基于迭代學習的永磁同步直線電動機的位置環控制

    馬珍珍，南余榮

(浙江工業大學，浙江杭州310014)

    摘要：將迭代P型學習算法與傳統的PID算法結合用于永磁同步直線電動機的位置控制。基于永磁同步直線電動機的數學模型和理論，在Matlab的simulink的仿真環境下分別對單獨使用PID控制器和PID+ILc控制器的系統進行仿真，仿真結果表明該方法能夠有效提高系統的位置跟蹤性能。

    關鍵詞：迭代學習控制；P型學習律；永磁同步直線電動機；PID控制；si皿dink

    中圖分類號：TM359．4  文獻標識碼：A  文章編號：1004—7018(2008)04—0049—03

O引  言   

    迭代學習控制是智能控制的一個分支，它的思想****由日本學者Uchiyam提出，直到1984年Ari-moto以英文發表以后，才開始被人們關注。該算法適用于具有重復運動性質的被控對象，它不依賴于系統的精確數學模型，只是利用控制系統的先前的控制經驗，根據系統的實際輸出信號和期望輸出信號的誤差來尋找理想的控制信號，使得被控系統的實際輸出軌跡在有限時間區間上沿著整個期望輸出軌跡實現零誤差的完全跟蹤，因此該算法在對解決傳統控制方法難以控制的復雜不確定性系統中有獨到之處。

    迭代算法從最初的D型算法，發展到P型、PD型、P1D型、高階學習算法、帶遺忘因子的學習算法，以及其與自適應、模糊控制等先進控制算法結合的復合型算法等。迭代學習算法的發展推動了具有復雜動力學對象的重復操作任務的快速高性能的發展，它已經成功的應用在機器人、伺服系統、工業過程等控制過程中。本文是將迭代學習控制算法與傳統的PID算法結合運用于永磁同步直線電動機的位置控制中。Sire、~link仿真結果分析可知該方法能夠提高系統跟蹤精度。1永磁同步直線電動機數學模型及仿真模型

    永磁同步直線電動機能夠產生直線驅動力，能很好地解決旋轉電機在實現直線運動中帶來的反向死區和結構柔性等問題。與此同時，由于沒有傳動機構，永磁同步直線電動機的高精度運動的實現受到諸如其對模型不確定性和外部干擾更加敏感以及推力波動等的影響。這些推力波動如齒槽力波動、磁阻力波動、端部效應等。對于永磁同步直線電動機的位置控制策略的研究，shih—chang. Hsu等人將模糊邏輯算法與傳統的PI算法結合，該算法基于電機的結構模型并避免了復雜的計算，得到了很好的抗擾動效果；D．M．Alter等人采用且。方法對模型不確定和外界干擾設計魯棒位置控制器，該方法雖然提高了控制精度，但不能實現完全的非線性補償；郭慶鼎等人提出了神經網絡實時IP控制策略，利用了神經網絡的自學習能力結構簡單，權值具有明確物理意義等優點，進一步增強了系統的抗負載擾動能力。

    建立一個假設電機三相繞組完全對稱，磁場沿氣隙正弦分布時的永磁同步直線電動機模型，忽略磁飽和效應和渦流損耗、溫度和頻率變化對電機參數的影晌。根據矢量控制原理，在定子坐標系中通過3／2變換將定子三相電流(i_a，i_b，i_c)分解為正交的兩相電流(i_α，i_β)，再轉換為轉子坐標系中的兩相正交電流(i_d，i_q)。d—q坐標系數學模型為：

    電壓方程：

式中：x₁為動子位置；x₂為動子速度；u(_t)為控制量；w(_t)為系統有界的不確定性干擾，

    基于永磁同步直線電動機的數學模型和矢量控制的基本原理可以在simulink環境下建立以直線電機仿真模型為對象的位置速度雙閉環控制系統，如圖1所示。位置和速度環均采用了PI控制器。其輸人為位置給定值和實際值的誤差，輸出的結果為速度給定。由于采用轉子磁鏈定向控制，i_d=O，轉矩和電流的幅值成正比，因此速度調節器輸出實際為電流幅值的給定值。根據轉子磁極位置檢測電路的輸出信號，給定經2／3變換得到三相正弦電流的瞬時給定值。再經過滯環電流跟蹤型FWM逆變器，輸出三相交流電到永磁同步直線電動機的三相繞組中，產生推力。該雙閉環控制系統參數如下：位置環PI參數：K_p=O．055，K_i=20；速度環P1