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基于DSP的模糊逻辑发动机控制器

消耗积分:1 | 格式:rar | 大小:0.5 MB | 2017-10-26

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但是，这对发动机提出了新的挑战。当使用传统的积分和微分（PID）控制器来控制无刷直流（BLDC）电机的速度是复杂的，因为它们依赖于复杂的数学模型，并且是计算密集型的。而使用模糊逻辑（FL）的算法，可以消除设计过程对复杂的数学公式的依赖，并且提供一个容易理解的解决方案。与（PID）微分控制器相比，模糊逻辑（FL）发动机控制还有一个优势，那就是开发周期更短。本文讨论了采用德州仪器c28xx定点DSP系列，实现用模糊逻辑算法来控制无刷直流电动机的过程。
　　无刷直流电机控制模型的发展
　　在模糊逻辑（FL）发动机构建之前，我们必须首先建立一个模型作为设计的基础。模糊逻辑控制器使用启发式知识，并使用一个语言描述模型来表达它的设计。我们将以PID控制器模型为出发点，而不是从头开始开发一个模型。一旦完成开发和实现，模糊逻辑控制器将通过调整其参数来提高性能。
　　一般来说，开发模糊逻辑无刷直流控制器有三个设计步骤：
　　1．定义输入、输出控制器的操作范围。
　　2．定义模糊成员集的功能和规则。
　　3．调整引擎。
　　第一步是定义模式相关的输入和输出。输入是误差（E），它是设置的速度（SS）和当前的速度（CS）之间的当前误差；另外的输入是误差的变化（CE），它是当前误差和以前计算误差（PE）之间的差值。输出是电枢电压（CV）的改变值，它是现有的电枢电压（CAV）和以前的电枢电压（PAV）保存值的差额。由此产生的模型方程式如下：
　　E=SS-CS
　　CE=E-PE
　　CV=CAV-PAV
　　发动机旋转速单位为转每分钟（RPM），E决定了接近目标速度的程度。因此，当E》0，发动机的旋转速度低于设定的速度；当E《0，电机旋转速度超过设定的速度。CE决定控制器的调整方向。当且仅当（iff）目前的旋转速度比设定的速度要低时CE为正，；当且仅当目前的旋转速度大于设定的速度时，CE 为负。当接近设定速度时，CE就会在正的和负的值之间来回调整。CV是电枢的供电电压。这个电压表示为脉冲的宽度调制（PWM）占空比。
　　下一步是定义模糊集的成员函数、变量和规则。为了保证能工作，非模糊（清晰）输入和输出必须转化成模糊的。转换由使用语言变量来表示输入和输出范围。这些也被称为模糊变量。模糊变量用于为成员函数划分隶属值的区域。例如，5个变量用来映射输入和输出，它们是中等负值（NM）、小负值（NS）、零（z）、小正值（PS）、中等正值（PM）。
　　它不是数学公式，模糊控制器使用模糊规则来作出决定，并产生一个输出。模糊规则是通过IF-THEN语句的形式来描述的。模糊规则决定系统的行为，而不是复杂的数学方程。例如，如果错误（E）是等于中等负值（NM），而错误的变化（CE）等于小正值 （PS），那么在电枢电压（CV）的改变就等于小负值（NS）。所用的一些规则是根据设计者的经验和系统的知识来设定的。因此，我们的系统所使用的规则的数量是25个。
　　为了激活电枢，CV模糊输出必须被转换回清晰输出。这个过程称为去模糊化。一种流行的去模糊方法称为重心法。
　　设计的最后一步是调整成员函数和规则。这个阶段也称为优化调整阶段。优化调整用于提高模糊控制器的性能。一旦设计完成，控制器就将准备付诸实现。
　　模糊逻辑控制器的实现是由三个模块组成的。它们分别是模糊化、规则部署和去模糊化。以下各节讨论模糊逻辑无刷直流电动机相关模块的实现情况。
　　模糊化
　　模糊化是将有明晰数值的数据转换成模糊数据的过程。由此产生的模糊数据的转换是基于对输入变量的模糊隶属度。对于这种应用，电机控制输入变量是旋转误差 （Error）和旋转误差差值（Cerror）。旋转误差（Error）是从一个采样时间到下一个采样时间的绝对旋转速度差。同样地，旋转误差差值 （Cerror）是一个采样时间和下一个采样时间之间的旋转误差变化值。公式如下：
　　旋转误差（Error）=SetSpeed（设定速度）-Cur-rentSpeed（目前速度）
　　旋转误差差值（Cerror）=旋转误差（Error）-Pre-viousError（前一次误差）
　　正如前面谈到的，为旋转误差（Error）变量和旋转误差差值（Cerror）变量定义了五个成员集：
　　1．NM：中等负值
　　2．NS：小负值
　　3．ZE：零
　　4．PS：小正值
　　5．PM：中等正值
　　图1显示了为旋转误差（Error）变量和旋转误差差值（Cerror）变量定义的五个成员集。这些成员集是三角型重叠，以提供良好的响应。每一组有一个0×1AAA的最大值。
　　基于DSP的模糊逻辑发动机控制器
　　输入变量模糊化后产生了由五部分组成的向量，这五个部分相对应于模糊化成员集的中等负值、小负值、零、小正值、中等正值。每个组件对应的Y轴的值代表该明晰输入值的隶属度。向量含有旋转误差（Error）和旋转误差差值（Cerror）模糊化值被表示为数组×1［］和X2［］。
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