辑推理方法离线计算出每一个状态的模糊控制器输出,最终生成模糊控制表:
i)Kp的控制规则为:
ii)Ki的控制规则为:
iii)Kd的控制规则为:
其中模糊推理机采用Mamdani型推理***,解模糊器采用重心法,在求得控制表后,将控制表存储在计算机中,并编制一个查找控制表的子程序,实际控制过程中通过查表,带入公式计算即可得到整定后的Kp、Ki和Kd值。
本发明所述卡尔曼信号滤波器具体设计方法如下:
采用零阶保持器法将控制***模型的状态方程和观测方程进行连续***离散化,取采样周期0.01s,其离散的状态方程和量测方程分别为:
式中:x(k)——状态向量;y(k)——量测向量;u(k)——输入向量(控制信号); w(k)——控制干扰噪声向量;v(k)——量测噪声向量;A(k+1,k)——***矩阵;B(k+1,k)——输入矩阵;C(k)——输出矩阵;Γ(k+1,k)——常数矩阵;
针对***状态方程,根据卡尔曼滤波定理得到卡尔曼滤波方程:
(a)一步预测估计方程:
(b)一步预测估计误差的方差阵:
Pk|k-1=A(k,k-1)Pk-1|k-1AT(k,k-1)+Γ(k,k-1)Q(k-1)ΓT(k,k-1)
(c)滤波增益方程:
Kk=Pk|k-1CT(k)[C(k)Pk|k-1CT(k)+R(k)]-1
(d)滤波估计方程:
(e)滤波估计误差的方差阵:
Pk|k=[I-KkC(k)]Pk|k-1
式中:Q(k)、R(k)为随机噪声的协方差矩阵,I为单位矩阵,只要给定滤波初始值P0|0,根据k时刻的量测值y(k)就可以通过递推计算得到k时刻的状态估计值
Claims (2)
1.一种大型机电混合惯量***控制方法,其特征在于包括以下步骤:
(1)大型机电混合惯量***初始化后,设定***期望输出转速和惯量;
(2)电惯量控制器根据设定的期望惯量结合力矩传感器反馈并经过卡尔曼信号滤波器处理的转动力矩信号完成补偿电惯量的计算,并输出修正增益值K,电惯量控制器根据期望转速输出给定转速信号,给定转速信号与转速传感器测量并经卡尔曼信号滤波器处理得到的转速反馈信号之差作为转速调节器的输入信号,转速调节器输出信号乘以修正增益K,得到电流调节器的输入信号,电流调节器的输出信号经过可控硅整流装置输出电机的电流控制信号,从而控制电机调节***输出转速和惯量;
(3)所述转速调节器是基于模糊控制器在线整定PID参数的方法进行设计,以提高转速控制***的动态响应和稳态特性;
所述设计转速调节器的具体设计步骤如下:
(a)选取转速偏差e和偏差变化率ec作为输入语言变量,比例增益系数Kp、积分增益系数Ki和微分增益系数Kd作为输出语言变量,模糊等级为七级,语言变量值取{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}7个模糊值,NB表示负大,NM表示负中,NS表示负小,ZO表示零,PS表示正小,PM表示正中,PB表示正大,隶属函数均选用三角形隶属度函数,根据PID控制器参数自整定原则结合专家经验设定输入、输出语言变量论域和模糊控制规则;
(b)根据模糊规则,对所有输入语言变量:转速偏差和偏差变化率,量化后的各种组合通过模糊逻辑推理方法离线计算出每一个状态的模糊控制器输出,最终生成模糊控制表:
i)Kp的控制规则为:
ii)Ki的控制规则为:
iii)Kd的控制规则为:
其中模糊推理机采用Mamdani型推理***,解模糊器采用重心法,在求得控制表后,将控制表存储在计算机中,并编制一个查找控制表的子程序,实际控制过程中通过查表,带入公式计算即得到整定后的Kp、Ki和Kd值;
(4)取采样周期为0.01s对卡尔曼信号滤波器进行设计,使其能对转速反馈信号和转矩信反馈号进行滤波处理,
所述卡尔曼信号滤波器具体设计方法如下:
采用零阶保持器法将控制***模型的状态方程和观测方程进行连续***离散化,取采样周期0.01s,其离散的状态方程和量测方程分别为:
式中:x(k)——状态向量;y(k)——量测向量;u(k)——输入向量:控制信号;w(k)——控制干扰噪声向量;v(k)——量测噪声向量;A(k+1,k)——***矩阵;B(k+1,k)——输入矩阵;C(k)——输出矩阵;Γ(k+1,k)——常数矩阵;
针对***状态方程,根据卡尔曼滤波定理得到卡尔曼滤波方程:
(a)一步预测估计方程:
(b)一步预测估计误差的方差阵:
Pk|k-1=A(k,k-1)Pk-1|k-1AT(k,k-1)+Γ(k,k-1)Q(k-1)ΓT(k,k-1)
(c)滤波增益方程:
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(d)滤波估计方程:
(e)滤波估计误差的方差阵:
Pk|k=[I-KkC(k)]Pk|k-1
式中:Q(k)、R(k)为随机噪声的协方差矩阵,I为单位矩阵,只要给定滤波初始值P0|0,根据k时刻的量测值y(k)就能通过递推计算得到k时刻的状态估计值
2.根据权利要求1所述的一种大型机电混合惯量***控制方法,其特征在于所述大型机电混合惯量***包括:电惯量控制器、转速调节器、电流调节器、可控硅整流装置、直流电机、减速器、机械惯量部分和卡尔曼信号滤波器。
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant |