[发明专利]基于幂指数趋近率的无刷直流电机滑模变结构控制方法

说明书

本发明提供的基于幂指数趋近率的无刷直流电机滑模变结构控制方法，包括如下步骤：步骤1：分析无刷直流电机的数学模型；步骤2：滑模控制器的设计；将幂次趋近律和指数趋近律相结合，得到改进型趋近律‑幂指数趋近律并计算当前时刻的滑模控制率：步骤3：设置用于控制所述无刷直流电机的电流环和速度环，所述电流环比例积分控制，所述速度环为幂指数趋近率的滑模变结构控制；步骤4：重复进行更新所述滑模控制率i的值，实现对无刷直流电动机的控制。本发明对无刷直流电机的控制量增加为三个可调参数，使得控制调节更加灵活，提供一种控制品质高、形式简单、实现方便的无刷直流电动机控制策略。

技术领域

本发明涉及电机转速响应优化策略技术领域，尤其涉及一种基于幂指数趋近率的无刷直流电机滑模变结构控制方法。

背景技术

随着电力电子的迅速发展，无刷直流电机采用电子换相装置取代了传统的有刷换向装置。无刷直流电机不仅具有直流电机优良的调速性能，而且具有交流电机结构简单、运行可靠等优点。随着工业控制对系统的精度、响应速度以及稳定性能等要求越来越高，寻求合理的控制方法变得尤为重要。

无刷直流电机调速系统中的控制对象是一个非线性系统，传统的PID(Proportional-Integral-Derivative，比例-积分-微分)控制无法满足无刷直流电机快速性、稳定性和鲁棒性的要求，因此，传统的PID控制很难实现系统的高性能控制。目前在无刷直流电机的转速控制方法主要有滑模变结构控制、模糊PID控制、神经网络控制和预测控制等控制方法。上述控制方法均取得了一定的研究成果。但是仍有许多理论问题尚待解决。模糊PID控制在模糊控制规则的优化和模糊控制参数在线调整等方面还存在不足，在实际应用系统中不能得到较好的效果；神经网络控制方法复杂，不利于在线实现。变结构控制与智能控制方法如模糊控制、神经网络等先进控制技术的综合应用尚处于研究的初始阶段，绝大多数研究仅局限于仿真阶段，在理论研究转化为实践研究和实用化方面尚有欠缺；预测控制方法在工程实践应用系统大部分是多变量复杂的非线性系统，而预测控制的理论研究集中于简单的线性化系统中。

对于一个理想的滑模变结构控制的系统，滑动模态总是降维的光滑运动而且渐进稳定于远点，不会出现抖动。但是在实际过程中由于时间滞后、空间滞后开关、系统惯性、系统延时及测量误差等因素，使得变结构控制在滑动模态下伴随着高频振动，因此消除抖动是不可能的，只能在一定程度上削弱它到一定范围。

接下来以传统指数趋近率滑模变结构控制为例进行说明，通常滑模控制器的设计分为：(1)选择合理的滑模面；(2)设计控制律，使得系统轨迹在控制律的作用下趋近滑模面。

通常根据如下公式(1)选取传统滑模面：

s＝e＝w_d-w (1)

式中，s为传统滑模面，e为速度跟踪误差，w_d为转速给定值。对s进行求导，结合式电机机械运动方程可得：

传统指数趋近率如下式(3)所示：

式中ε为滑模控制切换增益，sgn为符号函数，返回参数的正负。结合式(2)(3)可得：

由式(4)得速度滑模控制率为：

从式(5)可以看出，控制律中非连续项εsgn(s)的存在，将会导致系统抖振，并且抖振的程度直接取决于ε值的大小。由式(3)可得，系统轨迹到达滑模面所需的时间的趋近时间为：

由式(6)可以看出，趋近时间的计算也直接与ε值有关。如果ε值增大，趋近时间会减小，鲁棒性提高，但是同时系统抖振也会增大，相反，ε值减小，系统抖动减弱，但是趋近时间会增大。因此，系统抖振和滑模面趋近时间之间存在矛盾。