DE69400710T2

DE69400710T2 - Fuzzy Logik Steuerungsverfahren bzw. -vorrichtung für einen Induktionsmotor

Info

Publication number: DE69400710T2
Application number: DE69400710T
Authority: DE
Inventors: Angelo Giuseppe D; Presti Matteo Lo; Rinaldo Poluzzi
Original assignee: CORIMME Consorzio per Ricerca Sulla Microelettronica nel Mezzogiorno; SGS Thomson Microelectronics SRL
Current assignee: STMicroelectronics SRL
Priority date: 1994-07-01
Filing date: 1994-07-01
Publication date: 1997-05-15
Anticipated expiration: 2014-07-02
Also published as: JPH0866089A; JP3131919B2; EP0690557B1; US5663626A; DE69400710D1; EP0690557A1

Description

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Fuzzy-Steuerverfahren für Induktionsmotoren und eine zugehörige Fuzzy-Steuereinrichtung. Ein durch eine Fuzzy-Logik gesteuerter Induktionsmotor ist aus der US-A-5,272,428 entnehmbar.
Wie bekannt ist, bildet ein elektrischer Antrieb ein System, welches in der Lage ist, die am Eingang zugeführte elektrische Energie in mechanische Leistung umzuwandeln. Diese Systeme bestehen hauptsächlich aus drei Subsystemen: einen E-Motor, ein Steuersystem sowie ein Energiesystem. Der elektrische Motor ist dasjenige Element, welches die Umwandlung der Energie ermöglicht. Die in der jüngeren Vergangenheit erfolgten Entwicklungen von Antriebsschaltungen haben das Interesse an einem industriellen Niveau im Bereich der Wechselstrommotoren gesteigert. Die Eigenschaften, die zu einer Bevorzugung dieser Motoren führen, sind deren mechanische Festigkeit, ihr geringes Trägheitsmoment und geringe Herstellungs- sowie Wartungskosten.
Das Steuersystem muß Steuersignale auf der Basis eines Vergleichs zwischen gemessenen Signalen und Bezugssignalen erzeugen, wobei gleichzeitig eine Kompensation von Parameteränderungen erfolgt, die beispielsweise durch eine Sättigung und/oder durch Temperaturänderungen hervorgerufen werden.
Die Steuersysteme können unter Verwendung von digitaler und analoger Technologie gefertigt werden. Im Augenblick besteht ein Trend zur Entwicklung von digitalen Steuersystemen, welche es ermöglichen, bessere Leistungen, durchdachte Steuertechniken und eine größere Flexibilität beim Zusammenwirkung mit Automations- und Diagnosesystemen zu erreichen.
Der Energieblock, welcher Energie dein Motor in der durch das Steuersystem vorgegebenen Weise zuführt, wird bei Wechselstromantrieben durch die Wechselrichter gebildet. Die Wechselrichter können entsprechend der Variablen, die sie steuern, klassifiziert werden und daher in Wechseirichter auf Basis des Stroms oder auf Basis der Spannung unterschieden werden. Weiterhin können sie entsprechend der Wellenform der angelegten Variablen klassifiziert werden.
Figur 7 gibt ein bekanntes Steuersystem wieder. Diese Figur zeigt die verschiedenen Blöcke bzw. Bestandteile, die das Steuersystem bilden. Diese Blöcke sind der Umwandlungsblock, der Steuerblock, der Signal-Befehls-Trennungsblock und der Energieblock.
Der Umwandlungsblock wird durch einen Transducer bzw. Meßumformer 1 (Kodiereinrichtung) gebildet, welcher in der Lage ist, die Drehzahl eines Wechselstrommotors 2 in ein elektrisches Signal umzuwandeln. Diese Signale, welche im allgemeinen Analog sind, werden an die Verarbeitungseinheiten übermittelt.
Der Steuerblock, der durch die Mikrosteuereinrichtung 2 gebildet ist, empfängt die elektrischen Signale, die durch einen Analog/Digital-Wandler 8 in eine entsprechend digitale Form umgewandelt werden, aus dem Umwandlungsblock und bestimmt auf der Basis dieser Signale die Folge bzw. Sequenz der Steuersignale, die an die Torschaltungen bzw. Gates der Energieeinrichtungen 4 des Energieblocks zu übertragen sind, um die gewünschte Energieversorgungsfrequenz und Energieversorgungsspannung an den Wechselstrommotor 2 anzulegen.
Der Signal-Befehls-Trennungsblock, der durch die zwei Interfaces bzw. Schnittstellen 5, 6 und durch Impulsüberträger oder Opto-Isolatoren bzw. Opto-Trennschalter 9, die zwischen diesen angeordnet sind, gebildet ist, verhindert die Schaltvorgänge, die die Energieschalteinrichtungen dahingehend beeinflussen, daß ein Rauschen in dem Signalabschnitt, d.h. in dem Steuerlogikabschnitt auftritt.
Der Energieblock, welcher durch die Energieeinrichtung 4 (Triac, IJBT, MOSFET usw.) gebildet ist, legt die gewünschten drei Spannungen an den Phasen 10 des Motors an.
Die Drehzahlsteuerung des Wechselstrommotors 2 kann innerhalb des zulässigen Wertebereichs in zwei Bereiche aufgeteilt werden: der erste Bereich ist der Betrieb mit konstantem Drehmoment, während der zweite Bereich den Betrieb mit konstanter Leistung bildet. Ein frequenzgesteuerter Asynchronmotor arbeitet mit konstantem Drehmoment, wenn eine Proportionalitätsregel zwischen der Spannung V und der Energieversorgungsfrequenz w festgelegt wird; diese Regel wird durch die Funktion V = Kw ausgedrückt.
Der mit der Verwendung dieser Steuertechnik verbundene Vorteil ist die Einfachheit in der Ausführung, was eine Reduzierung der Kosten ermöglicht, insbesondere bei Verwendung in industriellen Systemen. Jedoch sind diese Systeme nicht sehr präzise und widerstandsfähig, so daß ihr Einsatz beschränkt ist.
Um diese Probleme zu vermeiden, sind Lösungen vorgeschlagenen worden, bei denen zusätzliche Maßnahmen ausgeführt werden, wobei Kompensationseinrichtungen vorgesehen sind, die Parameteränderungen korrigieren und Stabiltätsprobleme beseitigen. Der Einsatz dieser Strategie gefährdet die wesentlichen Eigenschaften dieser Steuerungsart, d.h. die Einfachheit und die Kosten.
Bekannte Steuersysteme für Wechselstrommotoren haben weitere Nachteile. Beispielsweise ist das Verriegeln auf einen gegebenen Einstellpunkt häufig zu langsam, insbesondere wenn es notwendig ist, daß ein geringeres Überschwingen auftritt.
Weiterhin ist die Verriegelungs- bzw. Haltezeit bei bestehenden Systemen zu lang, wenn sich die Betriebsbedingungen ändern. Es ist wünschenswert, daß eine geringe bleibende Regelabweichung auftritt.
Ein prinzipielles Ziel der vorliegenden Erfindung besteht darin, ein Fuzzy-Steuerverfahren für Induktionsmotoren sowie eine zugehörige Fuzzy-Steuereinrichtung zu schaffen, die die Leistung von entsprechenden bekannten Steuersystemen verbessern.
Innerhalb dieses Ziels besteht eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung darin, ein Verfahren bereitzustellen, welches ein schnelles Verriegeln auf einem gegebenen Einstellwert mit einem geringeren Überschwingen ermöglicht.
Eine weitere Aufgabe der vorliegenden Erfindung besteht darin, ein Verfahren zu schaffen, welches eine minimale Verriegelungszeit ermöglicht, wenn sich die Betriebsbedingungen ändern.
Eine weitere Aufgabe der vorliegenden Erfindung besteht darin, ein Verfahren bereitzustellen, welches eine eingeschränkte, bleibende Regelabweichung ermöglicht.
Eine weitere Aufgabe der vorliegenden Erfindung besteht darin, ein Verfahren zu schaffen, welches gegenüber bekannten Systemen eine robustere Steuerung ermöglicht.
Eine weitere Aufgabe der vorliegenden Erfindung besteht darin, ein Verfahren sowie eine Vorrichtung zum Ausführen des Verfahrens bereitzustellen, welche hochgradig zuverlässig und verhältnismäßig leicht bei konkurrenzfähigen Kosten herzustellen sind.
Dieses Ziel, diese Aufgaben sowie andere Problemstellungen, welche nachstehend zutage treten werden, werden durch ein Fuzzy-Steuerverfahren für Induktionsmotoren gelöst, welches dadurch gekennzeichnet ist, daß es die folgenden Schritte enthält: Messen eines Drehzahlfehlers, der durch Vergleich zwischen der aktuellen Drehzahl eines Elektromotors und einer Referenzdrehzahl erhalten wird; Bilden der Ableitung dieses Drehzahlfehlers; Messen eines Energiefehlers, der durch Vergleich zwischen der dem Motor zugeführten Energie und einer Referenzenergie erhalten wird; Anwenden einer Fuzzy-Steuerung auf den Drehzahlfehler, auf die Ableitung des Drehzahlfehlers und auf den Energiefehler, um so die Werte der Spannung und des Impulses zu erhalten, die zum Antreiben des Elektromotors geeignet sind.
Die Eigenschaften und Vorteile der Erfindung werden aus der Beschreibung eines bevorzugten, jedoch nicht ausschließenden Ausführungsbeispiels deutlicher zutage treten, welches nur im Wege eines nicht einschränkenden Beispiels in den beigefügten Darstellungen wiedergegeben ist. Hierbei ist:
Figur 1 ein Beispiel einer Fuzzy-Menge und von Glied-Funktionen;
Figur 2 ein Beispiel einer MAX/MIN-Fuzzy-Folgerung;
Figur 3 ein Beispiel einer MAX/DOT-Fuzzy-Folgerung;
Figur 4 ein Beispiel einer Crisp-Glied-Funktion;
Figur 5 ein Beispiel eines Fuzzy-Rechenverfahrens mit Crisp-Werten;
Figur 6 ein Beispiel eines Fuzzy-Berechnungsmodells;
Figur 7 ein elektrisches Schaltbild eines bekannten Steuersystems;
Figur 8 eine Blockdarstellung des Steuersystems gemäß der vorliegenden Erfindung;
Figur 9 eine Blockdarstellung des Steuersystems gemäß der vorliegenden Erfindung;
Figur 10 graphische Darstellungen der Glied-Funktionen der Drehzahlfehlervariablen der Fuzzy-Drehzahlsteuereinrichtung FSC;
Figur 11 graphische Darstellungen der Glied-Funktionen der Drehzahlfehler- Veränderungsvariablen der Fuzzy-Drehzahlsteuereinrichtung FSC;
Figur 12 graphische Darstellungen der Glied-Funktionen der Ausgabevariablen VPHVSV der Fuzzy-Drehzahlsteuereinrichtung FSC;
Figur 13 graphische Darstellungen der Glied-Funktionen der Drehzahlfehlervariablen der Fuzzy-Energiesteuereinrichtung FPC;
Figur 14 graphische Darstellungen der Glied-Funktionen der Energiefehlervariablen der Fuzzy-Energiesteuereinrichtung FPC;
Figur 15 graphische Darstellungen der Glied-Funktionen der Ausgabevariblen der Fuzzy-Energiesteuereinrichtung FPC;
Figuren 16a, jeweils eine graphische Darstellung der Rotordrehzahl, die durch 16b das Verfahren gemäß der vorliegenden Erfindung gesteuert wird;
Figuren 17a, jeweils eine graphische Darstellung der Rotordrehzahl, die mit 17b einem bekannten Steuersystem gesteuert wird;
Figuren 18a, jeweils Beispiele von Rotordrehzahlen mit Drehmomentstörungen; 18b
Figuren 19a, Beispiele für das Auftreten eines Rauschens bzw. von Störungen 19b an der Feedback-Schleife;
Figur 20 graphische Darstellungen der Ausgabe der erfindungsgemäßen Vorrichtung, jeweils mit und ohne Leistungsoptimierung;
Figur 21 graphische Darstellungen des Vergleichs der Energiewerte, die dem Motor in zwei verschiedenen Konfigurationen zugeführt werden;
Figur 22 eine Blockdarstellung der Steuervorrichtung gemäß der vorliegenden Erfindung.
Um das innovative Konzept der vorliegenden Erfindung besser erläutern zu können, ist es notwendig, in die Voraussetzungen der Fuzzy-Logiksteuertechnik einzuführen, welche bei dem Verfahren und der Vorrichtung gemäß der vorliegenden Erfindung verwendet wird.
Eine Fuzzy-Logik versucht im Gegensatz zu Systemen, die auf einer klassischen Logik beruhen, die gedanklichen Verfahren, welche typisch für das menschliche Denken sind, nachzubilden, wodurch es möglicht wird, rationale Entscheidungen in unbestimmten und ungenauen Umgebungen zu fällen.
Eine Fuzzy-Logik bietet einen Satz an Regeln, welche mit nicht exakten Fakten, die mittels der Semantik einer linguistischen Methode ausgedrückt werden, zurechtkommen.
Die grundlegenden Konzepte einer Fuzzy-Logik sind linguistische Variable und Fuzzy-Mengen bzw. Fuzzy-Sets, wobei letztere durch die Glied-Funktionen charakterisiert sind.
Eine Fuzzy-Logik ermöglicht, mit einer linguistischen Beschreibung der Realität zu arbeiten; dies bedeutet, daß ein Problem nicht exakt (ähnlich einem mathematischen Modell) beschrieben wird, sondern als eine linguistische Darstellung des Algorithmus wiedergegeben wird. Eine spezielle Klasse an Variablen, welche als linguistische Variablen bezeichnet werden, wird verwendet, um die Informationen, die während des linguistischen Beschreibungsschritts verfügbar werden, wiederzugeben. Linguistische Variablen werden durch den Typ der Werte charakterisiert, der ihnen zugewiesen werden kann: diese Wortart umfaßt Wörter oder Sätze in jeder natürlichen oder künstlichen Sprache.
Demzufolge beinhalten linguistische Variablen die semantische Bedeutung der Sätze, die beim Nachbilden des Problems in einem Modell verwendet werden. Syntaktisch gesprochen kann ein Satz an Werten, der von der ausgewählten Variable abhängt, für jede linguistische Variable gefunden werden. Dieser Satz kann verschiedene Bedeutungen gemäß dem Kontext, im dem er verwendet wird, annehmen.
Für jede linguistische Variable ist es möglich, eine Tabelle zu erstellen, die sämtliche Werte zusammenfaßt, die diese Variable annehmen kann. Diese Werte können generell durch Anwenden geeigneter Modifizierer bzw. Modifikatoren auf einen Primärausdruck erhalten werden, welcher die Variable oder ihr Gegenteil wiedergibt. Die nachstehende Tabelle gibt hiervon eine Vorstellung:
Fuzzy-Mengen und die zugehörigen Glied-Funktionen werden eng mit den vorstehend erwähnten, linguistischen Variablen verbunden. Jeder Wert, der einer linguistischen Variablen zugewiesen wird, wird tatsächlich durch eine Fuzzy-Menge dargestellt.
Eine Fuzzy-Menge kann als eine Distribution von Möglichkeiten betrachtet werden, die einen besonderen Wert einer linguistischen Variablen mit einem Definitionsbereich (Informationsbereich bzw. universe of discourse) verbindet. Wenn eine Fuzzy-Menge bzw. ein Fuzzy-Set graphisch dargestellt wird, werden die Grade (degrees) einer Glied-Funktion (oder Wahrheiten) auf der Ordinate abgetragen, wogegen der Informationsbereich, d.h. der Definitionsbereich der Fuzzy-Variablen (in diesem Fall die Temperatur und die zugehörige Fuzzy-Menge) auf der Abszisse abgetragen werden.
Dieser Bereich kann ein kontinuierlicher Raum {x} oder eine diskrete Darstellung [x1...x2} sein. Wenn beispielsweise x eine Temperatur ist, repräsentiert {x} seinen Variabilitätsbereich, wogegen {x1...x2} die diskreten Werte wiedergibt, welche sie charakterisieren.
Glied-Funktionen µ(x) sind Funktionen, die eine Fuzzy-Menge in dem Informationsbereich identifizieren, die charakteristisch für eine linguistische Variable ist; sie ordnen einen Grad einer Glied-Funktion eines gegebenen Wertes einer Fuzzy-Menge für jeden Punkt des Definitionsbereiches (Informationsbereichs) zu, wobei demgemäß der Informationsbereich in dem Intervall [0,1] abgebildet wird.
Ein Glied-Wert µ(x) = 0 gibt an, daß der Punkt x nicht Mitglied der betrachteten Fuzzy-Menge ist, welche durch die Funktion p identifiziert ist, wogegen ein Wert µ(x) = 1 anzeigt, daß der Wert x zweifellos zu der Fuzzy-Menge gehört.
Glied-Funktionen sind Entitäten, auf denen die Fuzzy-Berechnung ausgeführt wird; diese Berechnung wird durch geeignete Operationen auf den durch die Glied- Funktionen repräsentierten Mengen bzw. Sets ausgeführt.
Die Sammlung aller Fuzzy-Mengen einer linguistischen Variablen wird als "Ausdruck-Menge" bezeichnet. Figur 2 faßt die vorstehend gegebenen Definitionen zusammen. Zum Zwecke der graphischen Einfachheit gibt Figur 2 dreiecksförmige Glied-Funktionen µkalt, µmittel und µwarm wieder, welche im allgemeinen durch jede lineare oder nicht-lineare Funktion dargestellt sein können.
Die Annahme eines speziellen Berechnungsmodells ist einer der Faktoren, die die Leistungsfähigkeit der Vorrichtung beeinflußen. Jedoch kann das Verfahren für die Fuzzy-Steuerung von Induktionsmotoren gemäß der vorliegenden Erfindung mit jedem Fuzzy-Berechnungsmodell implementiert werden.
Beispiele dieser Berechnungsmodelle werden nachstehend erläutert.
Bei einem hohen Niveau ist ein Fuzzy-Programm ein Satz an Regeln des WENN- DANN-Typs. Die nachstehenden Beispiele geben einen Satz von drei Regeln mit den beiden Eingaben (A und B) und den beiden Ausgaben (C und D) wieder. Die verschiedenen Ausdrücke A1, A2 ... D3 repräsentieren die Kenntnisse des Systems, die von Experten oder in anderer Weise in der Form der Glied-Funktionen erhalten werden:
Regel 1: WENN [(A ist A1)] UND (B ist B1)] DANN [(C1 ist C&sub1;) UND (D1 ist D&sub1;)]
Regel 2: WENN [(A ist A2)] UND (B ist B2)] DANN [(C2 ist C&sub2;) UND (D2 ist D&sub2;)]
Regel 3: WENN [(A ist A3)] UND (B ist B3)] DANN [(C3 ist C&sub3;) UND (D3 ist D&sub3;)]
Der Teil jeder Regel, der dem DANN-Teil vorausgeht, wird gemeinhin als "linker teil" oder "vorausgehender Teil" bzw. "Vorderglied" bezeichnet, wogegen der Teil, der dem DANN-Teil folgt, als "rechter Teil" oder "nachfolgender Teil" bzw. "Hinterglied" bezeichnet wird.
Die Eingaben A und B werden, nachdem sie in geeigneter Weise fuzzyfiziert worden sind, d.h., in Glied-Funktionen umgewandelt worden sind, an die Regeln übergeben, um mit den in dem Speicher der Steuereinrichtung gespeicherten Regeln (der WENN-Teil) verglichen zu werden. Mehrere Regeln werden einfach durch eine Fuzzy-Vereinigungsoperation auf die Glied-Funktionen, die das Ergebnis jeder Regel sind, miteinander kombiniert.
Je besser die Übereinstimmung der Eingaben mit den Gliedfunktionen einer gespeicherten Regel ist, desto höher ist der Einfluß, den die Regel in der Gesamtberechnung hat.
Um diese Übereinstimmung bzw. Abgleichung zu bestimmen, werden Wichtungsfunktionen, welche einige besondere, kennzeichnende Werte identifizieren, bestimmt. Eine dieser Wichtungsfunktionen ist die Funktion α, welche das Maß kennzeichnet, mit der die Eingabeaussagen (A1, B1) mit den gespeicherten Prämissen (A, B) übereinstimmen. Bei dem vorstehenden Beispiel an Regeln wird die Funktion a wiedergegeben als:
αiA = max ( min(A1, A&sub1;))
αiB = max ( min(B1, B&sub1;))
für i = 1, 2, 3 (Zahl der Regeln).
Die zweite Wichtungsfunktion ist Ωi, welche das Maß der "allgemeinen Ähnlichkeit" des WENN-Teils einer Regel kennzeichnet. Für das vorstehende Beispiel wird die Funktion α berechnet als
Ωi = min( αiA, αiB, ...)
für i gleich der Zahl der Regeln und mit sovielen Positionen innerhalb der Klammer, wie Aussagen (WENN-Teil) jeder Regel vorhanden sind. Als eine Alternative zu der vorstehenden Glied-Funktion wird üblicherweise eine Wichtungsfunktion gleich dem Produkt der verschiedenen Glied-Werte verwendet:
Ωi = αiA × αiB
Diese Werte, welche in der Praxis den Aktivierungswert des vorausgehenden Teils der Fuzzy-Folgerung bzw. Fuzzy-Inferenz definieren, werden aufeinanderfolgend verwendet, um den Aktivitätswert der Folge (d.h. den rechten Teil) zu berechnen.
Hierzu ist zu bemerken, daß zwei verschiedene Folgerungsverfahren generell berücksichtigt werden: MAX/DOT und MAX/MIN. Im wesentlichen arbeiten beide Verfahren auf Basis der Modifizierung der Glied-Funktionen des nachfolgenden Teils mittels eines Schwellwertes, welcher dem vorausgehenden Teil zugeführt wird.
Das MAX/MIN-Verfahren beschneidet die zu dem nachfolgenden Teil gehörenden Glied-Funktionen in der in Figur 3 gezeigten Weise. Die Regel der Fuzzy-Folgerung der Figur 3 lautet wie folgt:
WENN alpha IST gering UND delta IST hoch DANN Gamma IST mittel
Wenn man die Werte "alpha" und "delta" in der Eingabe betrachtet, verwendet man den betreffenden geringeren (Schwellwert-)Glied-Wert, mit dem die Glied- Funktion der Ausgabe "gamma" beschnitten wird. In der Praxis wird die Glied- Funktion an der Ausgabe keinen Wert höher als den Schwellwert aufweisen.
Demgegenüber modifiziert das MAX/DOT-Verfahren die Glied-Funktionen des rechten Teils (des nachfolgenden Teils), so daß die Glied-Funktionen der Ausgabe "zusammengedrückt" werden, wobei jedoch versucht wird, ihre ursprüngliche Form soweit wie möglich beizubehalten. Das MAX/DOT-Verfahren für die gleiche, vorstehend erwähnte Regel ist in Figur 4 gezeigt.
Die Wahl der beschriebenen Verfahren wird mit dem Typ der Vorrichtung, die verwendet wird, um die Fuzzy-Regler zu implementieren, verbunden. Es ist in jedem Fall zu bemerken, daß der verwendete Folgerungstyp irrelevant für die Fuzzy-Steuervorrichtung für den Wechselstrom motor ist, die entwickelt worden ist. Die Wahl des einen oder des anderen Verfahrens hängt von der Vorrichtung ab, die verwendet wird, um die Fuzzy-Steuervorrichtung physisch zu implementieren.
Im Fall der Fuzzy-Steuervorrichtung ist es möglich, die Berechnung der Wichtungen a zu vereinfachen. Es ist tatsächlich möglich, den Berechnungsumfang durch die Annahme beträchtlich zu reduzieren, daß man mit einem degenerierten bzw. entarteten Fall einer Fuzzy-Berechnung arbeitet, bei der die Eingangsvariablen keine Fuzzy-Menge (doppeldeutige Werte), sondern Variablen sind, welche im allgemeinen von Sensoren erzeugt und daher definierte numerische Werte sind. Die Eingangsdaten sind keine Fuzzy-Mengen, sondern harte Werte bzw. Crisp-Werte.
Um diese Werte innerhalb eines Fuzzy-Systems darzustellen, müssen sie in harte Glied-Funktionen bzw. Crisp-Glied-Funktionen konvertiert werden, d.h. in besondere Glied-Funktionen, welche einen Aktivitätswert von 1 ("WAHR") an dem Punkt aufweisen, der dem am Eingang vorgesehenen Wert entspricht. Ebenso weisen die Crisp-Werte einen Wert 0 ("FALSCH") in dem verbleibenden Teil des Definitinsintervalls auf. Dieses Konzept ist in Figur 5 gezeigt.
Um einen physischen Wert, der beispielsweise an einem außerhalb liegenden Sensor vorliegt, in einen Fuzzy-Wert zu konvertieren, reicht es aus, den maximalen wahren Wert zuzuordnen, der charakteristisch für die Systemeigenschaft an dem Punkt des Definitionsintervalls ist, welches durch den gemessenen Wert identifiziert wird. Hinsichtlich der Berechnung bedeutet dies, daß der Fall, der in Figur 6 gezeigt ist, immer auftritt.
Die Berechnung der Wichtungen α wird in dem besonderen Fall der Figur 6, wo Crisp-Werte vorliegen, wie sie beispielsweise bei Maschinen auftreten, die physische Werte steuern, auf das Auffinden des Schnittpunktes αB und αA der Eingangsvariablen bei den Glied-Funktionen, die durch die Ausdrucksmenge A und B auferlegt werden, verringert.
Die so berechneten Wichtungen werden dann zur Berechnung des nachfolgenden Teils der Fuzzy-Folgerung (d.h. auf die Fuzzy-Regeln) angewendet.
Es ist zu bemerken, daß bei den Steuersystemen der vorliegenden Erfindung die Ausgabe der Fuzzy-Regler ein definierter physikalischer Wert der Steuerregel sein muß. Wenn die Folgerung an dem rechten Teil der Fuzzy-Regeln ausgeführt worden ist, erhält man eine Fuzzy-Menge; es ist demzufolge notwendig, zu defuzzyfizieren, d.h. einen definierten numerischen Wert aus der berechneten Fuzzy-Menge zu extrahieren. Es gibt verschiedene Defuzzyfikationsverfahren, beispielsweise das Schwerpunktverfahren, das Maximalwertverfahren usw. In der Praxis ist aus Gründen der damit zusammenhängenden numerischen Genauigkeit das am meisten verwendete Verfahren das Schwerpunktverfahren gemäß dem:
ist, wobei n die Zahl der Regeln und C die Schwerpunkte (Mittelpunkte der Schwere) der Glied-Funktionen des nachfolgenden Teils jeder Regel, die in geeigneter Weise durch die Verwendung des MAX/MIN- oder MAX/DOT-Verfahren modifiziert ist, wiedergibt. Die Funktionen Ω werden, wie es vorstehend erläutert worden ist, unter Verwendung entweder des Minimums unter den Funktionen α oder deren Produkt bestimmt. Dieses Berechnungsmodell wird als das MAMDANI- Berechnungsmodell bezeichnet. Als eine Alternative ist es möglich, ein anderes Fuzzy-Berechnungsmodell zu verwenden, welches als SUGENO-Modell bezeichnet wird, bei dem die Defuzzyfikation einfach durch die folgende Regel ausgeführt wird:
In der vorstehenden Gleichung ist Ω&sub0; immer gleich 1. In der Praxis wird der defuzzyfizierte Wert durch eine linare Kombination der Aktivitätswerte jeder einzelnen Regel bestimmt.
Es wird nun auf Figur 7 bezug genommen. In dem Fall einer Fuzzy-Steuervorrichtung sind die Eingabewerte numerische Werte (Eingabe 1-n), welche von Sensoren erzeugt werden. In diesen Fall ist es notwendig, diese Werte zu fuzzyfizieren, um Fuzzy-Werte α zu erhalten, die Fuzzy-Folgerungen (die Regeln) anzuwenden, um die Wichtungsfunktionen Ω dieser Fuzzy-Werte zu erhalten, und schließlich diese Wichtungsfunktionen Ω zu defuzzyfizieren, um einen definierten numerischen Wert y am Ausgang zu erhalten.
Das Steuersystem gemäß der vorliegenden Erfindung ist in Figur 8 gezeigt.
Ein Signal wref, welches die Referenzdrehzahl darstellt, wird einem Vergleichsknotenpunkt 11 zugeführt. Der gleiche Knotenpunkt 11 empfängt ebenfalls ein Signal, welches die Drehzahl w, mit der der Wechselstrommotor angetrieben wird, wiedergibt. Der Knotenpunkt 11 ist in der Lage, das Signal, welches die augenblickliche Drehzahl w darstellt, von dem Signal, welches die Referenzdrehzahl wref wiedergibt, abzuziehen. Auf diese Weise ist der Knotenpunkt 11 in der Lage, die Differenz wref - w, d.h. einen Fehler Ew zu erzeugen.
Das Fehlersignal Ew wird an eine Fuzzy-Steuervorrichtung 13 übermittelt. Gleichzeitig wird der Fehler Ew einer Differenzierschaltung 12 zugeführt, welche in der Lage ist, die Ableitung dEw/dt des Fehlersignals Ew zu bilden. Die Ableitung dE/dt wird der Fuzzy-Steuervorrichtung 13 zugeführt.
Auf der anderen Seite erzeugt ein Wechselstrom-/Gleichstrom-Umwandler 14, welcher das Signal w bereitstellt, das die Drehzahl representiert, mit der der Wechselstrommotor angetrieben wird, den Spannungswert Vp und den Stromwert Ip, mit denen der Motor angetrieben wird.
Diese Strom- und Spannungswerte werden einer Energieberechnungsschaltung 15 zugeführt, welche in der Lage ist, ein Signal P zu erzeugen, daß die dem Wechselstrommotor zuzuführende Energie repräsentiert. Das Signal Pein wird einem zweiten Vergleichsknotenpunkt 16 zugeführt, welcher in der Lage ist, das zugeführte Energiesignal Pein mit einem Signal zu vergleichen, das eine Referenzenergie Pref darstellt. Der Knotenpunkt 16 ist in der Lage, ein Energiefehlersignal Ep zu erzeugen, welches die dritte Eingabe der Fuzzy-Steuervorrichtung 13 bildet.
Die Fuzzy-Steuervorrichtung ist in der Lage, eine Spannung VPhase, welche den Wechselstrommotor antreiben kann, sowie ein Energieversorungsimpulssignal F zu erzeugen.
Auf diese Weise ist die Fuzzy-Steuervorrichtung 13 auf der Basis der Messungen der angegebenen Werte (Winkelgeschwindigkeit w und zugeführte Energie Pein) in der Lage, den effektiven Wert der Spannung VPhase und der Energieversorgungsfrequenz F zu bestimmen.
Figur 9 gibt eine detailliertere Ausführung des Steuersystems gemäß der vorliegenden Erfindung wieder.
Die Fuzzy-Steuervorrichtung 13 der Figur 8 weist zwei Hauptbestandteile auf: die Fuzzy-Drehzahlsteuereinrichtung FSC und die Fuzzy-Energiesteuereinrichtung FPC.
Die Fuzzy-Drehzahlsteuereinrichtung FSC empfängt am Eingang den Drehzahlfehler Ew und die Ableitung dEw/dt dieses Fehlers. Die Ausgabe der Steuereinrichtung FSC ist der effektive Wert der Spannung Vphase.
Die Fuzzy-Energiesteuereinrichtung empfängt demgegenüber am Eingang den Drehzahlfehler Ew und den Energiefehler Ep, der durch die Differenz (Pref - Pein) erzeugt wird. Der Wert der Energie Pein, die dem Motor 2 zugeführt wird, wird durch einen Wechselrichter 17 erhalten, welcher in der Lage ist, den Wechselstrommotor 2 anzutreiben.
Die Ausgabe der Fuzzy-Energiesteuereinrichtung FPC wird durch einen Wert K gebildet, welcher das Verhältnis zwischen dem effektiven Wert der Spannung VPhase und dem Energieversorgungsimpuls F bestimmt.
Der Wert K wird einer Multiplizierschaltung 18 zugeführt, welche in der Lage ist, den Wert VPhase mit dem Wert des Parameters K zu multiplizieren, um den Wert des Energieversorgungsimpulses F zu erzeugen.
Die Werte des effektiven Wertes VPhase und des Impulses F (K × VPhase) werden dem Wechselrichter 17 zugeführt, welcher den Wechselstrommotor 2 antreibt.
Die Eingabevariablen der Fuzzy-Drehzahlsteuereinrichtung FSC sind der Drehzahlfehler Ew mit Bezug auf einen Einstellwert und die Ableitung dEw/dt dieses Fehlers. Die Ausgabe der Steuereinrichtung FSC ist, wie dies vorstehend erwähnt wurde, die Spannung VPhase welche geeignet ist, den Wechselstrommotor 2 anzutreiben. Die Regeln der Steuereinrichtung FSC sind die folgenden:
WENN Ew IST ... UND dEw/dt IST ... DANN VPhase IST ...
Beispiele der für die Fuzzy-Drehzahlsteuereinrichtung entwickelten Fuzzy-Regeln sind die folgenden:
WENN Ew IST N UND dEw/dt IST Ns DANN VPhase IST Pss
WENN Ew IST N UND dEw/dt IST Z DANN VPhase IST P
WENN Ew IST N UND dEw/dt IST Ps DANN VPhase IST PS
WENN Ew IST N UND dEw/dt IST P DANN VPhase IST PIs
WENN Ew IST Ns UND dEw/dt IST N DANN VPhase IST Ps
WENN Ew IST Ns UND dEw/dt IST Ns DANN VPhase IST Phm
WENN Ew IST Ns UND dEw/dt IST Z DANN VPhase IST Vhm
WENN Ew IST Ns UND dEw/dt IST Ps DANN VPhase IST Vh
WENN Ew IST Ns UND dEw/dt IST P DANN VPhase IST VVhm
WENN Ew IST Z UND dEw/dt IST Ns DANN VPhase IST VVh
WENN Ew IST Z UND dEw/dt IST Ps DANN VPhase IST VVhs
WENN Ew IST Ps UND dEw/dt IST N DANN VPhase IST Ph
WENN Ew IST Ps UND dEw/dt IST Ns DANN VPhase IST Plm
WENN Ew IST PS UND dEw/dt IST Z DANN VPhase IST Z
WENN Ew IST PS UND dEw/dt IST Ps DANN VPhase IST Pss
WENN Ew IST Ps UND dEw/dt IST P DANN VPhase IST P
WENN Ew IST P UND dEw/dt IST N DANN VPhase IST Ps
WENN Ew IST P UND dEw/dt IST Ns DANN VPhase IST Pls
WENN Ew IST P UND dEw/dt IST Z DANN VPhase IST Pls
WENN Ew IST P UND dEw/dt IST Ps DANN VPhase IST Phm
wobei der nachfolgende Teil N negativ, Ns gering negativ, Z null, Ps postiv klein und P positiv bedeutet, und wobei der nachfolgende Teil Pss positiv klein klein, Ps positiv klein, P Positiv, Vh sehr hoch, VVh sehr sehr hoch bedeutet usw.
Die zugehörigen Glied-Funktionen des Drehzahlfehlers Ew sind in Figur 10 gezeigt. Die Glied-Funktionen für die Ableitung dEw/dt des Drehzahlfehlers sind in Figur 11 wiedergegeben, wogegen die Gliedfunktionen für die Ausgangsvariable VPhase in Figur 12 gezeigt sind.
Für die Fuzzy-Energiesteuereinrichtung FPC sind die Eingabevariablen der Drehzahlfehler Ew und der Energiefehler Ep, wogegen die Ausgabe der Wert K ist. Die Form der Fuzzy-Regel ist die folgende:
WENN Ep IST ... UND Ew IST ... DANN K IST ...
Die Regeln sind für die Fuzzy-Energiesteuereinrichtung ähnlich zu dem Fall der Fuzzy-Drehzahlsteuereinrichtung entwickelt worden.
Die zugehörigen Glied-Funktionen des Drehzahlfehlers Ew sind in Figur 13 gezeigt. Die Glied-Funktionen für den Energiefehler sind in Figur 14 wiedergegeben, wogegen die Glied-Funktionen für die Ausgangsvariable K in Figur 15 gezeigt sind.
Die gemessenen Werte der linguistischen Variablen werden auf die Fuzzy-Regeln für die Steuereinrichtung FSC und für die Steuereinrichtung FPC mittels der Fuzzy- Folgerung angewendet, wie es vorstehend erläutert worden ist.
Wenn dreiecksförmige und symmetrische Glied-Funktionen für den nachfolgenden Teil ausgewählt werden, sind die Werte der entsprechenden Schwerpunkte unabhängig von dem Aktivitätswert der vorausgehenden Teile. Demzufolge ist es möglich, die nachfolgenden Teile mit konstanten Werten Ci (des Schwerpunktes) zu betrachten. In diesem Fall nimmt die Defuzzyfikationsregel die folgende Form an:
wobei n die Zahl der Regeln ist und Ω, die Grade der Aktivität jeder Regel wiedergibt; diese sind typischerweise durch Berücksichtigung des kleinsten unter den Aktivitätswerten der Glied-Funktionen der linguistischen Variablen des vorausgehenden Teils mit der oben beschriebenen Formel berechnet
Ω = min(αEw, αdEw/dt)
für die Fuzzy-Drehzahlsteuereinrichtung FSC, und
Ω = min(αEw, αEp)
für die Energiesteuereinrichtung FPC.
Die Implementierung der Steuervorrichtung ist in Figur 22 gezeigt.
Die Werte der verschiedenen linguistischen Variablen der Fuzzy-Regeln werden durch geeignete Meßmittel gemessen.
Der Haupt bestandteil der Vorrichtung ist der Fuzzy-Prozessor, der mit dem Bezugszeichen 20 gekennzeichnet ist. Der Prozessor 20 weist einen Speicher 21 des EPROM-Typs auf, welcher in der Lage ist, sämtliche Parameter, die zu der Fuzzy- Folgerung gehören, zu speichern. Diese Parameter können die Glied-Funktionen der Eingabe- und Ausgabevariablen sowie die Fuzzy-Regeln für beide Steuereinrichtungen, der Steuereinrichtung FSC und FPC, sein. Der Speicher 20 weist weiterhin einen Code zum Steuern der Verarbeitung des Fuzzy-Prozessors 20 auf.
Die Vorrichtung enthält weiterhin einen oder mehrere analoge Eingänge 22. Aus Gründen der Vereinfachung ist nur einer dieser Eingänge gezeigt. Der Eingang 22 ist mit einer Abtast-Halte-Schaltung 23 verbunden, welche an dem Eingang 22 erfaßte Signale an einen Analog/Digital-Umwandler 24 übermittelt, der in der Lage ist, das gemessene Signal in die digitale Form umzuwandeln.
Der A/D-Wandler 24 ist mit einem ersten Eingang eines Vergleichers 25 verbunden. Der Vergleicher 25 ist in der Lage, daß an dem Eingang 22 erfaßte Signal mit einem Referenzsignal zu vergleichen. Der Vergleicher 25 ist in seinem Aufbau ähnlich den Addierknoten 11 und 16 der Figuren 8 und 9. Das am Eingang 22 erfaßte Signal kann die Drehzahl des Motors w oder die Energie Pein, die dem Wechselstrommotor 2 zugeführt wird, sein, wogegen das Referenzsignal die Referenzdrehzahl wref oder die Referenzenergie Pref sein kann.
Entweder liegt das Drehzahlfehlersignal Ew oder das Energiefehlersignal Ep an dem Ausgang des Vergleichers 25 vor. Im Fall des Drehzahlfehlers Ew wird dieses Signal an eine Addierschaltung 26 übermittelt, welche in der Lage ist, die Ableitung dEw/dt des Fehlersignals Ew zu berechnen. Die Addierschaltung 26 bestimmt die Veränderung der Drehzahlen aus dem Vergleich der Werte von Ew in zwei aufeinanderfolgenden Momenten
Ew(t)-Ew(t-1).
Die Referenzsignale werden durch eine I/O-Verbindungseinrichtung 27 übermittelt, welche vorzugsweise mit einem Mikroprozessor (nicht gezeigt) verbunden ist, der in der Lage ist, die Referenzsignale zu erzeugen und den Betrieb der Vorrichtung zu überwachen.
Das Fehlersignal Ew oder Ep wird einer Verriegeliingsschaltung 28 übermittelt, welche die Information des Fehlersignals Ew hält, bis es zu einem Register 29 übermittelt wird. Demzufolge wird das gemessene Fehlersignal gehalten, bis die Ableitung dEw/dt berechnet wird.
Alle Signale, die Bestandteil des vorausgehenden Teils der Fuzzy-Regeln sind, d.h. der Drehzahlfehler Ew, der Energiefehler Ew und die Ableitung des Drehzahlfehlers dEw/dt werden einem Register 29 übermittelt, welches in der Lage ist, die Variablen der vorausgehenden Teile gleichzeitig dem Fuzzy-Prozessor 20 zu übermitteln.
Der Fuzzy-Prozessor 20 führt auf Basis der linguistischen Variablen der Glied- Funktionen am Eingang und der in dem Speicher 21 gespeicherten Fuzzy-Regeln die Fuzzy-Folgerung mit geeigneten Fuzzy-Folgerungsmitteln bzw. Fuzzy-Inferenzmitteln in der vorstehend beschriebenen Weise aus und erzeugt an seinem Ausgang einen harten Wert bzw. Crisp-Wert für die Versorgungsspannung Vphase und für den Wert K. Vor der Fuzzy-Folgerung werden die Daten des EPROM-Speichers in den RAM-Speicher des Fuzzy-Prozessors 20 geladen.
Die harten Werte werden einem D/A-Wandler 30 zugeführt, welcher mittels einer Verzögerungsschaltung 31 und einer Abtast-Halte-Schaltung 32 ein analoges Ausgangssignal dem Ausgang 33 der Vorrichtung zuführt.
Die Vorrichtung weist weiterhin einen oder mehrere digitale Eingänge auf, welche direkt mit dem Register 29 verbunden sind. Die digitalen Eingänge können verwendet werden, um den Energiefehler Ep bereits in digitaler Form anzulegen, der durch Vergleich der Energie Pein, die dem Motor zugeführt wird, und einer optimalen Referenzenergie Pref bestimmt wird.
Der Fuzzy-Prozessor weist weiterhin seinen eigenen Taktgeber 35 und seinen eigenen äußeren Puffer 36 auf, welcher mit der I/O-Verbindungseinrichtung 27 verbunden ist.
Die mit der Steuerung gemäß der vorliegenden Erfindung erzielbaren Verbesserungen treten in den Figuren 16 bis 21 offensichtlich zutage. Der Vergleich wurde mit einem PID (proportional-integral-derivative) Steuersystem durchgeführt.
Figur 16a zeigt die Ausgabe des Systems (Motorachsdrehzahl-w), welches mit dem Verfahren gemäß der vorliegenden Erfindung angetrieben wird, wogegen Figur 17a die Ausgabe des Systems zeigt, welches durch das PID-System angetrieben wird. Die Figuren 16b und 17b zeigen die relativen Spannungen, die jedem der drei Phasen des Motors zugeführt werden. Die Graphiken geben die bessere Leistung der Vorrichtung gemäß der vorliegenden Erfindung hinsichtlich des Überschwin gens, der Einstellzeit und der bleibenden Regelabweichung wieder. Der Vergleich zwischen den anzulegenden Spannungen VPhase (Figuren 16b und 17b) zeigt, daß das Verfahren gemäß der vorliegenden Erfindung die dVPhase/dt, die auf die Schalteinrichtung des Antriebsblocks anzuwenden ist, verringert, wodurch Überschwingen und zusätzliches Rauschen in dem System vermieden werden.
Die Figuren 18a und 18b zeigen die Ausgabe des Systems, welches mit dem Verfahren gemäß der vorliegenden Erfindung gesteuert wird, wenn das Belastungsdrehmoment eine 20 %ige stufenweise Veränderung in bezug auf den Referenzwert unterschreitet und ein zusätzliches 10 %iges Rauschen in bezug auf den Drehmomentreferenzwert aufweist.
Figur 19 zeigt die Ausgabe der Vorrichtung gemäß der vorliegenden Erfindung mit Rauschen, welches an der Feedback-Schleife zugeführt wird. Wenn Rauschen ohne die Hinzufügung von Filtern vorhanden ist, wird es schwierig, das System mit einem PID-Regler zu steuern, wogegen die Fuzzy-Steuerung gemäß der vorliegenden Erfindung innewohnende Filtereigenschaften aufweist.
Figur 20 gibt die Winkelgeschwindigkeit w mit (Kurve A) und ohne (Kurve B) Leistungsoptimierung wieder.
Figur 21 zeigt den Vergleich zwischen den Energiewerten Pein, die dem Motor mit (Kurve a) und ohne (Kurve b) Energieoptimierung zugeführt werden.
Die vorliegende Erfindung ist nicht auf die Steuerung von Drei-Phasen-Induktionsmotoren beschränkt, sondern kann auch für Motoren ohne diese drei Phasen mittels eines geeigneten, bereits bekannten Energieinterface (Wechselrichter) angewendet werden.
Wo technische Merkmale, die in einem der Ansprüche erwähnt sind, durch Bezugszeichen gefolgt werden, beinhalten diese Bezugszeichen nur den Zweck der Steigerung der Verständlichkeit der Ansprüche und haben demzufolge keine einschränkende Wirkung hinsichtlich des Umfangs jedes Elements, welches im Wege eines Beispiels durch dieses Bezugszeichen gekennzeichnet worden ist.

Claims

1. Fuzzy-Steuerungsverfahren für Induktionsmotoren, enthaltend:

Messen eines Drehzahlfehlers (Ew), der durch Vergleich zwischen der aktuellen Drehzahl (w) eines Elektromotors (2) und einer Referenzdrehzahl (wref) erhalten wird,

dadurch gekennzeichnet, daß das Verfahren weiterhin die folgenden Schritte enthält:

Bilden der Ableitung (dEw/dt) des Drehzahlfehlers (Ew), Messen eines Energiefehlers (Ew) der durch Vergleich zwischen der dem Motor (2) zugeführten Energie (Pein) und einer Referenzenergie (Pref) erhalten wird,

Anwenden einer Fuzzy-Steuerung auf den Drehzahlfehler (Ew), auf die Ableitung (dEw/dt) des Drehzahlfehlers und auf den Energiefehler (Ew) um so die Werte der Spannung (VPhase) und des Impulses (F) zu erhalten, die zum Antrieb des Elektromotors (2) geeignet sind.

2. Verfahren nach Anspruch 1,

dadurch gekennzeichnet, daß der Vorgang des Anwendens der Fuzzy-Steuerung die folgenden Schritte enthält:

Definieren von Glied-Funktionen für den Drehzahlfehler (Ew),

Definieren von Glied-Funktionen für die Ableitung (dEw/dt) des Drehzahlfehlers,

Definieren von Glied-Funktionen für die Spannung (VPhase) die zum Antrieb des Motors (2) geeignet ist,

Definieren von Fuzzy-Regeln, deren Vorderglied den Drehzahlfehler (Ew) sowie die Ableitung (dEw/dt) beinhaltet und deren Hinterglied die zum Antrieb des Motors (2) geeignete Spannung (VPhase) enthält,

Anwenden der gemessenen Werte Lind der Glied-Funktionen auf die Fuzzy-Regeln, Berechnen der zugehörigen Wichtungsfunktionen der Glied-Funktionen,

Defuzzyfizierung der durch die Berechnung der Wichtungsfunktionen und durch Anwenden der Fuzzy-Regeln ermittelten Ergebnisse, um so einen reellen Wert für die Spannung (VPhase) zu erhalten, der zum Antrieb des Motors (2) geeignet ist.

3. Verfahren nach einem oder mehreren der vorstehenden Ansprüche,

Definieren der Glied-Funktionen für den Drehzahlfehler (Ew),

Definieren der Glied-Funktionen für den Energiefehler (Ep),

Definieren der Glied-Funktionen für einen Wert (K), der proportional zu dem Verhältnis zwischen der für den Antrieb des Motors (2) geeigneten Spannung (VPhase) und dem Energieversorgungsimpuls (F) ist,

Definieren von Fuzzy-Regeln, deren Vorderglied den Drehzahlfehler (Ew) sowie den Energiefehler (Ep) beinhaltet und deren Hinterglied den Wert (K) enthält, der proportional zu dem Verhältnis ist,

Anwenden der gemessenen Werte und der Glied-Funktionen auf die Fuzzy-Regeln, Berechnen der zugehörigen Wichtungsfunktionen der Glied-Funktionen,

Defuzzyfizierung der durch die Berechnung der Wichtungsfunktionen und der Anwendung der Fuzzy-Regeln ermittelten Ergebnisse, um so einen reellen Wert für den Wert (K), der proportional zu dem Verhältnis ist, zu erhalten,

Multiplizieren der zum Antrieb des Motors (2) geeigneten Spannung (VPhase) mit dem Wert (K), der proportional zu dem Verhältnis ist, um so den Energieversorgungsimpuls (F) zu erhalten.

4. Fuzzy-Steuervorrichtung für Induktionsmotoren enthaltend:

erste Vergleichsmittel (25) zum Erzeugen eines Drehzahlfehlers (Ew), der durch Vergleich zwischen der aktuellen Drehzahl (w) eines Elektromotors und einer Referenzdrehzahl (wref) erhalten wird,

dadurch gekennzeichnet, daß weiterhin vorgesehen ist:

Mittel (26) zum Bilden einer Ableitung (dEw/dt) des Drehzahlfehlers,

zweite Vergleichsmittel (25) zum Erzeugen eines Energiefehlers (Ew) der durch Vergleich zwischen der dem Motor zugeführten Energie (Pein) und einem Referenzenergiewert (Pref) erhalten wird,

Fuzzy-Steuermittel (20), die zur Anwendung einer Fuzzy-Steuerung auf den Drehzahlfehler (Ew), auf die Ableitung (dEw/dt) des Drehzahlfehlers und auf den Energiefehler (Ew) geeignet sind, um so Werte für die Spannung (VPhase) und des Impulses (F) zu erhalten, die zum Antrieb des Elektromotors (2) geeignet sind.

5. Vorrichtung nach Anspruch 4,

dadurch gekennzeichnet, daß die Fuzzy-Steuermittel enthalten:

Mittel (21) zum Speichern von Glied-Funktionen für den Drehzahlfehler,

Mittel (21) zum Speichern von Glied-Funktionen für die Ableitung des Drehzahlfehlers,

Mittel (21) zum Speichern von Glied-Funktionen für die zum Antrieb des Motors geeignete Spannung,

Mittel (21) zum Speichern der Fuzzy-Regeln, deren Vorderglied den Drehzahlfehler Ew) sowie die Ableitung (dEw/dt) beinhaltet und deren Hinterglied die zum Antrieb des Motors (2) geeignete Spannung (VPhase) enthält,

Fuzzy-Inferenzmittel (20), welche geeignet sind, die gemessenen Werte und die Glied-Funktionen auf die Fuzzy-Regeln anzuwenden,

Berechnungsmittel (20), die zum Berechnen der zugehörigen Wichtungsfunktionen der Glied-Funktionen geeignet sind,

Defuzzyfizierungsmittel (20), die zum Defuzzyfizieren der Ergebnisse geeignet sind, welche durch Berechnen der Wichtungsfunktionen und durch Anwenden der Fuzzy- Regeln erhalten werden, um so einen reellen Wert für die zum Antrieb des Motors geeignete Spannung zu erhalten.

6. Vorrichtung nach einem oder mehreren der vorstehenden Ansprüche 4 und 5, dadurch gekennzeichnet, daß die Fuzzy-Steuermittel (20) enthalten:

Mittel zum Speichern von Glied-Funktionen für den Drehzahlfehler (Ew),

Mittel zum Speichern der Glied-Funktionen für den Energiefehler (Ep),

Mittel zum Speichern von Glied-Funktionen für einen Wert (K), der proportional zu dem Verhältnis zwischen der zum Antrieb des Motors (2) geeigneten Spannung (VPhase) und dem Energieversorgungsimpuls (F) ist,

Mittel zum Speichern der Fuzzy-Regeln, deren Vorderglied den Drehzahlfehler (Ew) sowie den Energiefehler (Ep) beinhaltet und deren Hinterglied den Wert (VPhase) enthält, der proportional zu dem Verhältnis ist,

Fuzzy-Inferenzmittel, welche geeignet sind, die gemessenen Werte und die Glied- Funktionen auf die Fuzzy-Regeln anzuwenden,

Berechnungsmittel, die zum Berechnen der zugehörigen Wichtungsfunktionen der Glied-Funktionen geeignet sind,

Defuzzyfizierlingsmittel, die zum Defuzzyfizieren der Ergebnisse geeignet sind, die durch Berechnung der Wichtungsfunktionen und durch Anwenden der Fuzzy- Regeln ermittelt werden, so daß ein reeller Wert für den Wert (K) erhalten wird, der proportional zu dein Verhältnis ist,

Multiplikationsmittel, die zum Multiplizieren der zum Antrieb des Motors geeigneten Spannung mit dem Wert, der proportional zu dem Verhältnis ist, geeignet sind, um so den Energieversorgungsimpuls zu erhalten.

7. Vorrichtung nach einem oder mehreren der vorstehenden Ansprüche 4, 5 und 6,

dadurch gekennzeichnet, daß die Mittel zum Bilden der Ableitung (dEw/dt) eine Addierschaltung (26) aufweisen, welche zum Berechnen der Differenz zwischen zwei Werten des Drehzahlfehlers (Ew) die zu zwei verschiedenen Zeitpunkten (+, +-1) gemessen werden, geeignet sind.

8. Vorrichtung nach einem oder mehreren der vorstehenden Ansprüche 4, 5, 6 und 7, dadurch gekennzeichnet, daß die Fuzzy-Steuermittel durch einen Fuzzy-Prozessor (20) gebildet sind.

9. Vorrichtung nach einem oder mehreren der vorstehenden Ansprüche 4 bis 8, dadurch gekennzeichnet, daß eine Verriegelungsschaltung (28) vorgesehen ist, die zum Halten des Wertes des Drehzahlfehlers (Ew) geeignet ist, bis die Ableitung (dEw/dt) des Drehzahlfehlers berechnet ist.

10. Vorrichtung nach einem oder mehreren der vorstehenden Ansprüche 4 bis 9, dadurch gekennzeichnet, daß ein Register (29) vorgesehen ist, das zum gleichzeitigen Übermitteln der Werte der Vorderglieder der Fuzzy-Regeln zu den Fuzzy- Steuermitteln (20) geeignet ist.