[发明专利]蚁群优化降阶模糊控制器

说明书

技术领域

本发明属于智能控制应用领域，具体涉及一种降阶模糊智能电机控制器。

背景技术

无刷直流电机具有大转矩、高效率、无换向火花等优点，因此在航空航天、电动汽车、机器人等工业伺服驱动中得到广泛的应用。但是在无刷直流电机的控制中，仍然存在很多不确定性，包括负载变化，摩擦系数以及电机电阻电感等内部参数的变化，因此对其控制尚需进一步深入研究以抑制其转矩波动。目前，一些先进控制策略和电机结构设计新方法都逐步被用来克服该类电机的转矩波动，包括神经网络控制、遗传算法优化控制器参数、模糊控制等。但遗传算法优化的收敛性和动态控制效果不太理想，传统的模糊控制器控制律也相对复杂。因此，设计优化的降阶智能电机控制器是实现电机的实时准确控制必需解决的技术难题之一。

发明内容

本发明正是应无刷直流电机转矩波动抑制和电机智能控制的需求，针对以上问题，提出一种蚁群优化降阶模糊智能电机控制策略，提供一种通过蚁群算法对模糊控制律进行优化和降阶，结合速度观测器和负载观测器以及电流滞环控制来实现对电机控制的方法，达到对系统转矩波动的抑制和动态响应的提升。为此，本发明采用如下的技术方案：

一种基于蚁群优化算法的降阶模糊电机控制器，控制包括内外两个闭环：内环为电流滞环控制，外环为模糊控制器。所述的模糊控制策略采用速度误差与速度变化误差作为输入，模糊输出通过解模糊变化因子K_u作用后作为电流环的输入。

所述的模糊控制器的模糊规则通过蚁群优化算法优化，从49条被优化为22条。

所提出的蚁群优化算法中的遗忘因子为0.9，传递因子设为0.55。

所述的负载观测器可以观测转动惯量和粘滞摩擦系数的变化；

所述的控制器采用TMS320LF2407A芯片，其参数可以在线修正，且具有过压过流保护功能。

具体而言，具有如下的技术有益效果：

1)控制器的模糊规则数少；

2)电流环响应速度快，无需电机参数辨识；

3)能适应系统负载变化需求；

4)控制参数可以在线实时修正；

5)具有过压过流等保护功能。

附图说明

图1是基于蚁群优化降阶模糊控制器的电机智能控制策略框图。

图2为优化后的模糊隶属度函数分布。

图3为模糊规律表。

图4为电机驱动原理图。

图5为电流滞环控制时序表。

图6为负载观测器原理。

具体实施方式

图1为电机双闭环控制基本原理图，其中的转速环可采用本发明的降阶模糊控制器。如图所示，速度误差e及速度变化误差通过相应的模糊比例因子K_e和K_ec变化为模糊输入变量，通过遗忘因子为0.9，传递因子设为0.55的蚁群算法将模糊变量大小范围确定为NB(负大)，N(负)，Z(零)，P(正)，PB(正大)五个，其隶属度分布函数如图2所示，规则数则只有22条，如图3所示。图4为图1中驱动模块，即电机的驱动基本原理图，图5给出了滞环控制时图4中的功率管驱动顺序与电流的关系。图6是为了提高系统的抗负载扰动能力，所设计的负载观测器，可以通过对转速Ω和电流i的检测，根据图6的状态估计器得到负载的估计值然后采用此观测值按图1对系统的电流进行补偿控制，图中J₀、B_v0为转动惯量J粘滞摩擦系数B_v的名义值，L₁=-0.0157为观测器增益。系统控制器参数在线修正的具体调节如下面公式所示：