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伺服控制系統(tǒng)的復(fù)合模糊自適應(yīng) PID 控制
2018-9-29  來源:西南交通大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院  作者:余 容,孫浩然,何朝明


       摘要: 以工程中的伺服控制系統(tǒng)為研究對(duì)象,提出一種嵌入比例因子的復(fù)合模糊自適應(yīng) PID 控制方法,即將比例因子模糊控制與模糊 PID 控制結(jié)合而成的復(fù)合模糊控制。首先通過 MATLAB /Simulink系統(tǒng)工具對(duì)無干擾理想狀況下的系統(tǒng)進(jìn)行仿真與分析,然后進(jìn)一步模擬真實(shí)環(huán)境下的系統(tǒng)運(yùn)行狀況,在某一時(shí)刻加入干擾信號(hào),并將比例因子模糊控制嵌入模糊 PID 控制中優(yōu)化算法,對(duì)控制系統(tǒng)不斷加以改善與優(yōu)化。試驗(yàn)結(jié)果表明,此方法比傳統(tǒng) PID 控制更具優(yōu)勢(shì),能有效改善控制系統(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間、調(diào)節(jié)時(shí)間以及抗干擾能力,有效提高控制系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能和魯棒性。

       關(guān)鍵詞: 伺服控制系統(tǒng); 傳統(tǒng) PID 控制; 模糊自適應(yīng) PID; 比例因子

       0、 引言

       當(dāng)前智能控制算法的伺服控制系統(tǒng)應(yīng)用較為廣泛,對(duì)系統(tǒng)實(shí)時(shí)性、穩(wěn)定性、抗干擾能力等方面要求較高。伺服控制系統(tǒng)具有非線性及未知性,系統(tǒng)運(yùn)轉(zhuǎn)過程中常會(huì)遇到未知的突發(fā)狀況等干擾,需及時(shí)進(jìn)行自我調(diào)節(jié)并能在有效范圍內(nèi)快速恢復(fù)平穩(wěn)狀態(tài)。陳智勇等采用電流、位置、速度三閉環(huán)的控制方式與電壓矢量調(diào)制控制算法實(shí)現(xiàn)伺服控制; 武星等采用多目標(biāo)遺傳算法優(yōu)化伺服控制器的 PID 參數(shù)方法實(shí)現(xiàn)伺服控制; S. Kissling采用迭代反饋整定的方式實(shí)現(xiàn)對(duì)伺服系統(tǒng)的控制參數(shù)進(jìn)行整定。綜合國(guó)內(nèi)外相關(guān)伺服控制算法,各有利弊,應(yīng)結(jié)合實(shí)驗(yàn)背景及應(yīng)用領(lǐng)域?qū)刂扑惴ㄟM(jìn)行研究。文章提出一種嵌入比例因子的復(fù)合模糊自適應(yīng) PID 控制方法,在廣泛應(yīng)用的模糊 PID 控制算法中嵌入比例因子進(jìn)行復(fù)合模糊控制。簡(jiǎn)單 PID 僅限于數(shù)學(xué)模型精確的控制系統(tǒng),而模糊 PID 控制算法有適應(yīng)非線性和時(shí)變性等優(yōu)點(diǎn),其抗干擾能力強(qiáng)、動(dòng)態(tài)性能好,且無需精確數(shù)學(xué)模型。控制系統(tǒng)將模糊自適應(yīng) PID 控制與 PLC 結(jié)合,采用模糊自適應(yīng) PID 控制算法對(duì)參數(shù)自調(diào)整,通過 PLC 實(shí)現(xiàn)模糊自適應(yīng)控制策略,可提升伺服控制系統(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間、控制精度和平穩(wěn)性。
       
       1 、伺服自適應(yīng)控制系統(tǒng)模型

       1. 1 模糊自適應(yīng)
 
       PID 控制算法傳統(tǒng) PID 算法單一,復(fù)雜工況下無法對(duì)參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)自整定。尤其應(yīng)用在特殊環(huán)境下的伺服控制系統(tǒng),例如轉(zhuǎn)運(yùn)核廢料的智能起重機(jī),在擾動(dòng)環(huán)境下,系統(tǒng)實(shí)時(shí)性與魯棒性較差。對(duì)模糊自適應(yīng) PID 控制系統(tǒng)而言,需找出 PID 的系統(tǒng)參數(shù) kp、ki、kd與偏差 e 、偏差變化率 ec 間的模糊關(guān)系,通過不斷檢測(cè) e 和 ec 的方式,基于模糊控制原理對(duì) 3 個(gè)控制參數(shù)調(diào)整,使伺服系統(tǒng)具有良好的動(dòng)靜態(tài)性能,其系統(tǒng)結(jié)構(gòu)見圖 1。
 
  
圖 1 模糊自適應(yīng) PID 伺服控制系統(tǒng)框圖

       以誤差 e 和誤差變化率 ec 作為輸入,模糊控制自整定參數(shù) ΔKp、ΔKi及 ΔKd作為輸出,將輸入輸出的模糊論域均設(shè)定為{ - 3,- 2,- 1,0,1,2,3} ,則對(duì)應(yīng)的模糊子集為{ NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB} ,并且采用對(duì)稱分布的三角形隸屬函數(shù)。模糊控制規(guī)則是模糊控制器設(shè)計(jì)的核心,模糊控制規(guī)則采用如下格式:if E is A and EC is B,then U is CPID 參數(shù)自調(diào)整規(guī)則可總結(jié)為表 1 ~ 表 3。

 
 
  


       1. 2 系統(tǒng)模型設(shè)計(jì)

       以伺服控制系統(tǒng)為對(duì)象,采用模糊自適應(yīng) PID 控制算法,通過 PLC 實(shí)現(xiàn)對(duì)伺服電機(jī)的控制。伺服電機(jī)分為轉(zhuǎn)矩控制、位置控制和速度控制等模式,考慮各方式特性,結(jié)合系統(tǒng)的功能需求,選取合適的控制模式。基于位置控制模式,通過 PLC 輸出對(duì)應(yīng)的脈沖信號(hào)到伺服驅(qū)動(dòng)器,需設(shè)置相應(yīng)的增益參數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)系轉(zhuǎn)換。基于圖 1 伺服控制系統(tǒng)框圖,建立如圖 2 所示的系統(tǒng)仿真模型,并將傳統(tǒng) PID 控制與模糊自適應(yīng) PID 控制并行試驗(yàn),分別對(duì)系統(tǒng)的響應(yīng)特性、超調(diào)量、調(diào)節(jié)時(shí)間、平穩(wěn)性等方面進(jìn)行比較分析。比例系數(shù)可加快系統(tǒng)的響應(yīng)速度,減小系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)誤差; 積分系數(shù)可消除系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差,但太大會(huì)在響應(yīng)過程的初期產(chǎn)生積分飽和; 微分系數(shù)可改善系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性,若過大則會(huì)延長(zhǎng)調(diào)節(jié)時(shí)間,從而降低系統(tǒng)的抗干擾性。總結(jié)對(duì)應(yīng)的特性與優(yōu)劣,并依據(jù)試驗(yàn)結(jié)果,結(jié)合工程中實(shí)際運(yùn)用條件,對(duì)系統(tǒng)不斷進(jìn)行優(yōu)化改善,使此控制系統(tǒng)達(dá)到較為良好的控制效果。
 
  
圖 2 系統(tǒng)初步仿真模型圖

       建立系統(tǒng)模型,并對(duì)其進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),仿真過程中需要對(duì)各環(huán)節(jié)的增益、常數(shù)修正值等系統(tǒng)參數(shù)進(jìn)行對(duì)應(yīng)調(diào)整,其中 PID 的主要參數(shù) kp、ki和 kd對(duì)系統(tǒng)平穩(wěn)性、穩(wěn)態(tài)精度和超調(diào)量等控制性能指標(biāo)均有重要影響。從系統(tǒng)的動(dòng)靜態(tài)綜合性能角度考慮,在不同的誤差 e和誤差變化率 ec 狀況下,控制過程對(duì)參數(shù)自整定也會(huì)有不同的要求,常常參考實(shí)際工程經(jīng)驗(yàn)總結(jié)出的參數(shù)自整定原則,并結(jié)合誤差 e 和誤差變化率 ec ,可根據(jù)系統(tǒng)的響應(yīng)速度、震蕩程度、趨于穩(wěn)定的時(shí)間長(zhǎng)短等等實(shí)際運(yùn)行狀況,進(jìn)行參數(shù)自整定調(diào)整。參數(shù)自整定的取值較大較小是針對(duì)對(duì)應(yīng)參數(shù)初始值而言,在實(shí)際應(yīng)用中 PID 參數(shù)是基于其初值而自調(diào)整得出,即:
 

       1. 3 系統(tǒng)模型優(yōu)化

       根據(jù)建立的系統(tǒng)仿真模型試驗(yàn),經(jīng)過不斷的調(diào)試使控制系統(tǒng)的響應(yīng)速度、超調(diào)量、穩(wěn)定性等指標(biāo)逐漸達(dá)標(biāo),可達(dá)到較好的控制效果。但是在實(shí)際工程運(yùn)用中,系統(tǒng)時(shí)常會(huì)出現(xiàn)不定時(shí)干擾或負(fù)載發(fā)生變化等未知狀況,因此需要對(duì)系統(tǒng)進(jìn)一步優(yōu)化與改善。廣泛應(yīng)用于工業(yè)領(lǐng)域的伺服控制系統(tǒng)應(yīng)具有高精度與良好的實(shí)時(shí)性,則需要將控制率的計(jì)算量盡可能減小,并在一定條件下,對(duì)外界未知擾動(dòng)應(yīng)滿足較好的魯棒性。因此,通過嵌入比例因子的模糊控制,在線修正比例、微分環(huán)節(jié),對(duì)系統(tǒng)進(jìn)一步進(jìn)行優(yōu)化。在未知擾動(dòng)、負(fù)載發(fā)生變化或啟動(dòng)誤差較大時(shí),會(huì)使誤差 e 發(fā)生一定的跳變,嵌入比例因子的模糊控制環(huán)節(jié)進(jìn)行自我調(diào)節(jié),使系統(tǒng)快速響應(yīng)并跟蹤其參考信號(hào),從而改善系統(tǒng)的魯棒性與動(dòng)態(tài)性能。在運(yùn)行各階段,系統(tǒng)對(duì)比例因子的需求并不相同,根據(jù)系統(tǒng)的運(yùn)行狀況對(duì)控制量在線整定,可大大改善系統(tǒng)的控制效果,比例因子a、b 的模糊控制規(guī)則見表 4。


       2 、仿真與分析


       模擬仿真時(shí),控制系統(tǒng)在無擾動(dòng)環(huán)境下,選取仿真時(shí)長(zhǎng) t = 100s ,對(duì)控制系統(tǒng)以傳統(tǒng) PID 控制與模糊自適應(yīng) PID 控制兩種控制方式進(jìn)行并行試驗(yàn),分別對(duì)其進(jìn)行比較、分析以及調(diào)試,使運(yùn)行結(jié)果達(dá)到較為滿意的效果,系統(tǒng)運(yùn)行曲線如圖 3 所示,其局部放大示意圖見圖 4.
 
  
圖 3 理想型系統(tǒng)運(yùn)行曲線圖.
 
  
圖 4 理想型系統(tǒng)運(yùn)行曲線局部放大示意圖

       從上圖系統(tǒng)運(yùn)行曲線可知,兩種 PID 控制方式下系統(tǒng)性能都較好,二者均能快速趨于平穩(wěn),減少對(duì)應(yīng)的調(diào)節(jié)時(shí)間。雖然傳統(tǒng) PID 控制比模糊自適應(yīng) PID 控制平穩(wěn)且沒有超調(diào)量,但是模糊自適應(yīng) PID 控制在具有更快的響應(yīng)速度下也能快速趨于平穩(wěn),若在系統(tǒng)運(yùn)行可靠環(huán)境下更能提高系統(tǒng)工作效率。

       2. 2 優(yōu)化型復(fù)合模糊自適應(yīng) 

       PID 控制在實(shí)際環(huán)境下,難以避免出現(xiàn)負(fù)載變化等擾動(dòng)現(xiàn)象。因此,模擬真實(shí)環(huán)境下,考慮干擾因素,在某一時(shí)刻對(duì)系統(tǒng)加入干擾信號(hào),并對(duì)模糊自適應(yīng) PID 控制與比例因子結(jié)合進(jìn)行復(fù)合模糊控制。
 
 
圖 5 優(yōu)化型系統(tǒng)運(yùn)行曲線圖

       選取仿真時(shí)間 t = 100 s,對(duì)系統(tǒng)分別采用傳統(tǒng)PID 控制與模糊自適應(yīng) PID 復(fù)合控制進(jìn)行試驗(yàn),系統(tǒng)運(yùn)行曲線圖如圖 5 所示。根據(jù)圖 5 系統(tǒng)運(yùn)行曲線,傳統(tǒng) PID 控制下系統(tǒng)的響應(yīng)速度較慢,會(huì)產(chǎn)生較大超調(diào)量,在一段時(shí)間內(nèi)震蕩劇烈,系統(tǒng)反應(yīng)速度較慢,且調(diào)節(jié)時(shí)間更久,系統(tǒng)的魯棒性較差。在 t = 20 s 時(shí)加入擾動(dòng),雖在短時(shí)間內(nèi)模糊自適應(yīng)控制下系統(tǒng)也會(huì)產(chǎn)生較小的超調(diào)量,但系統(tǒng)響應(yīng)較快,能快速檢測(cè)到干擾并能及時(shí)進(jìn)行自我調(diào)整,幾乎能在 2s 內(nèi)快速趨于平穩(wěn),且沒有過于明顯的震蕩,能有效提高系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能,使系統(tǒng)的控制效果更佳,其局部示意圖見圖 6、圖 7。
 
  
圖 6 快速響應(yīng)局部示意圖
 
  
圖 7 抗干擾局部示意圖


       3 、總結(jié)

       模糊自適應(yīng) PID 復(fù)合控制方法對(duì)于受控系統(tǒng)一方面無需具備準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型,另一方面也可對(duì)參數(shù)進(jìn)行自調(diào)整。文章在 MATLAB/Simulink 系統(tǒng)工具下,基于模糊 PID控制算法,并且分別在傳統(tǒng) PID 控制、模糊 PID 控制以及改進(jìn)后的復(fù)合模糊自適應(yīng)控制環(huán)境下,對(duì)自適應(yīng)伺服系統(tǒng)進(jìn)行模擬試驗(yàn)、分析與優(yōu)化。試驗(yàn)結(jié)果表明,模糊自適應(yīng)PID 控制算法具有良好的控制效果,能有效改善系統(tǒng)的響應(yīng)速度,縮短調(diào)節(jié)時(shí)間以及增強(qiáng)系統(tǒng)的抗干擾能力,可有效改善系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能和魯棒性。此外,在工程應(yīng)用中亦可提高自適應(yīng)控制系統(tǒng)的可行性,使控制系統(tǒng)更具智能化,具有重要的應(yīng)用價(jià)值。
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