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高性能直流脉宽调速系统已得到广泛应用，模糊控制器由于不依赖对象精确的数学模型，且具有较强的鲁棒性，因此它在工业控制中得到了广泛的应用。然而简单的模糊控制稳态精度较差，动态性能欠佳。这主要是模糊规则易受人的主观影响，使控制器仅限于不超过专家经验范围的工况下应用，而被控系统的非线性、时变性造成了模糊控制规则的不完善，影响控制效果。为了克服这些问题，就要使模糊控制器具有自适应、自调整的功能。本文采用了比例因子模糊自调整的自适应方法，通过使模糊控制器的参数在控制过程中自动地调整、修改与完善来提高模糊控制器的适应能力和动静态品质，以达到更理想的控制效果。将其应用于直流脉宽调速系统中，结果表明它能明显改善系统性能。
1、系统的组成及其特征
传统的双闭环调速系统的起动过程是饱和非线性控制。当速度调节器ASR饱和及不饱和时，整个系统表现出完全不同结构的线性系统。而且实际系统中有一些小时间常数的惯性环节，例如功率变换器的滞后时间常数、电流和转速检测的滤波时间常数等，都存在一定的传递滞后。可见直流脉宽调速系统是一个非线性、参数时变、存在扰动的系统，用传统的调节方式很难达到最佳控制效果。 （图片）
图1带自调整模糊控制器的直流调速系统原理图针对电流、速度双闭环直流脉宽调速系统，本文采用模糊逻辑控制器作为速度调节器，如图1所示。为保持系统抗干扰能力强和快速性好的特点，电流调节器ACR采用位置型PI控制算法。系统主电路采用H 型功率放大电路。
2、量化因子和比例因子对系统性能影响的分析
常规的模糊控制器通常选取误差和误差变化率作为输入量，模糊控制器的输出经积分后作为系统的控制量，从而构成了二维模糊PI型结构的模糊控制器，如图2所示。（图片）
图2 二维模糊PI型控制器的结构图其中量化因子Ke，Kec将输入变量从基本论域转换成相应的模糊集的论域，比例因子Ku将经模糊控制算法给出的控制量转换到控制对象能接受的基本论域中。经过分析和大量的仿真实验，得出量化因子和比例因子对系统性能的影响如下：
(1) Ke对系统性能的影响
Ke越大，系统调节惰性越小，上升速率越快;Ke过大，系统上升速率过大，产生的超调过大，调节时间加长，甚至产生振荡乃至系统不稳定;Ke过小，系统上升速率过小，调节惰性变大，同时也影响系统的稳态性能，使稳态精度降低。
(2) Kec对系统性能的影响
Kec越大，对系统状态变化的抑制能力增大，增强了系统的稳定性;Kec过大，系统上升速率过小，系统的过渡时间加长;Kec过小，系统上升速率增可能导致系统产生过大超调或振荡。
(3) Ku对系统性能的影响
Ku相当于系统总的放大倍数。Ku增大，系统响应速度加快;Ku过大，会导致系统上升速率过大，从而导致过大超调甚至振荡或发散;Ku过小，系统的前向增益很小，系统上升速率较小，快速性变差，稳态精度变差。
3、输出比例因子自调整的自适应模糊控制
本文设计了一种在线比例因子自调整模糊控制器，如图3 所示，它是在主模糊控制器的基础上，引入一个辅助模糊推理，在控制过程中根据误差和误差变化的大小及关系，产生一个控制量来实时修改比例因子Ku，从而改善控制器的控制性能。
比例因子Ku调整量α与误差E和误差变化EC的关系可以表示为：
α(K)=f[E(K)，EC(K)] (1)
式中f为E和EC的非线性函数，α的值完全取决于系统的瞬时状态，而与被控对象模型无关。这种基于比例因子的自调整方法实际是一种独立于模型的非线性的可变增益控制器。
(1) 主模糊控制器输入输出变量的定义
主模糊控制器以误差E和误差变化EC为输入，以控制量的变化值U为输出。
误差、误差变化和输出的语言值模糊子集为{NB，NM，NS，ZE，PS，PM，PB}7个状态，模糊论域范围都为[-1，1]。
(2) 辅助模糊控制器输入输出变量的定义
辅助模糊控制器以误差E和误差变化EC为输入，以Ku的校正量α为输出。修正后的比例因子:Ku＝α×Ku。
误差、误差变化的语言值模糊子集与主模糊控制器一样，α的语言值模糊子集为{ZE，VS，S，SB，MB，B，VB}，它的基本论域范围为[0，1]。辅助模糊控制器输出量α的模糊控制规则见附表。
为保证模糊控制器的输出响应具有较小的超调和较短的上升时间，当误差E较大，且与误差变化EC符号相反时，应适当减小控制器比例因子的大小。当误差E较大，且与误差变化EC符号相同时，系统响应正加速偏离设定值，为减小这种不利趋势，应增大比例因子。
当系统响应在给定值附近时(此时误差E 较小)，为防止产生较大的超调或欠调，比例因子应该具有较宽的的变化范围。比如当系统响应刚达到设定值，但又具有迅速向上偏离的趋势时，应抑制其变化，适当增大α以减小超调。同样地，当系统响应刚达到设定值而欠调时，应适当减小α以减小超调。（图片）
图3 参数自调整模糊控制器结构图附表 辅助模糊推理控制规则表
（图片）4、仿真研究与结论
(1) 比例因子对系统性能影响的仿真分析
直流电机的参数为:Un＝220V，In ＝15A，额定转速＝1000min。假设给定转速为1000r/min，图4(a)为Ku过大时的曲线，图4(b)为Ku过小时的曲线。仿真曲线的横轴表示时间(s)，纵轴中的n表示转速(r/min)，Ui*是ACR的输入(数字量，1024对应于15A)。（图片）
图4(a)Ku过小的仿真曲线（图片）
图4(b)Ku过大的仿真曲线从仿真中可以看出，Ku过小时，系统上升速率过小，系统的过渡时间加长;Ku过大时，系统上升速率增大，导致系统产生超调。
(2) 参数自调整模糊控制的控制效果
抗扰性能指标包括动态降落△Cmax％和恢复时间tv。假设在0.5s的时候，给一个电流为10A的负载。图5(a)为传统的PI控制，图5(b)为参数自调整模糊控制。（图片）
图5(a) 传统的PI控制仿真曲线（图片）
图5(b) 自调整模糊控制仿真曲线从仿真中可以看出，传统的PI控制器有振荡，在负载扰动下转速降落为40r/min，恢复时间是0.2s;而自调整模糊控制器的转速降落为12r/min，恢复时间是0.043s，具有较强的干扰抑制能力。
综上所述，基于参数自调整的自适应模糊控制器具有强鲁棒性，响应快速，无静差性等优点，传统的PI控制性能不如自适应模糊控制。因此，对于高性能直流PWM调速系统，采用这种参数模糊自调整控制器将是一个非常好的选择。
7/15/2006
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