1、基 于 MATLAB 的无刷直流电机自适应控制系统的研究*许 敏（ 桂林电子科技大学 机电工程学院 ，桂林 541004）Study on the adaptive control for bldc system based on MATLABXU Min（ School of Mechatronics Engineering， Guilin University of Electronic Technology， Guilin 541004， China）【摘 要 】在分析无刷直流电机的数学模型的基础上，建立了控制系统的 SIMULINK仿真模型，提出了无刷直流电机调速系统单神经元自适应控制
2、方法 。该方法在调速系统中，电流环采用滞环电流控制，转速环采用单神经元自适应控制器控制，实现了双闭环自适应控制的调速系统 。仿真结果表明：这种新型的控制方法响应快 、无超调 、鲁棒性强，较传统 PID控制具有更好的动 、静态特性 。关键词：无刷直流电机；单神经元自适应控制； simulink；仿真【Abstract】According to the mathematical model of BLDCM， a single neural self-adaptive controlmethod was proposed for controlling the speed servo system
3、 based on the Simulink dynamic model of BLDCM. In the system， the hysteresis current controller was implemented in the current loop， and in the speedloop a single neural self-adaptive controller was applied. Organically combined the blocks， a test was performed on a adaptive control system of double
4、 close loops. The simulation results show the improved performance is superior to the traditional PID controller. It works well with high dynamic and static performance， because of its advantage in quick response.Key words： Bldcm； A single neural self-adaptive control； Simulink； Simulation来稿日期： 2008
5、-05-20 基金项目：广西区研究生教育创新计划项目（ 2006105950802M09）中图分类号： TH16， TP273 文献标识码： A文章编号 ： 1001-3997（ 2009） 03-0133-031 引言MATLAB 是美国 MATHWORKS 公司推出的使用简便的工程计算语言 。其提供的 SIMULINK 具有相对独立的功能和使用方法，能够对动态系统进行建模 、仿真和分析 。无刷直流电机（ BLDCM）调速系统具有时变 、非线性 、强耦合等特征 。传统 PID控制策略虽然算法简单 、快速性好 、控制精度高，但在噪声 、负载扰动等因素的影响下，过程参数甚至模型结构均会随时间和工
6、作环境的变化而变化 。这就要求在 PID 控制中，不仅 PID 参数的整定不依赖于对象数学模型，并且能够在线调整，以满足实时控制的要求 。为了使无刷直流电机调速系统在参数发生变化的情况下获得精确的速度控制，本文以 SIMULINK 为仿真平台，将单神经元自适应 PID 控制器引入到无刷直流电机控制系统中并对其进行了建模和仿真分析 。2 无刷直流电机的数学模型2.1 电压方程以两相导通星形三相 6 状态为例，直接利用电机本身的相变量来建立 BLDCM 的数学模型 。假设磁路不饱和，不计涡流和磁滞损耗，三相绕组完全对称，则三相绕组的电压平衡方程为：uAO=RSiA+LSpiA+eAuBO=RSiB
7、+LSpiB+eB（ 1）uCO=RSiC+LSpiC+eC式中： RS定子每相绕组电阻；L、M定子每相绕组自感与两相绕组之间的互感；uAO、uBO、uCO定子三相绕组相电压；iA、iB、iC定子三相绕组相电流；eA、eB、eC定子三相绕组每相反电势；p微分算子 。2.2 电磁转矩方程Tem=（ eAiA+eBiB+eCiC） / （ 2）2.3 运动方程Jddt=Tem-Tl-B （ 3）式中： Tem电磁转矩；Tl负载转矩；B阻尼系数；电机机械角速度；J电机转动惯量 。3 单神经元自适应 PID 控制算法常规 PID 在系统模型参数变化不大的情况下，控制效果良好 。但当实际被控对象存在强干
8、扰，具有高度非线性和不确定性时，仅靠 PID 调节效果不好 。而单神经元 PID 调节器则本身具有适应 、自学习能力 。Machinery Design Manufacture机械设计与制造第 3 期2009 年 3 月 133假 设 Xi是单神经网络输入量， i是对应权值， K 为比例系数 。取神经元的输入为：X1（ k） =e（ k） =r（ k） -y（ k）X2（ k） =e（ k） -e（ k-1） （ 4）X3（ k） =e（ k） -2e（ k-1） +e（ k-2）式中： e（ k） 误差；r（ k） 输入；y（ k） 反馈 。为实现自适应 PID 的最优控制，权值的修正应该沿
9、 JC对 j（ k）的负梯度方向搜索，以使性能指标最小 。单神经元自适应控制器是通过对加权系数的调整来实现自适应 、自组织功能，权系数的调整是按监督的 Hebb 学习规则实现的 。控制算法及其学习算法为：u（ k） =u（ k-1） +k3i = 1Xi（ k） wi（ k） /3i = 1|wi（ k） | （ 5）i（ k） =i（ k） /3i = 1i（ k） （ 6）1（ k） =1（ k-1） +Ie（ k） u（ k） x1（ k） （ 7）2（ k） =2（ k-1） +Pe（ k） u（ k） x2（ k） （ 8）3（ k） =3（ k-1） +De（ k） u（ k） x
10、3（ k） （ 9）式中： 1、p、D比例 、积分 、微分的学习速率 。4 系统模型的建立和仿真结果在 MATLAB7.0 的 Simulink 环境下，利用模块库根据上面建立的 BLDCM 的数学模型，将系统各个单元模块化，建立独立的功能模块 。各功能模块作用与结构简述如下，如图 1 所示 。图 1 无刷直流电机单神经元自适应控制系统仿真图4.1 电压源逆变器模块该模块包括换向逻辑 、脉宽调制 、电流滞环 、逆变器四部分 。换向逻辑的功能是根据磁极的位置决定六个功率管的开关顺序，其输入为三个磁极位置信号，输出为逆变器功率管的开关逻辑信号 。脉宽调制的功能是通过换相逻辑为逆变器模块提供 PWM
11、 信号，控制各个功率管的导通时间 。电流滞环的功能是实现滞环电流控制方法，输入为三相参考电流和三相实际电流，输出为逆变器控制信号 。选择适当的滞环环宽，即可使实际电流不断跟踪参考电流的波形，实现电流闭环控制 。逆变器的功能是由 PWM 信号来控制功率管的导通与关断，逆变器的输出为三相电压信号 。仿真图，如图 2 所示 。4.2 无刷直流电机本体模块根据无刷直流电动机的数学模型，可以得到无刷直流电动机本体的 Simulink 仿真模型，如图 3 所示 。图 2 电压源逆变器模块仿真图图 3 无刷直流电机本体模块仿真图4.3 磁极位置传感器功能模块在本文设计的无刷直流电动机系统中，采用了三个位置传
12、感器，在空间位置上相差安装在电动机上，每隔电角度的时间对转子磁钢的位置进行一次检测 。仿真图，如图 4 所示 。图 4 传感器功能模块仿真图5 仿真结果基于 Matlab/Simulink 建立了 BLDC 控制系统的仿真模型，并对该模型进行了仿真 。仿真中， BLDCM 电机参数设置为：定子相绕组电阻 R1，定子相绕组自 L=0.02H，互感 M（ -0.0067） H，转动惯量 J0.005kg/m2，额定转速 ne1500r/min，极对数 np2， 36V 直流电源供电，转矩 TL=3.0N.m，仿真图，如图 57 所示 。StepMATLABFunctionsingleneuraln
13、etwork SaturationvoltagecontrolTLConstant1bldcm123INiaibicUaUbUoUaUbUoTLwiaibicTeZero-OrderHold1+-ClockClock1Clock2123poleXYGraphXYGraph2XYGraph110UaM_02Ub-C-+sinsin（ 0） M0_1/2M0_2*KeM_ea M_R+-M1_1/sM0_1*（ LsLm）*（ 0）1ssinsin（ -2*pi/3） M1_1/2M1_2*KeM_ea+M_2*pi/3M1_RM2_1/s1sM1_1/（ LsLm）*（ 1）2ia+3ib-C-
14、sinsin（ -2*pi/3） M2_1/2M2_2*Ke+M_2*pi/3M_ecKM1_RK+-M3_1/s1sM2_1/（ LsLm）+-*（ 2）4ic5Te1sM_PPM_1/s3Uc1W1sW_1/sLoad_1/J（ Te）KLoad_1/J（ TL）KTL4B-K-Load_BLoad_1/J（ B）1122334INNOTNOT1NOTNOT2NOTNOT3ANDANDa+ANDANDa+a+a-+-ia_ref ia_difHy_iaia-NOTb+b-ANDANDb+ANDANDb+-ib_refib_difHy_ib ib-NOT1-15ia6ib7ANDANDc+A
15、NDANDc+c+c-+-ic_refic_difHy_ic ic-NOTEb36SwitchFCNConvertorUa1Ub2Uc3D1D4D3D6D5D2SFaSFbSFcSFaSFbSFcDCUaUbUcUab-C-pole_-pi/6-C-pole_-5*pi/6-C-pole_-pi/2pole_P1pole_1/s+sinsin（ -pi/6）sinsin（ -5*pi/6）sinsin（ pi/2）pole_Relay1pole_Relay2pole_Relay3112233第 3 期许 敏：基于 MATLAB 的无刷直流电机自适应控制系统的研究134（ a）自适应 PID 控
16、制系统转速波形图（ b）传统 PID 控制系统转速波形图图 5 转速波形图（ X 为时间，单位 S； Y 为转速，单位 r/min）（ a）自适应 PID 控制系统 A 相电流波形图（ b）传统 PID 控制系统 a 相电流波形图图 6 A 相电流波形图（ X 为时间，单位 S； Y 为电流，单位 A）（ a）自适应 PID 控制系统电磁转矩波形图（ b）传统 PID 控制系统电磁转矩波形图图 7 电磁转矩波形图（ X 为时间，单位 S； Y 为电磁转矩，单位 N.m）由仿真波形可以看出，采用单神经元自适应控制调节时间比采用传统 PID 控制缩短了一半左右，并且没有超调 。电流波形没有明显的差
17、别 。在转矩方面，虽然传统 PID 控制比单神经元自适应控制响应超调量更小些，但是后者有着更小的转矩脉动，这对于调速系统性能影响更加重要 。仿真结果证明：单神经元自适应控制系统可针对系统参数的变化，对控制参数进行实时调整来满足系统的性能要求，具有较强的自适应能力和鲁棒性；可以在较大范围内满足一定的控制稳态精度要求，控制效果优于传统 PID 控制 。6 结论在分析无刷直流电机数学模型的基础上，提出了基于 Matlab的无刷直流电机控制系统的仿真建模的方法，并将单神经元自适应 PID 控制器引入到无刷直流电机控制系统，并与传统 PID 控制效果进行了对比 。仿真结果表明，波形符合理论分析，系统能平
18、稳运行，具有较好的静 、动态特性 。本文的创新点是利用 Simulink 模块对无刷直流电机控制系统进行了转速 、电流和转矩的仿真分析 。仿真过程中可以通过二维视图直观的反映系统运行过程中的各种信号的变化情况，从而可以方便的调整控制参数，为实际系统的参数设计提供依据 。参考文献1刘东汉，陈学珍 . 基于 AT89C51 控制的直流电动机双环调速系统 J . 微计算机信息， 2006， 22（ 4）2 卢子广，柴建云，王祥珩 . 电力驱动系统逆变器实时仿真 J . 电子技术应用， 2003（ 3）： 31333 甘朝晖，莫建民，王志芳 . 用 Matlab/Simulink 软件包建模电容滤波直
19、流电源 J . 武汉科技大学学报（自然科学版）， 2000， 23（ 2）： 1771794郑亚民，蒋保臣 . 基于 Matlab/Simulink 的整流滤波电路的建模与仿真 J .电子技术， 2002（ 4）： 53555李洪科 . 神经网络控制及其在调速系统中的应用研究 D . 海军工程大学学报， 20056顾临怡，胡志刚，刘莹冰 . 用 SIMULINK 实现脉宽 /脉频调制中的占空比控制 J . 液压与气动， 2003（ 9）： 137 Tengyun Cao， John W. Sutherland. Investigation of thread tapping load char
20、acteristics through mechanistics modeling and experimentation J . International Journal of Machine Tools & Manufacture， 2002（ 42）： 21268 Tom Doppke. A Solution to Thin Metal J . American Fastener Journal； Jan/Feb， 2006（ 23）： 4244XYPlotXAxis0 0.2 0.4 0.6 0.8 12000150010005000YAxisXYPlot0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.33210-1-2-3YAxisXYPlot0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.33210-1-2-3YAxisXAxicXYPlot0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.36543210YAxisXAxicXYPlot0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3543210YAxisXAxicXYPlotXAxis0 0.2 0.4 0.6 0.8 12000150010005000YAxis机械设计与制造No.3Mar.2009135
