基于自适应模糊算法的无刷直流电机控制器设计与开发

论文摘要

无刷直流电机以电子换相取代了有刷直流电机的机械换相,解决了电刷带来的种种问题,具有结构简单,运行可靠,调速性能好的优点,在各行各业中都得到了广泛的应用。目前,很多专家学者都在对无刷直流电机的控制进行研究,以期能让无刷直流电机的优势发挥更加充分。研究人员在电机的控制算法方面采用的策略有模糊控制,自适应控制,神经网络控制等。模糊控制是以模糊集合论,模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种计算机数学控制,属于非线性控制的一种。模糊控制正成为智能控制的一种重要而又有效的形式,它和神经网络控制,遗传算法理论,自适应控制理论等学科相融合,正在显示出巨大的力量。鉴于模糊控制在现代控制中体现出的优越性,本文以模糊算法为主体,融合自适应控制理论,得到了自适应模糊算法;然后设计了以DSP为核心的无刷直流电机驱动控制器,把自适应模糊算法应用到电机的实际控制中,期待电机能体现出较好的静态和动态特性。首先,本文对无刷直流电机的发展状况,国内外研究现状进行了介绍。为了对无刷直流电机的控制能有清楚的认识,还详细说明了其工作原理,并给出了电机数学模型。由于本文将主要使用模糊算法对电机进行控制,因此也对模糊控制进行了介绍。无刷直流电机存在难以建立精确数学模型的缺陷,直接使用Matlab/Simulink建立的数学模型并不理想,因此本文在电机控制器设计阶段,提出使用半实物仿真技术辅助开发。接着简单介绍了dSPACE半实物仿真系统的特点,分别对驱动控制器各模块进行建模,并使用dSPACE对提出的自适应模糊控制算法进行了仿真阶段的检验。然后,本文设计了无刷直流电机的驱动控制器,并从功率逆变电路,位置传感器检测,电源系统以及速度计算模块详细说明了系统硬件的组成;从主程序流程,中断服务程序流程和控制算法设计阐述了软件系统的组成。为了检验自适应模糊算法的有效性,以一台2.2kw的电机作为实验对象,和PID控制算法在电机启动阶段和平稳运行过程中负载突变这两种情况下电机速度进行了对比,详细记录了电机速度的超调和超调恢复时间。最后,实验结果对比证实了本文提出的自适应模糊控制算法是可行的。同时,使用dSPACE半实物仿真技术对控制算法设计也有很好的积极作用。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 无刷直流电机概述
• 1.2 技术发展对无刷直流电机应用的推动
• 1.2.1 电力电子技术发展对无刷直流电机应用的推动
• 1.2.2 嵌入式技术发展对无刷直流电机应用的推动
• 1.3 无刷直流电机的国内外研究现状
• 1.3.1 电机转子位置的检测
• 1.3.2 电机控制算法的选择
• 1.4 本课题的研究内容与意义
• 1.4.1 本课题的研究内容
• 1.4.2 本课题的研究意义
• 第二章 无刷直流电机的工作原理和数学模型
• 2.1 无刷直流电机的基本结构与工作原理
• 2.1.1 无刷直流电机的组成
• 2.1.2 无刷直流电机的工作原理和换向过程
• 2.2 无刷直流电机的数学模型
• 2.2.1 无刷直流电机的电学与力学特性
• 2.2.2 无刷直流电机的传递函数
• 第三章 模糊控制的基本概念和理论
• 3.1 模糊控制的基本理论
• 3.1.1 模糊控制的基本原理
• 3.1.2 模糊控制器设计的基本步骤
• 3.1.3 模糊控制器的研究现状
• 3.2 无刷直流电机控制中的简单模糊控制器
• 3.3 自适应模糊控制器
• 3.2.1 自适应控制的基本理论
• 3.2.2 自适应模糊控制器的结构
• 3.2.3 自适应模糊控制器的设计
• 第四章 基于 dSPACE/Simulink 模糊控制器的仿真与设计
• 4.1 半实物仿真系统 dSPACE 概述
• 4.2 dSPACE/Simulink 下的系统建模方法
• 4.3 使用 dSPACE/Simulink 对自适应模糊控制器仿真
• 4.3.1 控制系统的设计思想
• 4.3.2 系统整体的模块
• 4.3.3 BLDCM 系统整体控制框图
• 4.3.4 PWM 安全控制模块的仿真
• 4.3.5 换相逻辑模块的仿真
• 4.3.6 电机速度计算模块的仿真
• 4.3.7 模糊自适应算法的仿真
• 4.4 dSPACE 中的仿真结果
• 4.4.1 仿真结果
• 4.4.2 仿真结论
• 第五章 控制系统的硬件和软件设计
• 5.1 系统主要芯片概述
• 5.1.1 主控芯片dsPIC30F
• 5.1.2 逆变器件IPM
• 5.2 无刷直流电机控制系统的硬件设计
• 5.2.1 系统硬件结构框图
• 5.2.2 功率逆变电路及其驱动电路的设计
• 5.2.3 霍尔位置传感器的相位检测
• 5.2.4 电源系统的设计
• 5.2.5 光电编码盘的使用
• 5.3 无刷直流电机控制系统的软件设计
• 5.3.1 主程序流程图
• 5.3.2 软件系统中断程序
• 5.3.3 电机速度的检测与控制算法的执行
• 5.3.4 电机换相在软件中的实现
• 5.4 自适应模糊算法在软件中的实现
• 5.4.1 自调整因子α的计算
• 5.4.2 输入变量论域与量化因子的选择
• 5.4.3 输入变量模糊化的实现
• 5.4.4 模糊推理规则的选择
• 5.4.5 输出变量去模糊化的实现
• 5.5 实际测量数据
• 5.5.1 霍尔位置信号
• 5.5.2 PWM 信号
• 第六章 控制算法的对比
• 6.1 电机启动阶段算法比较
• 6.2 负载突变阶段算法比较
• 6.3 算法比较的结论
• 第七章 全文总结和展望
• 7.1 全文总结
• 7.2 前景和展望
• 致谢
• 参考文献
• 作者攻硕期间所取得的成果