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文檔簡介
1、<p> 本科畢業(yè)設(shè)計(論文)</p><p><b> 摘要</b></p><p> 交流電機作為運動控制的關(guān)鍵部分,在油田注水中起著十分重要的作用。本設(shè)計是基于羅克韋爾PLC的交流電機變頻調(diào)速系統(tǒng),完成數(shù)據(jù)實時采集、控制量實時輸出和控制過程的實時監(jiān)控,達到系統(tǒng)響應(yīng)快速、控制精確的目的。</p><p> 論文以羅克韋爾P
2、LC作為控制器,變頻器作為執(zhí)行機構(gòu),異步電機作為控制對象,測速發(fā)電機作為檢測機構(gòu),在羅克韋爾以太網(wǎng)和控制網(wǎng)平臺上搭建控制回路。在控制器中加入PID控制,模糊PID控制,單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制,得到它們的動態(tài)響應(yīng)曲線,并對動態(tài)性能和穩(wěn)態(tài)性能進行對比。</p><p> 結(jié)果表明,PID控制使系統(tǒng)具有很高的穩(wěn)態(tài)精度,動態(tài)性能較差;模糊PID使系統(tǒng)具有良好的動態(tài)響應(yīng)和很高的穩(wěn)態(tài)精度;單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制有良好的
3、動態(tài)響應(yīng)和較強的魯榜性。實驗證明通過控制算法的改進,系統(tǒng)性能得到了大大提高。所以,PLC交流調(diào)速系統(tǒng)可以廣泛應(yīng)用于油田注水系統(tǒng)中。</p><p> 關(guān)鍵詞:異步電機;變頻控制;PID;模糊PID;單神經(jīng)元自適應(yīng)PID;羅克韋爾網(wǎng)絡(luò)</p><p><b> Abstract</b></p><p> AC motor as a key
4、part of the motion control, plays an important role in the oilfield water injection.This experimental design an Ac speed adjustment system based on Rockwell automation PLC, completes data real-time gathering, the control
5、 quantity real-time output and the controlled process real-time monitoring, achieves the system response to be fast, control precise goal.</p><p> The system use Rockwell PLC as controller, frequency conver
6、ter as actuator, asynchronous machine as controlled object, tachometer generator as feeler mechanism. Build the control loop in the Rockwell Ethernet and the control net platform. Joins the PID control, fuzzy PID, Single
7、 neuron adaptive PID in the controller the control, obtains their dynamic response curve, and carries on the contrast to the dynamic property and the stable state performance.</p><p> The result indicated t
8、hat the PID control enables the system to have the very high stable state precision, but the dynamic property is bad; Fuzzy PID enables the system to have the good dynamic response and the very high stable state precisio
9、n. Single neuron adaptive PID control has a good dynamic response and strong adaptability. Experimental results show that the control algorithm, the system performance has been greatly improved.Therefore, the PLC AC vari
10、able speed system can be widely used i</p><p> Keywords: Asynchronous motor; Variable frequency control ; PID; Fuzzy PID; Single neuron adaptive PID;Rockwell network</p><p><b> 目錄</b&
11、gt;</p><p><b> 1緒論1</b></p><p><b> 1.1應(yīng)用背景1</b></p><p> 1.2研究目的和意義2</p><p> 1.3電機控制的現(xiàn)狀及其發(fā)展趨勢2</p><p> 1.4羅克韋爾系統(tǒng)簡介2</p&
12、gt;<p><b> 1.5設(shè)計內(nèi)容3</b></p><p> 2基于羅克韋爾系統(tǒng)的交流調(diào)速系統(tǒng)設(shè)計5</p><p> 2.1研究對象說明5</p><p> 2.2系統(tǒng)總體設(shè)計5</p><p> 2.2.1變頻調(diào)速原理5</p><p> 2.2.2總
13、體設(shè)計6</p><p> 2.2.3控制方案設(shè)計7</p><p><b> 2.3硬件描述9</b></p><p> 2.3.1控制器及I/O模塊9</p><p> 2.3.2執(zhí)行機構(gòu)及控制對象9</p><p> 2.3.3檢測機構(gòu)11</p><
14、;p><b> 3系統(tǒng)仿真12</b></p><p> 3.1電機模型的建立12</p><p> 3.2PID控制14</p><p> 3.2.1PID控制原理14</p><p> 3.2.2 Kp、Ki、Kd參數(shù)的作用14</p><p> 3.2.3PID仿
15、真15</p><p> 3.3模糊控制17</p><p> 3.3.1模糊控制基本原理17</p><p> 3.3.2Ke、Kc、Ku參數(shù)的作用17</p><p> 3.3.3模糊仿真17</p><p> 3.4單神經(jīng)元自適應(yīng)PID仿真19</p><p> 3
16、.4.1單神經(jīng)元自適應(yīng)PID的基本原理19</p><p> 3.4.2單神經(jīng)元自適應(yīng)PID參數(shù)的作用20</p><p> 3.4.3單神經(jīng)元自適應(yīng)PID仿真20</p><p> 3.5控制方案的仿真比較22</p><p><b> 4程序設(shè)計23</b></p><p>
17、 4.1PLC程序設(shè)計步驟23</p><p> 4.1.1建立通訊網(wǎng)絡(luò)23</p><p> 4.1.2編程23</p><p> 4.1.3網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃26</p><p> 4.2PID程序設(shè)計27</p><p> 4.3模糊PID程序設(shè)計28</p><p> 4
18、.3.1模糊PID流程圖28</p><p> 4.3.2模糊控制部分流程圖28</p><p> 4.3.3模糊表的制定29</p><p> 4.4單神經(jīng)元自適應(yīng)PID程序設(shè)計30</p><p> 4.4.1單神經(jīng)元的建立30</p><p> 4.5監(jiān)控組態(tài)軟件設(shè)計31</p>
19、<p> 4.5.1 OPC服務(wù)器的建立31</p><p> 4.5.2監(jiān)控界面的設(shè)計32</p><p> 5系統(tǒng)調(diào)試及實驗結(jié)果34</p><p> 5.1 PID控制實驗結(jié)果34</p><p> 5.2模糊PID控制實驗結(jié)果35</p><p> 5.3單神經(jīng)元自適應(yīng)PID
20、控制實驗結(jié)果37</p><p> 5.4控制方案的比較37</p><p><b> 6總結(jié)與展望39</b></p><p><b> 6.1總結(jié)39</b></p><p><b> 6.2展望39</b></p><p><
21、;b> 致謝41</b></p><p><b> 參考文獻42</b></p><p><b> 附錄一S函數(shù)43</b></p><p> 附錄二PLC程序45</p><p><b> 附錄三實物圖50</b></p>
22、<p><b> 1緒論</b></p><p><b> 1.1應(yīng)用背景</b></p><p> 在油田開發(fā)過程中,通過注水保持地層壓力,是實現(xiàn)原油高產(chǎn)、穩(wěn)定的重要手段。對于斷裂區(qū)塊的油田,每個區(qū)塊注水范圍小,注水量隨開采狀況的變化,需要經(jīng)常調(diào)整,大部分注水站都存在額定流量與實際流量不相匹配的問題。</p>&l
23、t;p> 油田注水由于壓力高、水量大,注水電機大多是大功率電動機。傳統(tǒng)的手動調(diào)節(jié)閥門控制方式啟動和停止需要人操作,還需要人工手動調(diào)節(jié)流量、控制壓力,基本很難實現(xiàn)。從前面技術(shù)來看,要穩(wěn)定注水水泵的流量、壓力等運行參數(shù),而且使注水泵保持在高效區(qū)運行,實現(xiàn)系統(tǒng)的優(yōu)化運行,單靠管網(wǎng)的優(yōu)化和控制閥門的節(jié)流、打回流和停泵等方法是不適用的。因此,采用變頻調(diào)速控制器對油田注水泵用電動機實行變轉(zhuǎn)速的調(diào)節(jié),實現(xiàn)注水泵變水量控制是一項非常有效的節(jié)能措
24、施。如下圖2.1所示是注水站控制系統(tǒng)的組成框圖。該系統(tǒng)通過智能傳感器組對現(xiàn)場各注水泵機組的壓力、溫度、流量、電流、電壓、用電量、振動量、水位、油位、噪聲等物理量進行自動監(jiān)測,并將監(jiān)測結(jié)果由一根數(shù)據(jù)總線傳輸給可編程控制器PLC,經(jīng)可編程控制器數(shù)據(jù)計算以及注水站生產(chǎn)系統(tǒng)運行優(yōu)化處理后,送至變頻器去控制各泵出口電動閥門,通過電機的無級調(diào)速來控制各泵的排量。從而達到高效節(jié)能的注水作業(yè)。</p><p> 圖1.1注水站
25、控制系統(tǒng)組成框圖</p><p> 1.2研究目的和意義</p><p> 交流電機在工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中得到了十分廣泛的應(yīng)用,其調(diào)速方法具有十分重要的作用。好的調(diào)速系統(tǒng)不僅能提高工作效率,還能達到節(jié)能的效果。本設(shè)計是針對油田注水系統(tǒng)中電機控制方案的研究。其中交流電機采用PLC變頻調(diào)速技術(shù),使交流電機具有了與直流調(diào)速相當(dāng)?shù)恼{(diào)速性能。并在控制中加入各種控制算法,可以改善系統(tǒng)的動態(tài)性能和提高穩(wěn)態(tài)精
26、度。</p><p> 1.3電機控制的現(xiàn)狀及其發(fā)展趨勢</p><p> 電機作為運動控制系統(tǒng)中的關(guān)鍵部分,正朝著以下三個方向發(fā)展:</p><p> ?。?)交流化。交流電機與直流電機相比,由于沒有換向器,結(jié)構(gòu)簡單,制造方便,比較牢固,容易做成高轉(zhuǎn)速、高電壓、大電流、大容量的電機,并且安裝環(huán)境要求低,適用于易燃、易爆、多塵等場合。特別是隨著變頻調(diào)速技術(shù)的發(fā)展
27、,交流電機具有了優(yōu)異的調(diào)速性能,交流調(diào)速取代直流調(diào)速己成為一種不可逆轉(zhuǎn)的趨勢。</p><p> ?。?)網(wǎng)絡(luò)化。微處理器的發(fā)展,使數(shù)字控制器簡單而又靈活,同時為聯(lián)網(wǎng)提供了可能。系統(tǒng)規(guī)模的擴大和系統(tǒng)復(fù)雜性的提高,需要遠程控制多種設(shè)備協(xié)同工作,高速安全的網(wǎng)絡(luò)為此提供了方便。</p><p> ?。?)智能化。借助于數(shù)字和網(wǎng)絡(luò)技術(shù),智能控制己經(jīng)深入到運動控制系統(tǒng)的各個方面。例如:模糊控制、神經(jīng)
28、網(wǎng)絡(luò)控制等大大改善了控制系統(tǒng)的性能[1]。</p><p> 1.4羅克韋爾系統(tǒng)簡介</p><p> 羅克韋爾三層網(wǎng)絡(luò)Netlinx,包括以太網(wǎng)、控制網(wǎng)、設(shè)備網(wǎng),如圖1.1所示。在此網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)上,可以實現(xiàn)遠程數(shù)據(jù)實時采集和實時輸出,完成精確而又復(fù)雜的控制。</p><p> NetLinx定義了三種最基本的功能:</p><p> ?。?/p>
29、1)實時控制?;诳刂破骰蛑悄茉O(shè)備內(nèi)所儲存的組態(tài)信息,通過網(wǎng)絡(luò)通信中的狀態(tài)變化來實現(xiàn)實時控制,可提供操作或過程中的實時工廠級數(shù)據(jù)交換。</p><p> ?。?)網(wǎng)絡(luò)組態(tài)。通過總線既可實現(xiàn)對同層網(wǎng)絡(luò)的組態(tài),也可實現(xiàn)上層網(wǎng)絡(luò)對下層網(wǎng)絡(luò)的組態(tài)。網(wǎng)絡(luò)組態(tài)可以在網(wǎng)絡(luò)啟動時進行,而設(shè)備參數(shù)修改或控制器邏輯修改也可在線通過網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)。</p><p> ?。?)數(shù)據(jù)采集。基于既定節(jié)拍或應(yīng)用需要來方便地實
30、現(xiàn)數(shù)據(jù)采集。所需要的數(shù)據(jù)通過人機接口顯示,包括趨勢分析、配方管理、系統(tǒng)維護和故障診斷等。</p><p> ControlLogix系統(tǒng)不僅具有先進的通訊能力和最新的I/O技術(shù),而且同時提供順序、過程、運動和傳動控制。一個簡單的ControlLogix系統(tǒng)是由一個獨立的控制器和處于同一框架上的I/O模塊組成。ControlLogix系統(tǒng)背板在模塊之間提供高速的通訊通道。可以使用單獨的通訊接口模塊來實現(xiàn)背板與Et
31、herNet/IP、ControlNet、DeviceNet和普通的RemoteI/O鏈路之間的接口。因背板上有多個通訊接口模塊,可以通過鏈路將一條報文發(fā)送到某模塊的端口,并通過背板從另一個模塊的端口傳遞出來,然后沿著另一個鏈路發(fā)送到最終的目的地[5]。</p><p> 圖1.2 Netlinx三層網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)</p><p><b> 1.5設(shè)計內(nèi)容</b><
32、;/p><p> 本設(shè)計是基于羅克韋爾自動化Netlinx開放式網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和ControlLogix系統(tǒng),采用交流變頻技術(shù),運用三種控制算法實現(xiàn)對三相異步電動機的控制。內(nèi)容安排如下:</p><p> 第一章緒論。簡單介紹了應(yīng)用背景,課題研究的目的及意義,電機控制發(fā)展的現(xiàn)狀及趨勢以及羅克韋爾網(wǎng)絡(luò)。</p><p> 第二章基于羅克韋爾系統(tǒng)的交流調(diào)速系統(tǒng)設(shè)計。主要介紹
33、了變頻調(diào)速原理,系統(tǒng)的總體及方案設(shè)計,硬件選型等。</p><p> 第三章系統(tǒng)仿真。包括了交流電機模型的建立,PID控制系統(tǒng)仿真,模糊控制系統(tǒng)仿真,單神經(jīng)元自適應(yīng)PID系統(tǒng)的仿真。</p><p> 第四章軟件設(shè)計。PLC軟件設(shè)計和上位機監(jiān)控軟件設(shè)計。其中PLC軟件設(shè)計包括建立通訊網(wǎng)絡(luò),規(guī)劃網(wǎng)絡(luò),編寫控制程序,在控制器中加入不同的控制算法,如PID和模糊算法。上位機監(jiān)控軟件設(shè)計采用力
34、控組建監(jiān)控畫面,完成對系統(tǒng)的監(jiān)測和控制。</p><p> 第五章控制過程調(diào)試。對不同控制方案進行現(xiàn)場調(diào)試,得到滿意的曲線,然后對三種方案進行對比。</p><p><b> 第六章總結(jié)和展望。</b></p><p> 2基于羅克韋爾系統(tǒng)的交流調(diào)速系統(tǒng)設(shè)計</p><p><b> 2.1研究對象說明
35、</b></p><p> 在油田注水增壓系統(tǒng)中,選用的注水泵幾乎都是大功率型號的,比如3DWH200型號。具體參數(shù)如下表2.1:</p><p> 表2.1 3DWH200油田注水高壓泵性能參數(shù)</p><p> 油田注水系統(tǒng)中變頻器也是大功率的,例如艾默生TD2000-4T2200G變頻器。額定容量為280kVA,額定輸入電流430A,額定輸出
36、電流426A,適配電機220kW。</p><p> 在羅克韋爾實驗室中,無法做到用大功率電機和變頻器來進行調(diào)試,所以采用小功率設(shè)備進行模擬仿真和實驗。實驗室采用的是三相繞線式異步電動機DJ17,額定功率120W,額定電壓220V(Y),額定電流0.6A,額定轉(zhuǎn)速1380r/min。</p><p> 變頻器采用PowerFlex40,額定輸入電壓240V, 額定輸出電流2.3A, 額
37、定功率0.4KW。</p><p> 通過以上說明可知,實際油田注水采用的設(shè)備和實驗室設(shè)備有很大差異。但因其原理構(gòu)成基本相同,因此具有一定通用性。</p><p><b> 2.2系統(tǒng)總體設(shè)計</b></p><p> 2.2.1變頻調(diào)速原理</p><p> 異步電動機通入對稱的三相交流電,此時電機氣隙內(nèi)會產(chǎn)生
38、一個旋轉(zhuǎn)磁場,這個旋轉(zhuǎn)磁場的轉(zhuǎn)速,稱為同步轉(zhuǎn)速,它與輸入頻率及電機的極對數(shù)的關(guān)系如下:</p><p><b> ?。?-1)</b></p><p> 這個旋轉(zhuǎn)的氣隙磁場切割轉(zhuǎn)子導(dǎo)體,在轉(zhuǎn)子導(dǎo)條中產(chǎn)生感應(yīng)電流,該電流與氣隙磁場作用下,使轉(zhuǎn)子導(dǎo)條受到電磁力,電磁力產(chǎn)生電磁轉(zhuǎn)矩,會使轉(zhuǎn)子以小于的轉(zhuǎn)速同向異步旋轉(zhuǎn)。</p><p><b&g
39、t; 異步電機轉(zhuǎn)差率:</b></p><p><b> (2-2)</b></p><p><b> 異步電機轉(zhuǎn)速:</b></p><p><b> ?。?-3)</b></p><p> 由公式(2-3),如果電機的不變,轉(zhuǎn)差率不變,那么轉(zhuǎn)速與頻率輸入
40、頻率成正比關(guān)系。頻率越高,轉(zhuǎn)速越高;反之,轉(zhuǎn)速越低。</p><p> 實際上,當(dāng)電機確定后,為定值,且變頻調(diào)速屬于轉(zhuǎn)差功率不變型調(diào)速方法,電機旋轉(zhuǎn)時保持有限的轉(zhuǎn)差率。因而變頻調(diào)速的性能非常好,具有高效率、高精度、調(diào)速范圍廣、平滑性較高、機械特性較硬的優(yōu)點。因此,變頻調(diào)速是交流異步電機一種比較合理和理想的調(diào)速方法,它被廣泛地應(yīng)用于對電機的調(diào)速[1]。</p><p><b>
41、 2.2.2總體設(shè)計</b></p><p> 以控制器Controllogix為核心,應(yīng)用以太網(wǎng)和控制網(wǎng)絡(luò),選擇變頻器作為執(zhí)行機構(gòu),異步電機作為控制對象,測速發(fā)電機作為檢測機構(gòu),構(gòu)成閉環(huán)控制回路??驁D如圖2.1所示。</p><p> 圖2.1系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)框圖</p><p> 2.2.3控制方案設(shè)計</p><p>&l
42、t;b> 方案一:PID控制</b></p><p> PID具有結(jié)構(gòu)簡單,參數(shù)易于整定,應(yīng)用面廣等特點,設(shè)計的控制對象可以有精確模型,也可以是灰箱或黑箱系統(tǒng),總體而言,它主要有如下優(yōu)點:</p><p> ?。?)原理簡單,應(yīng)用方便,參數(shù)整定靈活;</p><p> (2)適用性強。目前它已廣泛應(yīng)用各個工業(yè)生產(chǎn)行業(yè),</p>
43、<p> ?。?)魯棒性強,即其控制的品質(zhì)對受控對象的變化不太敏感。</p><p> 系統(tǒng)框圖如圖2.2所示,通過給定轉(zhuǎn)速和反饋的轉(zhuǎn)速做比較,差值通過PID模塊計算來控制變頻器的輸出。</p><p> 圖2.2PID控制系統(tǒng)框圖</p><p> 方案二:模糊和PID并聯(lián)控制</p><p> PID控制能夠消除穩(wěn)態(tài)誤差
44、,但系統(tǒng)的快速性和抗干擾能力都不理想。模糊控制具有非常強的抗干擾能力,但是無法從根本上消除穩(wěn)態(tài)誤差,控制精度很低。而將模糊控制技術(shù)和傳統(tǒng)的PID控制相結(jié)合,將模糊控制和PID控制的優(yōu)點很好的結(jié)合起來。目前應(yīng)用較為廣泛的是模糊控制與PID控制的串聯(lián)或者模糊控制與PID控制相并。本系統(tǒng)采用最簡單的模糊與PID的復(fù)合并聯(lián)方式,即當(dāng)系統(tǒng)偏差較小時,采用傳統(tǒng)的PID控制,當(dāng)系統(tǒng)出現(xiàn)較大的偏差時,則切換采用模糊控制。系統(tǒng)框圖見圖2.3。</p
45、><p> 圖2.3模糊和PID并聯(lián)控制框圖</p><p> 方案三:單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制</p><p> 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)的優(yōu)點:由多個小處理單元組成,每個處理單元功能簡單,大量簡單處理單元集體的,并行的活動得預(yù)期的結(jié)果,具有較快的處理速度;非常強的容錯性;記憶信息存儲性在神經(jīng)元之間的連接權(quán)值上;學(xué)習(xí)能力十分強大。</p><p
46、> 單神經(jīng)元作為構(gòu)成神經(jīng)網(wǎng)路偶的基本單位,具有自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力,而且結(jié)構(gòu)簡單易于計算,傳統(tǒng)的PID控制器具有結(jié)構(gòu)簡單、調(diào)整方便、參數(shù)整定與工程指標聯(lián)系密切的特點,這兩者結(jié)合可以在一定程度上解決傳統(tǒng)PID控制器不易在線實時整定參數(shù),難于對一些復(fù)雜過程和參數(shù)時變系統(tǒng)進行有效控制的不足??刂瓶驁D如圖2.4,反饋和給定轉(zhuǎn)速通過轉(zhuǎn)換器轉(zhuǎn)換過后經(jīng)由函數(shù)f計算得到輸出偏差量。再經(jīng)過計算得出變頻器的頻率控制量。</p><
47、p> 圖2.4單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制框圖</p><p><b> 2.3硬件描述</b></p><p> 2.3.1控制器及I/O模塊</p><p> 控制器選擇controllogix 1756-5561。</p><p> I/O模塊選擇ACN1794,F(xiàn)Lex I/O遠程模塊。</p&
48、gt;<p> 模擬輸入與輸出分別選擇input CH0和output CH0,量程選擇-10-10V二進制補碼百分比。</p><p> Flex I/O輸入輸出轉(zhuǎn)換:</p><p> 表2.2 A/D轉(zhuǎn)換關(guān)系</p><p> 由上表可以看出,模擬輸入與輸出電壓值與A/D轉(zhuǎn)換倍數(shù)關(guān)系為b=1000。</p><p>
49、; 2.3.2執(zhí)行機構(gòu)及控制對象</p><p> 變頻器作為執(zhí)行機構(gòu),其結(jié)構(gòu)為主電路(整流器,中間直流環(huán)節(jié),逆變器)和控制電路組成。變頻器采用基頻以下調(diào)速,即恒壓頻比調(diào)速。本實驗采用的變頻器PowerFlex40。</p><p> 變頻器的啟停和反轉(zhuǎn)采用數(shù)字量控制,每個數(shù)字量需要6mA電流(圖2.5)。頻率控制采用模擬量控制(圖2.6)。具體接線如下圖所示。</p>
50、<p> 圖2.5變頻器與數(shù)字I/O連接 圖2.6變頻器與模擬I/O連接</p><p> 變頻器PowerFlex40參數(shù)設(shè)置如表2.3所示。</p><p> 表2.3 變頻器參數(shù)設(shè)置</p><p> 變頻器控制電壓與輸出頻率成線性關(guān)系,即0—10V對應(yīng)0—50Hz,寫成關(guān)系式為:</
51、p><p> 與AD轉(zhuǎn)換數(shù)比值為b。所以要得到頻率 ,就可以輸出數(shù)字量:</p><p> 變頻器PowerFlex40的R/L1、S/L2、T/L3接三相電源,U/T1、V/T2、W/T3分別接三相異步電動機的U/T1、V/T2、W/T3三相,電動機采用星形接法。</p><p><b> 2.3.3檢測機構(gòu)</b></p>
52、<p> 選用直流測速發(fā)電機作為檢測機構(gòu),反饋電壓與轉(zhuǎn)速成正比關(guān)系。</p><p> 表2.4轉(zhuǎn)速與反饋電壓關(guān)系</p><p> 由表2.4可得轉(zhuǎn)速和反饋電壓比值關(guān)系,實驗時取系數(shù)c=203.</p><p> 直流測速發(fā)電機的輸出電壓(0~10V)接到控制器的模擬量輸入端,即高電勢接acn15:2:I.Ch0InputData,低電勢接acn
53、15:2:I.Ch0InputData(RET)。</p><p><b> 3系統(tǒng)仿真</b></p><p> 3.1電機模型的建立</p><p> 異步電動機電磁轉(zhuǎn)矩為</p><p> ?。?-1) </p><p> 其中、——定子每相電阻和折合到
54、定子側(cè)的轉(zhuǎn)子每相電阻;</p><p> 、——定子每相漏感和折合到定子側(cè)的轉(zhuǎn)子每相漏感;</p><p> 、——電動機定子相電壓和供電角頻率;</p><p><b> ——轉(zhuǎn)差率;</b></p><p><b> 電磁功率為;</b></p><p>&
55、lt;b> P為電機極對數(shù);</b></p><p><b> 同步機械角轉(zhuǎn)速。</b></p><p> 公式(3-1)就是異步電動機的機械特性方程式。當(dāng)定子電壓U,和角頻率以的比為恒定值時,可以把它改寫成如下的形式</p><p> 當(dāng)很小時,忽略分母中含各項得</p><p> 其中=,
56、表示轉(zhuǎn)差角頻率。</p><p> 帶恒轉(zhuǎn)矩負載時電力拖動系統(tǒng)的運動方程式為</p><p> 其中為負載阻轉(zhuǎn)矩;為機組的轉(zhuǎn)動慣量。</p><p><b> 轉(zhuǎn)差率的表達式為</b></p><p><b> 中—轉(zhuǎn)子實際轉(zhuǎn)速;</b></p><p> —旋轉(zhuǎn)磁
57、場的同步轉(zhuǎn)速;</p><p> —用電角度表示的轉(zhuǎn)子實際角轉(zhuǎn)速;</p><p> —用電角度表示的同步角轉(zhuǎn)速;</p><p> 且有關(guān)系: ,,,。</p><p> 根據(jù)以上得出的關(guān)系式,可得到帶負載的電機變頻調(diào)速的數(shù)學(xué)模型如圖3.1所示。</p><p> 圖3.1 帶負載的電機變頻調(diào)速的數(shù)學(xué)模型框
58、圖</p><p> 當(dāng)令A(yù)=,B=時,將電機的參數(shù)帶入右有負載的電機變頻調(diào)速數(shù)學(xué)模型,參數(shù)有:為220V,電機額定頻率為50Hz,極對數(shù)為2,J的估計值為0.02kg.m2,當(dāng)取A=0.00367和B=100時,前面圖所示的電機變頻調(diào)速模型構(gòu)造的simulink仿真模型圖如圖3.2所示。</p><p> 圖3.2 電機模型仿真框圖</p><p> 實際系
59、統(tǒng)中,電機開環(huán)運動時,變頻器輸出50Hz交流電,電機轉(zhuǎn)速為1450r/min。由此仿真時f=50Hz,添加負載為0.036牛米,使輸出值為1450。仿真曲線如圖3.3所示。</p><p> 圖3.3電機仿真曲線</p><p> 建立好電機模型以后用create subsystem將電機封裝起來,用于控制算法的仿真。</p><p><b> 3.
60、2PID控制</b></p><p> 3.2.1PID控制原理</p><p> PID調(diào)節(jié)器是一種線形調(diào)節(jié)器,其傳遞函數(shù)為:</p><p> 為比例系數(shù),為積分環(huán)節(jié)系數(shù),為微分環(huán)節(jié)系數(shù)。</p><p> 3.2.2 Kp、Ki、Kd參數(shù)的作用</p><p><b> (1)比例
61、作用Kp</b></p><p> 比例控制作用是最基本的控制規(guī)律。它能較快地克服擾動的影響,使系統(tǒng)穩(wěn)定下來,但對具有自平衡性(即對系統(tǒng)階躍響應(yīng)始終為一有限制)的控制對象存在靜差。它適用于控制通道滯后較小、負荷變化不大、控制要求不高、被控參數(shù)允許在一定范圍內(nèi)有靜差的場合。</p><p><b> (2)積分作用Ki</b></p>&l
62、t;p> 積分控制通常與比例控制或微分控制聯(lián)合使用,構(gòu)成PI控制或PID控制。其中PI控制規(guī)律是應(yīng)用最為廣泛的一種控制規(guī)律。積分能消除比例調(diào)節(jié)中的靜差,適用于控制通道滯后較小、負荷變化不大、被控參數(shù)不允許有靜差的場合。</p><p><b> (3)微分作用Kd</b></p><p> 微分作用是按偏差變化速度來的,因而對克服對象的容量滯后有明顯的作用
63、。</p><p> 3.2.3PID仿真</p><p> PID仿真框圖如圖3.4所示,給定值是1000轉(zhuǎn)。</p><p> 圖3.4PID仿真框圖</p><p> 參數(shù)整定的的局部仿真結(jié)果如下:</p><p><b> ?。?)比例控制</b></p><p
64、> 先比例。將Kp由小變大,不斷觀察系統(tǒng)的響應(yīng),直到得到反應(yīng)快的曲線;參數(shù)選擇Kp=0.2 Ki=0 Kd=0的仿真曲線如圖3.5所示</p><p> 圖3.5Kp=0.2時仿真曲線圖</p><p> 當(dāng)Kp=0.3 Ki=0 Kd=0時仿真曲線如圖3.6所示</p><p> 圖3.6Kp=0.3時仿真曲線</p><p>
65、;<b> ?。?)比例積分控制</b></p><p> 先將積分時間置于一較大值,再減少Ki,保持在良好的動態(tài)性能的情況下,將靜差消除。參數(shù)選擇Kp=0.3 Ki=2 Kd=0的仿真曲線如圖3.7所示</p><p> 圖3.7Kp=0.3Ki=2時仿真曲線</p><p> (3)比例積分微分控制</p><p&
66、gt; 消除了靜差,超調(diào)過大,可加入微分環(huán)節(jié),能使超調(diào)量減少,調(diào)節(jié)時間縮短。但不能太大,太大會使微分作用太強而使控制器的輸出發(fā)生很大的變化。參數(shù)選擇Kp=0.3 Ki=2 Kd=0.08的仿真曲線如圖3.8所示</p><p> 圖3.8 Kp=0.3 Ki=2 Kd=0.08時仿真曲線圖</p><p> 此組參數(shù)作為實驗初始設(shè)定參數(shù),然后再根據(jù)實驗現(xiàn)場要求進行修正,以達到更好的控
67、制效果。</p><p><b> 3.3模糊控制</b></p><p> 3.3.1模糊控制基本原理</p><p> 模糊化:把輸入量規(guī)范化和量化。</p><p> 模糊邏輯推理:根據(jù)事先己制定好的一組模糊條件語句構(gòu)成模糊控制規(guī)則。</p><p> 去模糊:控制作用的模糊集不能
68、直接用于被控對象,需要把控制作用的模糊集按照一定的規(guī)則轉(zhuǎn)化成精確控制量加到被控對象上。</p><p> 3.3.2Ke、Kc、Ku參數(shù)的作用</p><p> Ke越大,對偏差作用增強。系統(tǒng)上升快,增大超調(diào)量,過度時間長。</p><p> Kc越大,對系統(tǒng)偏差變化控制作用增強。減小超調(diào)量、穩(wěn)態(tài)誤差和誤差變化率。過度時間變長。</p><
69、p> Ku越大,控制器作用增強,系統(tǒng)響應(yīng)快,易超調(diào),可能導(dǎo)致振蕩。</p><p><b> 3.3.3模糊仿真</b></p><p> 建立在規(guī)范論域[-6 6]上E,EC,U的隸屬函數(shù)如圖3.9。</p><p> 圖3.9E,EC,U的隸屬函數(shù)</p><p> 添加模糊控制規(guī)則如下:</p
70、><p> 圖3.10模糊控制規(guī)則</p><p> 系統(tǒng)的模糊控制仿真模型圖如圖3.11所示:</p><p> 圖3.11模糊控制仿真框圖</p><p> 其中Ke和Kc的限幅為[-6,6],Ku的限幅為[0,50],給定轉(zhuǎn)速是1000r/min。根據(jù)資料及調(diào)試,我們選用參數(shù)Ke=0.4 ,Kc=1 ,Ku=2。仿真輸出頻率如圖3.
71、12所示:</p><p><b> 圖3.12輸出頻率</b></p><p> 系統(tǒng)輸出轉(zhuǎn)速仿真曲線如圖3.13所示:</p><p><b> 圖3.13輸出轉(zhuǎn)速</b></p><p> 從圖3.12和3.13仿真曲線可知,系統(tǒng)響應(yīng)很快,幾乎只花了5S就達到我們給定的1000轉(zhuǎn)的速度
72、并且超調(diào)量較小,但是波動太大,穩(wěn)態(tài)精度不高。我們不能在實際過程中應(yīng)用這組參數(shù),必須進行再調(diào)試。</p><p> 3.4單神經(jīng)元自適應(yīng)PID仿真</p><p> 3.4.1單神經(jīng)元自適應(yīng)PID的基本原理</p><p> 單神經(jīng)元作為構(gòu)成神經(jīng)網(wǎng)路偶的基本單位,具有自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力,而且結(jié)構(gòu)簡單易于計算。傳統(tǒng)的PID控制器具有結(jié)構(gòu)簡單、調(diào)整方便、參數(shù)整定與工
73、程指標聯(lián)系密切的特點。把這兩者結(jié)合在一起,PID的參數(shù)通過神經(jīng)元反復(fù)學(xué)習(xí)獲得,可以在一定程度上解決傳統(tǒng)PID控制器不易在線實時整定參數(shù),難于對一些復(fù)雜過程和參數(shù)時變系統(tǒng)進行有效控制的不足。</p><p> 3.4.2單神經(jīng)元自適應(yīng)PID參數(shù)的作用</p><p> 神經(jīng)元權(quán)值的更新規(guī)則采用有監(jiān)督的Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則:</p><p> 其中分別表示比例、積分、
74、微分的學(xué)習(xí)速率。</p><p> K表示神經(jīng)元比例系數(shù),K越大,則控制快速性越好,但過大會造成系統(tǒng)不穩(wěn)定,當(dāng)被控對象時延增大時,K值必須減小,以保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性。</p><p> 3.4.3單神經(jīng)元自適應(yīng)PID仿真</p><p> 單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制器不能直接應(yīng)用傳遞函數(shù)加以描述,簡單的Simulink無法對其進行仿真,需要引用S函數(shù)(見附錄一)對
75、其進行仿真研究。</p><p><b> S函數(shù)的格式為:</b></p><p> function [sys,x0,str,ts]=sfuntmpl(t,x,u,flag)</p><p> Flag是一個標志量,當(dāng)Flag=0時,代表初始化函數(shù);當(dāng)Flag=1時,表示返回連續(xù)狀態(tài)變量;當(dāng)Flag=2時,表示返回更新sys值;當(dāng)Fl
76、ag=3時,表示返回輸出值;當(dāng)Flag=4時,設(shè)定下一次采樣時間;當(dāng)Flag=9時,表示清空sys值。</p><p> 當(dāng)Flag=0時,sys各變量值代表意義如下:sys[1]是連續(xù)狀態(tài)變量個數(shù),sys[2]表示離散變量的個數(shù),sys[3]輸出變量個數(shù),sys[4]輸入變量個數(shù),sys[6]是前向通道的個數(shù),默認為1,sys[7]表示采樣時間,默認為1。</p><p> 圖3.1
77、4s函數(shù)流程圖</p><p> 權(quán)值的選擇:權(quán)值初值可以任選,本設(shè)計選為[0.3 0.3 0.3]</p><p> K值的選擇:K值對系統(tǒng)仿真效果的影響較大,一般K值偏大,將引起系統(tǒng)響應(yīng)超調(diào)多大,而K值偏小,則使過度過程加長。因此,需要先確定K值,再根據(jù)仿真效果進行調(diào)整。</p><p> 學(xué)習(xí)速率的選擇:由于采用了規(guī)范化學(xué)習(xí)算法,學(xué)習(xí)速率可取得較大。選取
78、K使過程超調(diào)不太大,若此時過程從超調(diào)趨向平穩(wěn)的時間太長,可增加、;若超調(diào)迅速下降而低于給定值,此后又緩慢上升到穩(wěn)態(tài)的時間太長,則可減少,增強積分項的作用。</p><p> 控制仿真圖如圖3.15所示</p><p> 圖3.15單神經(jīng)元自適應(yīng)PID仿真框圖</p><p> 當(dāng)給定值為1000轉(zhuǎn)時,輸出頻率如圖3.16.</p><p&g
79、t; 圖3.16輸出頻率曲線</p><p> 輸出轉(zhuǎn)速如圖3.17所示</p><p> 圖3.17輸出轉(zhuǎn)速曲線圖</p><p> 從圖3.17可以看出,系統(tǒng)響應(yīng)很快,4s基本達到給定轉(zhuǎn)速。超調(diào)量較小,波動小,穩(wěn)態(tài)精度很高。因此從仿真結(jié)果看來,單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制具有很好的控制效果。</p><p> 3.5控制方案的仿真比
80、較</p><p> 不同控制算法仿真比較如表3.1。</p><p> 表3.1不同控制算法的仿真性能比較</p><p> 由仿真結(jié)果可以看出,PID和單神經(jīng)元自適應(yīng)PID都有很好的穩(wěn)態(tài)性能,但單純的PID在超調(diào)量控制方面要差一些。而模糊控制的穩(wěn)態(tài)誤差很差,因此我們在實際運行中加入了PID環(huán)節(jié),用以減少穩(wěn)態(tài)誤差。</p><p>&
81、lt;b> 4程序設(shè)計</b></p><p> 4.1PLC程序設(shè)計步驟</p><p> 4.1.1建立通訊網(wǎng)絡(luò)</p><p> 打開“RSlinx Classic Gateway”,點擊“Configer Drivers”,如圖4.1所示,在“AvailableDriverTypes”中選擇“Ethernet/IP Driver”,
82、點擊“Add New”命名通信驅(qū)動,應(yīng)用設(shè)定IP 地址,點擊“確定”。</p><p> 圖4.1通信驅(qū)動選型示意圖</p><p> 點擊“RSWho”,如圖4.2所示,可見整個局域網(wǎng)上所有的連接單元的設(shè)備信息。</p><p> 圖4.2局域網(wǎng)硬件連接信息</p><p><b> 4.1.2編程</b>&l
83、t;/p><p> 打開RSLogix5000,,點擊“File” “New”,新建工程。選擇正確的控制器類型,如圖4.3,輸入控制器名稱,選擇合適的存儲路徑,點擊“OK”。</p><p> 圖4.3控制器類型選擇示意圖</p><p> 在新建工程的右鍵點擊“I/O Configuration”,添加正確的通信模塊,模塊信息通過“RSlinxClassic”中
84、“RSWho”的樹形結(jié)構(gòu)讀取。正確填寫控制網(wǎng)通信模塊的節(jié)點號(01)和槽號(02),如圖4.4所示,“ElectronicKeying”選擇“DisableKeying”,點擊OK。</p><p> 圖4.4節(jié)點號和槽號設(shè)置示意圖</p><p> 在控制網(wǎng)上建立I/O模塊。右鍵點擊“ControlNet”,選擇適配器“1794ACN15”,命名該模塊, ElectronicKeyi
85、ng”選擇“DisableKeying”, 節(jié)點號為03。</p><p> 圖4.5I/O通信模塊</p><p> 在 “1794ACN15”上添加數(shù)字量輸出通道,選用1794-OB16直流24V輸出模塊,槽號為1。主要功能控制變頻器的啟停和反轉(zhuǎn)。</p><p> 在 “1794ACN15”上添加模擬輸入輸出通道,選用1794-IF2XO2I模塊,槽號為
86、2。選用0通道模擬輸入,用于檢測反饋電壓;選用1通道模擬輸出,輸出電壓控制變頻器頻率,量程均為-10-10V二進制補碼百分比,如圖4.6所示。</p><p> 圖4.6模擬量輸入示意圖</p><p> 組態(tài)好I/O點后,“Tasks”文件夾下的“MainTask”文件夾,點擊“MainProgram”文件夾,在“Program Tag”,添加程序標簽,如圖4.7所示,或者在程序編寫
87、的過程中,定義標簽。</p><p> 圖4.7程序標簽的添加</p><p> 打開“MainProgram”文件夾下“MainRoutine”,如圖4.8所示,即可打開梯形圖程序編寫界面。</p><p> 圖4.8梯形圖編寫主界面</p><p> 程序編寫完成后,選擇主例程上方“Verify Controler”圖標,對所編程
88、序進行編譯。編譯完成,且程序無誤后,即可將程序下載到控制器,點擊“Who Active”圖標,或者點擊工具條“Communications”在下拉菜單中選擇“Who Active”,彈出對話框中,如圖4.9所示,選擇對應(yīng)的背板的控制器,點擊“Download”,確定下載。</p><p> 圖4.9程序下載界面</p><p> 下載完成后,如網(wǎng)絡(luò)未完成規(guī)劃,左上角會出現(xiàn)“I/O No
89、t Responding”,如圖4.10所示,原因是控制網(wǎng)未完成規(guī)劃,此時需對網(wǎng)絡(luò)進行規(guī)劃。</p><p> 圖4.10 網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃未完成時的I/O狀態(tài)</p><p><b> 4.1.3網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃</b></p><p> 打開RSNetworx For ControlNet,對控制網(wǎng)進行規(guī)劃。在File里面新建一個控制網(wǎng),對控制網(wǎng)進行
90、掃描,接著選擇編輯使能,完成后將文件保存。注意,網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃的路徑及通信驅(qū)動的選擇應(yīng)當(dāng)與下載程序的通信驅(qū)動相同,路經(jīng)也應(yīng)相同。規(guī)劃后的網(wǎng)絡(luò)如圖4.12所示。這時編程軟件會顯示I/O OK如圖4.11所示。說明遠程網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)被激活,可以使用了。</p><p><b> 圖4.11網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃</b></p><p> 圖4.12圖完成網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃的控制網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)</p&g
91、t;<p> 4.2PID程序設(shè)計</p><p> 編程時直接調(diào)用PID模塊,具體程序見附錄二。PID頁面如圖4.13所示:</p><p> 圖4.13PID模塊</p><p> 在Tuning Constants中能完成對參數(shù)Kp,Ki,Kd的設(shè)定。</p><p> 在Configuration中回路更新時間
92、選擇0.01secs。</p><p> 在Scaling中完成對過程變量PV和控制變量CV的定標。PV為反饋轉(zhuǎn)速,定標為最大1500r/min,最小0r/min。CV為變頻器輸出頻率,定標為最大50Hz,最小0Hz。</p><p> 4.3模糊PID程序設(shè)計</p><p> 4.3.1模糊PID流程圖</p><p> 將模糊控
93、制與PID控制簡單的并聯(lián),中間選用一個軟開關(guān),當(dāng)系統(tǒng)偏差大時,則采用模糊控制,使系統(tǒng)快速反應(yīng);即當(dāng)系統(tǒng)偏差小時,采用PID控制,消除穩(wěn)態(tài)誤差。這樣系統(tǒng)對大偏差反應(yīng)迅速,將其減小,然后PID控制發(fā)揮作用,最終消除誤差,所以系統(tǒng)擁有良好的動態(tài)性能和穩(wěn)態(tài)性能,而且擁有非常強的抗干擾能力。流程圖如下:</p><p> 圖4.14模糊與PID復(fù)合控制流程圖</p><p> 4.3.2模糊控制
94、部分流程圖</p><p> 模糊控制過程,首先量化偏差和偏差變化,再查詢模糊控制表,得到精確量后對輸出頻率進行修正。模糊控制流程圖如下:</p><p> 圖4.15模糊控制流程圖</p><p> 4.3.3模糊表的制定</p><p> 輸入E,EC的隸屬度矢量表表4.1,常見的二輸入一輸出語言規(guī)則表表4.2,如下:</p
95、><p> 表4.1 E,EC隸屬度矢量表</p><p> 表4.2二輸入一輸出語言值規(guī)則表</p><p> 采用加權(quán)平均值法解模糊。得到模糊控制表,將它定義成一個二維數(shù)組,用查表的方法得到U。</p><p><b> 表4.3模糊控制表</b></p><p> 將得到的U乘以控制因
96、子Ku,然后用其對輸出頻率進行修正。具體程序見附錄二。</p><p> 4.4單神經(jīng)元自適應(yīng)PID程序設(shè)計</p><p> 4.4.1單神經(jīng)元的建立</p><p> 簡單神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)如圖5.8所示:</p><p> 圖4.16神經(jīng)元結(jié)構(gòu)示意圖</p><p> 單神經(jīng)元的輸入信號雷同于生物神經(jīng)元的激勵
97、;生物神經(jīng)元的突觸性質(zhì)以及突觸強度由加權(quán)系數(shù)來模擬,的正負代表突觸的興奮和抑制,大小代表了突觸的不同連接強度。組合輸入信號的“總和值”,表示了各類輸入的作用總效果,相當(dāng)于生物神經(jīng)元的膜電位;f是神經(jīng)元的激活函數(shù),表示輸入和輸出之間的對應(yīng)關(guān)系,一般都是非線性的。</p><p> 輸入向量 表示神經(jīng)元的軸突輸出,即神經(jīng)元的輸入向量;</p><p> 權(quán)值向量 表示輸入向量的連接
98、強度;</p><p> 閥值 表示神經(jīng)元激活的條件;</p><p> 激活函數(shù)f 表示神經(jīng)元的輸入輸出關(guān)系;</p><p> 本設(shè)計所用的激活函數(shù)為非對稱Sigmoid型函數(shù):</p><p> 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方式選擇有監(jiān)督的Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則。</p>&l
99、t;p> 系統(tǒng)設(shè)定值與實際輸出的差值e(k)和輸入對應(yīng)關(guān)系如下:</p><p> 系統(tǒng)輸出的控制量為:</p><p> 其中,為k時刻的連接權(quán)值,K為神經(jīng)元的比例系數(shù)。具體程序見附錄二。</p><p> 4.5監(jiān)控組態(tài)軟件設(shè)計</p><p> 4.5.1 OPC服務(wù)器的建立</p><p>
100、打開“RSlinx Classic Gateway”,再點擊菜單欄“DDE/OPC”,在下拉菜單中點擊“Topic Configuration”,在通信驅(qū)動中選擇正確的通信路徑,如圖4.17所示,左側(cè)點擊“New”,新建OPC服務(wù)器的名字“bianpinkongzhi”,點擊下側(cè)“Apply”點擊確定。</p><p> 圖4.17OPC服務(wù)器的建立</p><p> 在應(yīng)用軟件力控中
101、,選用OPC。</p><p> 圖4.18力控中選用OPC</p><p> 這樣,OPC通訊就建好了,力控可以通過OPC讀和寫數(shù)據(jù)了。</p><p> 4.5.2監(jiān)控界面的設(shè)計</p><p> 在力控中新建一個工程,如圖4.18所示設(shè)置好OPC通訊。點擊數(shù)據(jù)庫組態(tài),建立數(shù)據(jù)庫如圖4.19所示。</p><p
102、> 圖4.19力控數(shù)據(jù)庫</p><p> 力控數(shù)據(jù)庫現(xiàn)在可以通過OPC與控制器相關(guān)聯(lián),完成對遠程數(shù)據(jù)的收集和輸出。OPC數(shù)據(jù)連接如圖4.20所示。</p><p> 圖4.20力控中數(shù)據(jù)與PLC數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)示意圖</p><p> 在力控窗口中新建一個窗口,組建監(jiān)控畫面,選擇被監(jiān)控參數(shù)反饋轉(zhuǎn)速,添加趨勢曲線、歷時曲線、報表等。如圖4.21。</p
103、><p> 圖4.21監(jiān)控主界面</p><p> 5系統(tǒng)調(diào)試及實驗結(jié)果</p><p> 5.1 PID控制實驗結(jié)果</p><p> 將仿真得到的參數(shù)在實驗中繼續(xù)調(diào)試。最后選用Kp=2.2,Ki=0.25,Kd=0.08給定值為1000r/min的實時控制曲線如圖5.1所示。</p><p> 圖5.1控制系
104、統(tǒng)響應(yīng)曲線</p><p> 加上負載,轉(zhuǎn)速減低,系統(tǒng)調(diào)節(jié)一段時進入穩(wěn)態(tài);去掉負載轉(zhuǎn)速陡然升高,系統(tǒng)調(diào)節(jié)一段時間進入穩(wěn)態(tài)。說明系統(tǒng)的抗干擾能力強,反應(yīng)慢,精度高。如圖5.2所示。</p><p> 圖5.2加上負載去掉負載系統(tǒng)響應(yīng)曲線</p><p> 系統(tǒng)12:17s時啟動,12:24s達到最大值,上升時間為7s。最大值為1100r/min,所以系統(tǒng)超調(diào)量為
105、100轉(zhuǎn)。而后系統(tǒng)調(diào)節(jié)了1s便進入穩(wěn)態(tài),所以得到調(diào)節(jié)時間為8s。系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)誤差沒有超過20轉(zhuǎn),系統(tǒng)的抗干擾能力比較強。</p><p> 所以PID控制能滿足設(shè)計要求。不過,因為加入了積分環(huán)節(jié),系統(tǒng)的響應(yīng)速度和抗干擾能力還有待改進。</p><p> 5.2模糊PID控制實驗結(jié)果</p><p> 經(jīng)過調(diào)試,實驗最后選用參數(shù)Ke=0.06,Kc=0.25,Ku=
106、3.0作為模糊部分的參數(shù),在給定值為1000r/min,其實時控制曲線如圖5.3所示。</p><p> 圖5.3模糊控制系統(tǒng)響應(yīng)曲線</p><p> 系統(tǒng)16:53s啟動,不到16:59s就已經(jīng)到達最大值。最大值為1040r/min,系統(tǒng)超調(diào)量為40轉(zhuǎn)。系統(tǒng)的上升時間要小于PID控制,為6.5s。系統(tǒng)達到最大值后就已經(jīng)進入穩(wěn)態(tài),不需要再進行調(diào)節(jié)。所以系統(tǒng)調(diào)節(jié)時間為6.5s。穩(wěn)態(tài)誤差
107、基本維持在40r/min,個別超出。但從圖5.3中可以看出其穩(wěn)態(tài)誤差太大,無法滿足設(shè)計要求。因此選擇模糊和PID聯(lián)合使用。大偏差時采用模糊控制,小偏差時采用PID控制,用以減少系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差。</p><p> 上面分析得出,不必擔(dān)心積分作用對系統(tǒng)動態(tài)響應(yīng)的影響,所以我們選用更小的Ki,增強積分作用,減小穩(wěn)態(tài)誤差。模糊參數(shù)選擇Ke=0.06,Kc=0.25,Ku=3.0;PID參數(shù)選擇Kp=2.0,Ki=0.1
108、,Kd=0。給定值為1000r/min,得到系統(tǒng)響應(yīng)曲線如圖5.4。</p><p> 圖5.4模糊與PID復(fù)合控制系統(tǒng)響應(yīng)曲線</p><p> 系統(tǒng)在21:09s啟動,在21:15s達到最大值,最大值為1030r/min,超調(diào)量為30轉(zhuǎn)。系統(tǒng)上升階段和模糊控制相似,上升時間為6.5s。系統(tǒng)上升到最大值后,沒有調(diào)節(jié),直接進入穩(wěn)態(tài),調(diào)節(jié)時間為7s。系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)誤差為不超過15r/min。&
109、lt;/p><p> 23:34s加上負載,轉(zhuǎn)速降低,很快回到穩(wěn)態(tài),23:42s去掉負載,轉(zhuǎn)速陡然升高,很快進入穩(wěn)態(tài),而且穩(wěn)態(tài)誤差很小。如圖5.5,由圖可知道,模糊PID控制,系統(tǒng)抗干擾能力非常強。</p><p> 圖5.5加上負載去掉負載系統(tǒng)響應(yīng)曲線</p><p> 實驗結(jié)果表明模糊和PID復(fù)合控制滿足設(shè)計要求。既有快速響應(yīng)的特性,穩(wěn)態(tài)誤差小等特點而且抗干擾
110、能力非常強,有很好的控制效果。</p><p> 5.3單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制實驗結(jié)果</p><p> 實驗時,權(quán)值初始值設(shè)定為[0.3 0.3 0.3],學(xué)習(xí)速率分別設(shè)置為[0.35 0.4 0.4]。K根據(jù)實驗調(diào)試得到。當(dāng)給定值為1000r/min時,系統(tǒng)的響應(yīng)曲線如圖5.6所示。</p><p> 圖5.6單神經(jīng)元自適應(yīng)PID響應(yīng)圖</p>
111、;<p> 系統(tǒng)在22:03s啟動,在22:11s達到最大值,最大值為1060r/min,超調(diào)量為60轉(zhuǎn)。系統(tǒng)上升時間為8s。系統(tǒng)上升到最大值后,幾乎沒有調(diào)節(jié),直接進入穩(wěn)態(tài),調(diào)節(jié)時間為8.5s,系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)誤差為不超過15r/min。但由于神經(jīng)元學(xué)習(xí)過程需要時間所以調(diào)節(jié)時間比模糊和PID稍微長點,但是由于有了學(xué)習(xí)功能,在負載變化大的系統(tǒng)中能夠獲得更好的調(diào)速效果。</p><p> 系統(tǒng)在22:21s
112、時加上一個負載,轉(zhuǎn)速波動了3s就恢復(fù)了穩(wěn)定狀態(tài),因此系統(tǒng)的抗干擾能力很強。</p><p> 5.4控制方案的比較</p><p> 在第3章的仿真里面,用MATLAB仿真了各個算法,各種算法之間的動態(tài)性能如下表5.1。</p><p> 表5.1不同控制算法的仿真性能比較</p><p> 在實驗調(diào)試過程中各種算法之間的性能比較如表
113、5.2。</p><p> 表5.2不同控制算法的系統(tǒng)性能比較</p><p> 比較表5.1和5.2,可以看出,上升時間和調(diào)節(jié)時間仿真和實際都有一定的差距,穩(wěn)態(tài)誤差也有差距。分析原因如下:(1)由于單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制算法的數(shù)據(jù)復(fù)雜,計算量很大。并且PLC的計算速度沒有PC機仿真快,因此PLC響應(yīng)時間要長一些。(2)變頻器控制精度不夠高,有一定的時間延時。(3)電網(wǎng)電壓有微小的波
114、動,對電機的運行有一定干擾等。</p><p> 通過在系統(tǒng)中加入PID控制,模糊PID控制和單神經(jīng)元自適應(yīng)PID這三種控制方法,通過對其動態(tài)性能指標和穩(wěn)態(tài)性能指標的計算對這三種控制方法進行總結(jié)。得到表5.2的結(jié)果。可以發(fā)現(xiàn)采用PID控制系統(tǒng)可以獲得良好的穩(wěn)態(tài)精度,但系統(tǒng)的上升時間和調(diào)節(jié)時間長,超調(diào)量過大;采用PID與模糊復(fù)合控制既能夠消除穩(wěn)態(tài)誤差,又能夠快速響應(yīng),集合了PID和模糊各自優(yōu)勢;采用單神經(jīng)元自適應(yīng)
115、PID控制可以得到良好的穩(wěn)態(tài)精度,魯棒性強,適應(yīng)能力好,但調(diào)節(jié)時間比其他兩種控制方案稍長,不過也在能夠接受的范圍內(nèi)。</p><p><b> 6總結(jié)與展望</b></p><p><b> 6.1總結(jié)</b></p><p> 經(jīng)過兩個多月努力,通過理論的學(xué)習(xí)和實踐的進行。順利完成了基于PLC控制的交流電機變頻調(diào)速
116、系統(tǒng)的各項任務(wù)要求,現(xiàn)將主要工作總結(jié)如下:</p><p> ?。?)基礎(chǔ)理論知識的補充和復(fù)習(xí)。在兩個月的時間內(nèi),先后補充了變頻調(diào)速、計算機控制、計算機仿真、現(xiàn)場總線、PLC編程等方面的知識,并學(xué)習(xí)了羅克韋爾軟件的使用和硬件方面的相關(guān)資料。</p><p> ?。?)控制算法的實現(xiàn)。為實現(xiàn)對電機變頻調(diào)速的精準控制,系統(tǒng)中加入了PID,模糊PID,單神經(jīng)元自適應(yīng)PID等控制算法,通過MATL
117、AB的simulink工具,選擇合適的數(shù)學(xué)模型和參數(shù)進行仿真,達到了很好的控制效果。</p><p> ?。?)基于羅克韋爾PLC的變頻調(diào)速的設(shè)計和構(gòu)建。根據(jù)任務(wù)書要求,選擇羅克韋爾網(wǎng)絡(luò)構(gòu)架、變頻器、電機和測速發(fā)電機等,構(gòu)建了以ControlLogix系統(tǒng)為中心、以EtherNet和ControlNet為紐帶以ControlLogix5561為控制器,以PowerFlex40為執(zhí)行機構(gòu),以測速發(fā)電機為檢測機構(gòu),通
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