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    柴油机电子调速系统仿真研究

    时间:2020-12-13 08:03:07 来源:柠檬阅读网 本文已影响 柠檬阅读网手机站

    (黑龙江八一农垦大学 信息技术学院,黑龙江 大庆 163319)
    摘 要:
    文章将模糊控制与PID控制相结合进行电站柴油机的电子调速系统设计与仿真研究, 这种方法可以快速简单的使柴油机达到稳定调速;
    并在Simulink仿真环境下对电子调速系统 进行仿真研究,跟踪效果良好,证实了方法的有效性。
    关键词:电子调速;
    模糊控制;
    柴油机
    中图分类号:TM611.2  文献标识码:A  文章编 号:1007—6921(2009)11—0087—02 

    模糊控制与PID控制相结合进行电站柴油机的电子调速系统设计与仿真研究,利用模糊控制 的寻优功能,优化PID控制器中的参数。在模糊控制的理论基础上将模糊控制和PID控制相结 合,通过设定合适的PID调节参数,实现模糊-PID控制。这种方法可以快速简单的使柴油机 达到稳定调速。设计的Fuzzy-PID电子调速系统利用Matlab模糊控制仿真工具箱中的仿真工 具,在Simulink仿真方法下进行仿真。Fuzzy-PID控制系统比传统的PID控制系统和单纯的模 糊控制系统更能达到实际生活的要求,它具有更快的反应速度,过渡时间短,超调量小,精 确度高的特点。此外,它能够随着被控对象参数的变化而改变控制参数,实现在线自调整, 以满足不同的环境和不同的工作状况。
    1 模糊自整定PID参数控制算法

    本文采用三角形作为输入模糊隶属函数,假设隶属函数的三角形是均匀分布的。考虑图1所 示的两个模糊隶属度函数曲线,输入变量为误差和误差变化率。而且为了计算方便,我们设 定模糊隶属函数图是轴对称的。

    由图可见,该隶属函数中,误差论域、误差变化率论域均为[-3,3],各定义了7个模糊子 集。根据语言变量的论域量化等级,按照上述合成推理与解模糊方法,即可得到一个容量为 7×7=49模糊控制规则表(见表1)。表中,将语言变量值设为“正大(PB)”、“正中(PM) ”、“正小(PS)”、“零(ZO)”、“负小(NS)”、“负中(NM)”、“负大(NB)” 7档。

    按照表1所示规则表可写出如下条模糊规则描述:
    R1:如果E是NB and EC是NB,则u是PB;
    R2:如果E是NB and EC是NM,则u是PB;
    …
    R49:如果E是PB and EC是PB,则u是NB;

    设输出量U的隶属函数曲线为如图2所示的单点型,仍设定为轴对称。则由加权平均法可得U 的清晰值。


    2 柴油机调速系统 

    本文以MAN-B&W 6S60MC柴油机为例进行仿真,采用文献〔1〕建立模型为:
    
      执行机构(电液执行器)的数学模型为:

    式中:K——比例系数,Ka=1;

          Ta——时间常数,Ta=0.35t;

          τa——纯滞后,τa=0.05t。
    3 仿真研究

    根据上述控制对象模型,利用Matlab中的Simulink平台可以很容易搭建柴油机电子调速器Fu zzy-PID控制系统,如图所示。

    解模糊的方法采用重心法。

    由图4可以看出,Fuzzy-PID控制比常规PID控制反应更快,过渡时间也段,超调量小很多, 即使被控对象的参数发生变化,对Fuzzy-PID控制影响也不大。这一切都归功于Fuzzy-PID控 制,它能使得PID控制的控制参数随被控对象输出的变化而变化。


    4 结论

    利用Matlab Fuzzy Logic Toolbox及Simulink 可以快速并简单的进行模糊控制系统设计, 且精度高,可视性强。Fuzzy-PID控制系统比常规的PID控制系统具有更好的动态性能,可以 方便有效的控制柴油机的转速,缩短过渡时间提高控制性能。

    Fuzzy-PID控制系统比传统的 PID控制系统和单纯的模糊控制系统更能达到实际生活的要求,它具有更快的反应速度,过 渡时间短,超调量小,精确度高的特点。此外,它能够随着被控对象参数的变化而改变控制 参数,实现在线自调整,以满足不同的环境和不同的工作状况。仿真结果表明,本文提出的 控制方案易于实现,且控制效果好,验证了本方案的有效性。[参考文献]
    [1] 李华文.柴油机调速系统研究[M].西安:西北工业出版社,1999.
    [2] 曾光奇,胡军安,王东,刘春玲.模糊控制理论与工程应用[M].武汉:华中科 技大学出版社,2006.92~105.
    [3] 颜纯林.柴油机电子调速系统仿真设计[J].农机化研究,2006,(9).
    [4] 李卓,萧德云,何世忠.基于Fuzzy推理的自调整PID控制器[J].控制理论与应 用,1997,(14).
    [5] 刘金琨.先进PID控制MATLAB仿真[M].北京:电子工业出版社,2004.102~11 8.

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