【摘要】：目前,提高控制系統(tǒng)性能的兩種最主要方法是建立更準(zhǔn)確的被控對象模型和設(shè)計性能更優(yōu)的控制器�？刂评碚撘话闶且哉麛�(shù)階系統(tǒng)作為分析對象來進(jìn)行研究的。在建模分析和控制歸納時,也采用微分方程或狀態(tài)方程的整數(shù)階形式。然而,研究發(fā)現(xiàn)大部分現(xiàn)實世界中存在的系統(tǒng)都是介于兩個整數(shù)階次之間的系統(tǒng)。因此,選用分?jǐn)?shù)階微積分建立被控對象的數(shù)學(xué)模型,可以更為精確的描繪被控對象的實際特征屬性。設(shè)計對應(yīng)的分?jǐn)?shù)階控制器,可以更為細(xì)膩的對分?jǐn)?shù)階被控對象模型進(jìn)行控制。故本文以永磁同步電機PMSM(Permanent Magnet Synchronous Motor)整數(shù)階模型為基礎(chǔ)建立其分?jǐn)?shù)階模型,并對分?jǐn)?shù)階模型設(shè)計對應(yīng)的分?jǐn)?shù)階控制器。首先選用機理建模方式,設(shè)計永磁同步電機的整數(shù)階數(shù)學(xué)模型。針對所得永磁同步電機的整數(shù)階模型GI(y),基于遺傳算法設(shè)計其PID控制器,接著將GI(s)的整數(shù)階次拓展到分?jǐn)?shù)階次,如將階次為1拓展成1.1,階次為2拓展成2.1,最后利用所設(shè)計的PID控制器分別控制兩種電機模型進(jìn)行單位階躍測試,從測試結(jié)果比較中初步確定電機的分?jǐn)?shù)階模型,同時驗證了對永磁同步電機建立分?jǐn)?shù)階模型的可行性。在此基礎(chǔ)上,首次采用模糊自適應(yīng)粒子群優(yōu)化 FAPSO(Fuzzy Self-Adaptation Particle Swarm Optimization)算法來對PMSM分?jǐn)?shù)階模型參數(shù)進(jìn)行辨識優(yōu)化,基于比較辨識模型與實際輸出擬合數(shù)據(jù)之間的誤差,確定永磁同步電機最終分?jǐn)?shù)階模型。針對辨識后得到的分?jǐn)?shù)階模型,采用幅值+相角裕度方法分別設(shè)計PID控制器和PIαDβ控制器。對比整數(shù)階PID控制器+分?jǐn)?shù)階電機模型與分?jǐn)?shù)階PIαDβ控制器+分?jǐn)?shù)階電機模型的控制系統(tǒng)性能,從仿真結(jié)果發(fā)現(xiàn)分?jǐn)?shù)階PIαDβ控制器的控制效果更好且魯棒性更強。在采用幅值+相角裕度方法設(shè)計PIαDβ控制器的過程中,發(fā)現(xiàn)該整定方法存在計算相對復(fù)雜且精度較低等不足,為了解決此類問題,本文提出了一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PIαDβ控制器設(shè)計方案。所給方案解決了 PIαDβ控制器整定過程中參數(shù)設(shè)計復(fù)雜且精度較低等問題,實現(xiàn)了 PID控制器參數(shù)自整定和PIαDβ控制器參數(shù)自整定。
【學(xué)位授予單位】：大連交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP273;TM341
【圖文】：

龍邋Ｚ邋＿邐ｚ６邋－２．９１４ｚ５邋＋３．０９７９ｚ４邋－１．４２２ｚ３邋＋０．２３８４ｚ２邋＋０．００１８６ｚ－０．００１６９逡逑圖２．１是式（２．３１）、（２．３２）、（２．３３）對應(yīng)的三種離散化方法，位于頻域內(nèi)ｓ４６的離散逡逑化仿真圖。從圖中內(nèi)觀察可得，Ａｌ－Ａｌａｏｕｉ＋ＣＦＥ離散化方法所對應(yīng)的擬合效果總體層面逡逑上優(yōu)越于Ｅｕｌｅｒ＋ＣＦＥ和Ｔｕｓｔｉｎ＋ＣＦＥ離散化方法的擬合效果。逡逑Ｂｏｄｅ邋Ｄｉａｇｒａｍ逡逑Ｓ邋＼邐〔二Ｉ邐「一邐逡逑0＞邐Ｅｕｌｅｒ＋ＣＦＥ逡逑ｒｏ邋－５０１逡逑２邐Ｔｕｓｔｉｎ＋ＣＦＥ逡逑Ａｌ－Ａｌａｏｕｉ＋ＣＦＥ逡逑理論值逡逑－１００邋Ｌ邋＾￣邐？邐－邐－邐１邐邐邋１邐１逡逑３０廠一－—－——Ｉ邐ｒ邐：邐邋｜逡逑Ｉ邐Ｉ邐｜逡逑！。邐］；邋＼逡逑左－３０邋．邋—邋邐邐邐Ｐ邋＿邋＿邋一邋—邋一—邋邐—邋一邋Ａ、邋－邋Ｊｒ邋—邋一｜逡逑：邋；逡逑－０0邋Ｉ—邋一一一邋—邋一邋一邋—邋—邋—邋—邋－邋—邋－邋－邋—邋—邋—邋—邋—邐—邋－邋—邋—邐—邋一邋—邋—邋—＿—邋—邋４邋￣邋—Ｉ逡逑１Ｇ＊４邐１０＇２邐１０°邋１０２邐１０４逡逑Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ邋（ｒａｄ／ｓｅｃ）逡逑圖２．１對應(yīng)方法離散化＾０６伯德圖逡逑Ｆｉｇ．邋２．１邋Ｂｏｄｅ邋ｐｌｏｔ邋ｏｆ邋ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ邋ｒｅｓｕｌｔｓ邋ｆｏｒ邋ｓ—０．６邋ｗｉｔｈ邋ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ邋ｍｅｔｈｏｄｓ逡逑２．５．２間接離散化方法逡逑在分?jǐn)?shù)階算子間接離散化方法中

ｋ邋＋邋Ｎ＋－（＼－ａ）邐灸＋邋Ｗ＋（１＋ａ）邐ａ逡逑（邋／？邐１Ｎ＋入邐（＼邋ｌＮ＋＼邐（邋ｍ邐Ｎ逡逑ｃｏ’ｋ邋＝邋ｃｏｂ邋上邐，ｃｏｋ邋＝0）ｂ＼邋—邐，邋ｋ邋＝邋—邋ＴＴＫ＾ｂ）邐、叫邋Ｊ邐卜ｎ邋數(shù)階微分算子嚴(yán)為例，說明Ｏｕｓｔａｌｏｕｐ方法的離散化思路。首１00］，離散化階次Ｗ分別取０、１、２，則逼近階次《＝２ｉＶ＋ｌ分別，Ｏｕｓｔａｌｏｕｐ算法所構(gòu)造的離散化多項式如下所示：逡逑＝＂，、１０＾邋＋邋１０４．９＾＋４８．６７５邐＋邋１ＨＡｓ）邋＝邋—邐＇邐ｓ３邋＋邋４８．６７＾２邋＋邋１０４．９５邋＋邋１０逡逑ｒ７邋，、邐１０＾５邋＋邋２９８．５５４邋＋１２１８５３邋＋邋７６８．５＾２邋＋邋７４．９７＾邋＋邋１逡逑Ｈ邋，（Ｓ）邋＝邋邐：邐邐邐；邐ｒ邐ｓ５邋＋邋７４．９７ｓ４邋＋邋７６８．５＾３邋＋邋１２１８ｓ２邋＋邋２９８．５＾邋＋邋１逡逑出了式（２．３５）、（２．３６）、（２．３７）位于頻域上產(chǎn)的離散化仿真圖，應(yīng)的理論數(shù)值。對照圖２．２容易發(fā)現(xiàn)，逼近階次ｎ不斷增高的同之改善，同時可以得出Ｏｕｓｔａｌｏｕｐ方法在所選頻段兩端逼近效。逡逑

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2725791