变论域模糊PID控制在改善DC-DC变换器非线性非最小相位系统的性能研究

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模糊PID控制器的控制性能研究及提升

模糊PID控制器的控制性能研究及提升

模糊PID控制器的控制性能研究及提升发表时间:2018-05-25T15:09:31.690Z 来源:《基层建设》2018年第6期作者:吕焱廷[导读] 摘要:将模糊控制器和P I D控制器结合,分析模糊P I D控制器的控制原理,对模糊P I D控制器的性能进行探究,再利用模糊规则以及模糊推理和解模糊的方法和数学分析的形式,实时对P I D参数进行优化,讨论优化后的控制器有何应用。

阳西海滨电力发展有限公司广东阳江 529800摘要:将模糊控制器和P I D控制器结合,分析模糊P I D控制器的控制原理,对模糊P I D控制器的性能进行探究,再利用模糊规则以及模糊推理和解模糊的方法和数学分析的形式,实时对P I D参数进行优化,讨论优化后的控制器有何应用。

将仿真优化方法应用于模糊P ID控制器,使控制器的性能得以提升。

并针对模糊P I D控制器待解决的一系列问题进行深度探究,改善控制器加载系统的动态响应,提高控制器整体控制效果,将控制器应用在更广阔的领域。

关键词:模糊P I D控制器控制性能研究控制性能提升方法前言:现代控制系统提高了控制精度的要求,系统要求也越来越复杂,用传统的 P I D 控制方法已满足不了控制精度的要求,把 P I D 控制和模糊控制结合起来,构成模糊P I D控制,不仅能够克服以上问题,且效率高算法简单。

旧式的P I D 参数不能表达参数变化,不能达到预想的控制效果,采用模糊推理的方法实现的PID 参数, 是目前较为先进的一种控制系统,控制精度得到大幅度提升。

1.模糊PID控制器目前性能探究1.1模糊PID控制器的应用模糊P I D控制器应用在生产生活的许多方面,并且在智能生活逐渐走上生活舞台的时代,控制器这一中心控制系统将越来越受重视。

智能控制中应用最广泛的的方法之一就是模糊P I D控制器方法,根据模糊推理规则对P I D参数实行在线修正。

在电线的实际生产过程中应用模糊P I D控制器,在节省原材料的同时, 提高产品质量和生产效益,而且模糊P I D控制器可以有效地提高系统在非线性区域的动态特性,运用模糊控制规则进行推理即可获得合适的控制量。

自平衡机器人变论域模糊PID控制研究

自平衡机器人变论域模糊PID控制研究

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变论域模糊PID控制在直流电机中的应用

变论域模糊PID控制在直流电机中的应用

变论域模糊PID控制在直流电机中的应用随着科技的不断进步,直流电机在工业生产中的应用越来越广泛。

然而,直流电机在运行过程中存在着许多问题,如速度波动、负载变化等。

为了解决这些问题,控制算法也在不断改进和完善。

其中,变论域模糊PID控制被广泛应用于直流电机控制系统中,以提高系统的稳定性和性能。

变论域模糊PID控制是一种基于模糊逻辑的控制算法,它能够根据实时的系统状态调整控制器的参数,从而实现对系统的精确控制。

与传统的PID控制相比,变论域模糊PID控制具有更好的鲁棒性和自适应性。

在直流电机控制中,变论域模糊PID控制可以通过模糊推理和模糊规则来实现系统的自适应调节。

首先,通过采集电机的速度、电流和位置等参数,建立模糊控制器的输入输出关系。

然后,利用模糊规则和模糊推理来对控制器进行优化,使其能够根据实时的系统状态调整参数,从而实现对电机的精确控制。

变论域模糊PID控制在直流电机中的应用有以下几个优点。

首先,它具有良好的鲁棒性,能够有效抵抗外界干扰和系统参数变化带来的影响。

其次,它能够根据实时的系统状态调整参数,实现对电机的自适应控制,提高系统的稳定性和性能。

此外,它还能够减少系统的震荡和超调现象,提高系统的响应速度和精度。

然而,变论域模糊PID控制也存在一些问题。

首先,模糊控制的设计和参数调整相对较为复杂,需要较高的专业知识和经验。

其次,模糊控制器的规则库和模糊推理需要大量的计算资源和存储空间。

此外,模糊控制器的性能很大程度上取决于模糊规则的设计和参数的选择,需要进行大量的试验和优化。

综上所述,变论域模糊PID控制在直流电机中的应用能够有效提高系统的稳定性和性能。

然而,它的设计和参数调整需要一定的专业知识和经验。

今后,我们需要进一步研究和优化变论域模糊PID控制算法,以适应不同的工业应用场景,并解决其存在的问题,推动直流电机控制技术的发展。

一种基于变论域的模糊控制器的设计及仿真研究

一种基于变论域的模糊控制器的设计及仿真研究

一种基于变论域的模糊控制器的设计及仿真研究针对常规PID控制和常规模糊控制的缺陷,文章设计了一种基于可变论域的模糊控制器.并针对带有纯滞后的二阶控制系统给出了MATLAB实验仿真结果,仿真结果表明,对于带有纯滞后的系统,变论域模糊控制器能够很好地改善纯滞后系统的缺点,与常规PID控制和常规的模糊控制器相比,其具有响应速度快、无超调、无振荡以及控制精度更高的优点,具有较强的应用前景.标签:PID控制;模糊控制器;变论域;仿真传统的PID控制算法具有算法简单、控制精度高、可靠性强,适用于可建立精确数学模型的确定性控制系统[1],传统的模糊控制器对论域的模糊划分就显得较为粗糙,需要通过适当的增加量化级数,以要提高控制精度,但会造成模糊规则进行搜索范围的扩大,降低了整体的决策速度,难以实现实时控制[2-4],可变论域是指模糊控制中输入变量的论域为可变的,用作为调节因子对输入变量的论域进行调整。

文章基于论域可变的思想,设计了一种基于可变论域的模糊控制器,在模糊控制规则不变的情况下,模糊化论域随输入进行相应的收缩或扩展,论域收缩能增加模糊语言的变量值和控制规则,并获得与增加模糊子集一致的控制效果,使控制精度提高。

1 模糊控制1.1 模糊控制基本原理模糊控制系統的基本结构框图如图1所示,由模糊控制器、输入/输出通道、广义对象和传感器组成[5]。

模糊控制器的组成结构如图2所示,为了精确控制被控对象,需要对模糊量u进行转化得到精确的控制量,即图2中采用的非模糊化处理,得到精确控制量后,经DA转换变为模拟量传送至执行机构对被控对象进行进一步控制。

1.2 模糊控制器的设计步骤模糊控制器的设计主要包括如下几个步骤:(1)确定控制结构,确定控制器的输入变量E、EC与输出变量U及对应的变化范围和要求的控制精度,建立物理模型,确定控制器结构。

(2)模糊化方法的选择与确定。

将实际输入变量的值变换成模糊语言变量的语言值,不同语言值对应相应的模糊子集,选用隶属函数确定输入变量的值相应的隶属度。

变论域模糊控制算法研究

变论域模糊控制算法研究

展望未来,永磁同步电机变论域自适应模糊PID控制方法还有许多值得深入研 究的方向。例如,如何进一步提高该方法的响应速度和鲁棒性,以及如何将其 应用于更为复杂的电机控制问题,都是值得深入探讨的课题。此外,随着人工 智能和机器学习技术的快速发展,可以尝试将新型的智能算法引入到永磁同步 电机的控制中,以实现更为高效和精准的控制。
通过分析实验数据和结果,我们可以得出以下结论:永磁同步电机变论域自适 应模糊PID控制方法相比传统PID控制方法具有更高的性能和适应性。在复杂 的运行环境和负载变化下,该方法可以更好地调整PID控制器的参数,实现更 为精准的速度控制。同时,模糊逻辑和自适应算法的引入,使得控制系统具有 了更好的自适应性,为永磁同步电机的广泛应用提供了强有力的支持。
变论域自适应模糊控制器通过将输入空间划分为不同的论域,并动态地调整每 个论域的模糊集合,以适应不同输入范围的变化。它利用模糊逻辑的原理,将 输入值映射到相应的论域,并根据论域内的模糊规则进行推理,得出相应的控 制输出。同时,控制器还通过自适应算法不断调整模糊集合的形状和大小,以 适应系统特性的变化。
参考内容二
随着现代工业技术的飞速发展,永磁同步电机(PMSM)作为一种高效的电机驱 动系统,在许多关键领域都得到了广泛应用。为了满足复杂多变的运行环境和 严格的动态性能要求,研究更为先进的控制策略势在必行。本次演示将探讨永 磁同步电机变论域自适应模糊PID控制的相关问题,旨在为提高电机驱动系统 的性能和适应性提供新的思路。
展望未来,变论域模糊控制算法将在更多领域得到应用和发展。结合、神经网 络等先进技术,变论域模糊控制算法将不断得到优化和提升,更好地服务于工 业自动化、智能制造等领域的控制系统。加强变论域模糊控制算法与物联网、 大数据等技术的融合应用研究,也将为推动工业4.0和中国智能制造的发展提 供有力支持。

模糊伸缩因子优化变论域的模糊PID矢量控制研究

模糊伸缩因子优化变论域的模糊PID矢量控制研究

模糊伸缩因子优化变论域的模糊PID矢量控制研究李学伟;马立新;袁沧虎【摘要】传统PID对永磁同步电机(PMSM)加以控制时,系统性能会随内部参数、外部载荷时变而波动.将PID技术与模糊理论相结合无疑是解决上述问题的有效途径.模糊伸缩因子优化变论域技术不仅具有普通模糊PID的优点,且能利用模糊伸缩因子实现对初始论域的在线调整,大大提升了模糊规则的利用率.仿真结果表明:模糊伸缩因子优化变论域的PMSM伺服系统响应速度更快,超调量小,并且当负载过大过快变化时,转矩脉动小,调整时间短.该策略在工程上具有较好的实用性和应用前景.【期刊名称】《电力科学与工程》【年(卷),期】2019(035)002【总页数】6页(P14-19)【关键词】永磁同步电机;模糊伸缩因子;变论域模糊PID;矢量控制【作者】李学伟;马立新;袁沧虎【作者单位】上海理工大学机械工程学院,上海200093;上海理工大学机械工程学院,上海200093;上海理工大学机械工程学院,上海200093【正文语种】中文【中图分类】TM921.470 引言随着社会进程的不断加快,人们对良好生活环境的诉求也愈来愈高。

在工业上,以往的粗放型经济时代已经过去,发展的重心转而向绿色低碳型过渡。

有研究表明,70%的工业耗能都是来源于电机伺服运动。

可见,优化电机作业效率对绿色经济尤其重要。

永磁同步电机(PMSM)相比同等功耗的其他电机,无论是制造成本上还是经济运行上,都具有长足优势。

尤其是近年来随着电力电子、智能算法等相关领域的迅猛发展,交流永磁伺服系统正逐渐成为高精尖、高效率生产场合的主流之选。

“十一五”以来,我国更是把永磁交流伺服系统涉及到的数控机床、航空航天等一大批国之利器放在了国家发展的首要位置。

以往工业生产中,交流伺服系统大都选取普通PID控制算法。

其在稳定的简易系统中控制精度较高,但其动态特性及鲁棒性较差。

系统参数及负载扰动发生改变时,无法保证达到理想的控制效果。

模糊PID控制的研究与设计

模糊PID控制的研究与设计

模糊PID控制的研究与设计摘要:常规PID控制具有原理简单,使用方便等优点。

所以时至今日,在各种控制系统中仍有大量的控制回路具有PID结构。

然而面对存在非线性,时变的复杂控制对象,常规PID 控制器一组整定好的参数往往不能满足控制要求。

而模糊控制是以先验知识和专家经验为控制规则的一种智能控制技术,可以模拟人的推理和决策过程,尤其适用于模型未知的,复杂的非线性系统的控制。

将模糊控制与常规PID控制相结合,利用模糊推理的思想,对PID 控制的参数进行在线整定,构成模糊PID控制。

该控制方法可改善系统的动静态性能,提升控制效果。

关键词:PID控制模糊控制模糊PID控制引言:PID控制时最早发展起来的控制策略之一,由于其具有结构简单,容易实现,控制效果好等优点,且PID算法原理简明,参数物理意义明确,理论分析体系完善,所以以PID 控制为控制策略的各种控制器仍是过程控制中不可或缺的基本控制单元。

但是,实际上一些工业过程不同程度的存在非线性,大滞后,时变性和模型不确定性,采用具有一组整定好的参数的常规PID控制难以获得满意的控制效果。

而模糊控制具有算法简单,易于掌握,无需知晓被控对象的精确数学模型,动态特性较好等优点。

本文将模糊控制与PID控制相结合,构成模糊PID控制,在线修正PID参数,扬长避短,不仅能发挥模糊控制的鲁棒性、动态响应好,上升时间快和超调小的特点,还具有PID控制的动态品质好和稳态精度高的优点。

模糊控制模糊控制是以模糊集合论,模糊数学,模糊语言变量及模糊逻辑为基础的闭环计算机。

模糊控制系统的基本构成如图1所示。

包括输入通道,模糊控制器,输出通道,执行机构,传感器及被控对象。

其中模糊控制器是模糊控制系统的核心部件,其组成结构如图2所示。

图1.模糊控制系统基本结构图2.模糊控制器组成结构PID 控制PID 控制时偏差比例,偏差积分,偏差微分控制的简称。

模拟PID 控制系统原理框图如图3所示。

基于变论域插值模糊PID控制系统的研究与应用

基于变论域插值模糊PID控制系统的研究与应用

s se o e la —h a s ma h n ,a n ep lt n ag r h u z — I o t l ri d s n d a d d v lp d o y tm f h o d s e r t t c i e n i tr oa i l o i m f z y P D c n r l s e i e n e e o e n t e o t oe g
t a i fv ra l n v re.Vai b e u ie s nd d u l —i e ri tr oai n ag rt o e t n u a i r u c he b ss o a ib e u i e s ra l n v re a o b e ln a n e l t lo i p o hm fr ca g l rbnay f n — t n a e a o t d t ov h r b e o o a p i z to n u d b h e -e u a in o e e a D aa tr , i r d p e o s l e t e p o l m fl c lo tmiain i c  ̄e y t e s r r g l t fg n r lPI p r me e s o f o wh c a a t e h v r l o tmiai n o y tm o to r me e sa d s le h r b e o ih-r cso t e - ih g r n e s te o e a l p i z t fs se c n r lpaa tr n ov st e p o lm fhg ・ e iin o h r u o p - wie u at ia l t i h n v re o ie u e .T sg r c s ft e p e s r y t m s d o ntr o ain s n tan b e wi n t e u ie s fg v n r ls hede in p o e so r s u es se ba e n i e p lto h h ag rt m u z — D o tol ri lo g v n On s o x rme s s o t a h e u to h n e oai n ag rt m lo i h f z y PI c nr l sa s ie . e — p t e pe i nt h w h tte r s l f te i tr lto o i p l h f z y PI c n r lb s d o a i be u ie s sb t rt a h to e r lf z y PI c nr le u z — D o to a e n v ra l n v re i e t h n t a fg nea u z — D o tolr,a d a p i g t e i — e n do tn h n t r oa in ag rtm u z — I c n r lb s d o a ib e u v re c n e s r h v r l tb lt n o to r c ・ e lto lo i p h fz y- D o to a e n v ra l nie a n u e t e o e alsa ii a d c n r lp e i P s y - so ft y tm ,a d ef c iey o e c me se d t t ro n h t rp e o n n. i n o he s se n f t l v r o ta y sa e e r ra d c at h n me o e v e Ke r y wo ds:l a s e r t s c ne;v ra l n v re; d u l —i e r i tr o a in lo i m f b n r u ci n; o d—h a e tma hi ai b e u ie s o b e ln a n e lto ag rt p h o iay fn t o
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变论域模糊PID控制在改善DC-DC变换器非线性非最小相位系统的性能研究杨超;苑红;余岱玲;丁新平【摘要】除Buck电路外的传统DC-DC电路的动态模型是非线性非最小相位系统,其动态特性受电路参数和动态模型的影响较大.PID控制必须建立在精确的数学模型上,而DC-DC变换器的非线性决定了PID调节很难达到更优的效果.模糊PID控制不需要精确的数学模型,而且消除了模糊控制存在的静差.但该控制方式的自适应能力较低,在输入量变化较大时,其控制精度变差.变论域模糊PID控制利用伸缩因子使系统的自适应能力提高,并增加模糊规则的利用率,使控制精度提高.本文研究了变论域模糊PID控制在非线性非最小相位系统的DC-DC变换器闭环控制中的性能,以DC-DC变换器中的典型非线性非最小相位系统的Sepic电路和Boost电路为例进行了仿真和实验,结果表明变论域模糊PID控制比前两种控制方式具有更优的控制性能.【期刊名称】《电工电能新技术》【年(卷),期】2017(036)001【总页数】8页(P30-37)【关键词】变论域模糊PID控制;非最小相位系统;DC-DC变换器;伸缩因子【作者】杨超;苑红;余岱玲;丁新平【作者单位】青岛理工大学自动化工程学院,山东青岛266520;青岛理工大学自动化工程学院,山东青岛266520;青岛理工大学自动化工程学院,山东青岛266520;青岛理工大学自动化工程学院,山东青岛266520【正文语种】中文【中图分类】TM762DC-DC变换器具有高效率、高功率密度和高可靠性等优点,广泛应用于光伏发电、新能源应用和工业设备等领域,研究其性能改善和控制策略优化是一个热点。

DC-DC转换器是一个非线性的时变复杂系统,难以精确地控制DC-DC转换器的转换[1]。

而且DC-DC开关变换器中除Buck变换器及其衍生拓扑外,其余的如Boost、Buck-Boost、Cuk、Sepic、Zeta及其衍生拓扑都是非最小相位系统[2]。

即当采用电容电压作为输出反馈控制时,变换器的数学模型是一个非最小相位系统,表现为小信号数学模型中存在复平面右半平面的一个零点[3],该零点使得系统的动态品质变差,降低系统的稳态性能。

DC-DC变换器的闭环控制中常采用PID控制方式,该控制方式依赖于被控对象的精确数学模型[4],技术成熟,控制效果好,但DC-DC变换器的非线性特性以及电路寄生参数影响了PID控制的精度和鲁棒性。

而模糊PID控制解决了对被控对象数学模型的严苛依赖,通过模糊控制规则库对PID的参数进行在线调整,使被控系统的控制精度提高、鲁棒性增强、动态品质更好[5]。

但对于复杂非线性系统,获取完整的控制规则库比较困难,致使模糊控制器难以满足高精度控制要求[6]。

而且控制系统的模糊规则一旦确定,其结构就不能在线修改,因而自适应能力有限[7]。

文献[8]首次提出了变论域模糊控制的思想,即模糊规则一定的条件下,通过伸缩因子实现模糊论域的伸缩变化,间接地增加了模糊规则,提高了控制系统的动态品质和控制精度。

因此可以将变论域的控制方式引入模糊PID控制中,通过在模糊部分增加变论域伸缩因子构成变论域模糊PID控制[9],以提高控制系统对扰动的自适应能力,并改善被控系统的动态品质。

本文研究了非线性非最小相位系统的DC-DC变换器的变论域模糊PID控制,为了使研究更具有针对性和定量化,以应用较广泛的升降压型Sepic变换器和升压型Boost变换器为例进行研究。

经仿真和实验验证,该控制方式比PID控制和模糊PID控制表现出更强的抗干扰能力和自适应能力,被控系统的动态品质和稳态精度更高。

2.1 模糊控制器设计模糊控制器设计成两输入三输出的模式,模糊输入是误差(x)和误差变化率(y),而输出是PID三个参数的调整值,即比例(ΔKp)、积分(ΔKi)和微分(ΔKd)。

误差和误差变化率的模糊论域划分分别为:{-3,-2,-1,0,1,2,3},{-8,-5,-2,0,2,5,8},输出论域划分相同为:{-1,-0.6,-0.3,0,0.3,0.6,1}。

模糊控制器的模糊规则见表1,其中的E和EC分别为误差和误差变化率的模糊论域值。

2.2 变论域模糊PID控制器设计在模糊PID控制器模糊部分,加上论域伸缩因子构成变论域模糊PID控制器,变论域模糊PID控制的结构框图如图1所示。

式(1)和(2)分别为本文使用的输入论域伸缩因子α(x)和输出论域伸缩因子β(x),其中E为误差论域值,EC为误差变化率的论域大小,x和y分别为误差和误差变化率,τ、τ1和τ2都为0到1之间的常数,ε为充分小的正数:2.3 变论域原理与伸缩因子变论域模糊控制就是在模糊控制器的输入和输出部分添加论域伸缩因子,通过论域伸缩因子的调节,任意大小的输入都能对应到整个输入论域,因此在模糊规则不改变的条件下,变论域模糊控制通过论域伸缩因子实现了模糊规则的增加,并使系统的控制精度提高。

变论域的原理如图2所示,E是误差论域值,α1(x)、α2(x)是伸缩因子,x∈[-E,E],x是输入误差,μ为隶属度。

伸缩因子可以定义为根据当前控制指标值对语言控制变量论域的调整[10]。

对于伸缩因子α(x)函数的构造,应满足一些条件[11],其中论域值X∈[-E,E]:(1)对偶性:(∀ x∈X),有α(x)=-α(-x)成立。

(2)避零性:α(0)=ε,ε为充分小的正数。

(3)单调性:α(x)在[0,E]上严格单调递增。

(4)协调性:∀ x∈X,x≤α(x)E。

(5)正规性:α(±E)=1。

假设模糊输入误差x为输入模糊子集A=[-1,1]内的值,而其输入论域为[-3,3],当输入伸缩因子定为)0.9+10-5时,则模糊输入误差经过输入伸缩因子后取值范围为A′=[-3,3],如图3(c)所示。

对比图3(b)、图3(c)知,若模糊输入误差在[-1,1]内变化时,普通的模糊控制能够适用的模糊规则只有3个,而增加论域伸缩因子后的模糊控制器,其能够适用的模糊规则是7个,即误差经过输入伸缩因子调整后可以辐射到整个输入论域,因此对于在[-1,1]内任意的输入误差值,系统都能对其进行精密的控制。

3.1 Sepic电路为了对比各种控制方法在DC-DC变换器中的性能,此处设计了Sepic电路的PID 控制器。

Sepic的电路系统额定工作参数以状态空间平均法建立Sepic电路的小信号数学模型,然后推导出其输出与占空比的传递函数Gvd(s)。

代入表2中的电路参数得到Gvd(s)的数学表达式(3),式中(s)和(s)分别为输出电压Vo和占空比D在直流工作点附近的微小扰动量,rL1、rL2、rgs和rC1分别为电感L1、L2、开关管G和电容C1的寄生电阻,R为输出负载,Vd是二极管的导通压降,C1、C2、L1、L2分别表示两个电容和两个电感的值,IL1、IL2、VC1、VC2分别是Sepic电路中电感L1、L2和电容C1、C2在静态工作点处的值。

式中k1=(rC1-rgs)IL1+rgsIL2+VC1+VC2+Vdk2=rgsIL1-(rgs+rC1)IL2-VC1-VC2-Vdk3=IL2-IL1k4=rL1+Drgs+(1-D)rC1k5=rL2+(rgs+rC1)Dk6=R{k3D[k4+(1-D)rgs]- [k2(1-D)+k1D](1-D)}k7= [(k2-k1)Drgs+k1k5-k2k4](1-D)}k8=RC1[k3(L1k5+L2k4)+ (k1L2-k2L1)(1-D)]k9=(R+k5)(1-D)2+D2k4+2D2(1-D)rgsk10=[C1(k4+k5)+C2k5]R(1-2D)+C1k4k5+ (C1+C2)D2R(k4+k5)-2C1DRrgs·(1-D)2+2C2D2Rrgs(1-D)k11=C1L1k5+C1L2k4+[C1(L1+L2)+C2L2]R(1-D)2+C2D2L1R-k12=C1(L1L2+C2L1Rk5)+C2L2Rk4建立Sepic电路的闭环控制系统,系统的开环回路增益函数Go(s)为:式中,H(s)、Gm(s)分别为系统反馈网络和PWM脉冲调制器的传递函数;Vm为PWM调制器中锯齿波的幅值;R1和R2分别为系统反馈网络的分压电阻值。

将表2中的电路参数代入式(4),经过化简可得:根据式(5)画出Go(s)的伯德图,如图4所示。

由图4知Go(s)的相角裕度偏小且在截止频率处斜率约为-40dB/dec,此时系统的超调量和调节时间较大,导致较差的动态性与稳定性。

为满足Sepic闭环系统对稳定性的要求,应对系统校正以使其相角裕度在45°左右,而幅值裕度在10dB左右,截止频率处的幅频曲线斜率升高至-20dB/dec[9]。

对图4采用PID补偿网络进行校正,而PID补偿网络的传递函数Gc(s)为:式中,r1、r2、c1和c2分别是PID补偿网络上的电阻和电容;ωz1为积分转折频率;ωz2为滞后环节的转折频率;K为传递函数Gc(s)的增益。

由于系统的开关频率fs=50kHz(ωs=2πfs),所以补偿后系统幅频曲线的截止频率ωp≈ωs/10=3.14×104rad/s,此频率下的相位裕量约为-40°,故而Gc(s)于ωp处的相位补偿裕量θ可设成80°,令积分转折频率ωz1=100rad/s,由式(7)得到滞后环节的转折频率ωz2=3.39×103rad/s。

根据式(5)和式(6)得校正后系统的闭环传递函数:代入表2中的电路参数并化简得到式(9),再由式(9)得到Gc(s)Go(s)/K的伯德图,如图5中虚线所示。

根据图5中虚线可以测得Gc(s)Go(s)/K的幅频增益在ωp处的值为-52dB,因此需要对系统添加增益,使系统的幅频特性曲线穿越0dB线时,并恰好落在ωp处。

要使系统的幅频特性曲线在ωp处穿越0dB线,则应该使系统的幅频增益20lgK为52dB,所以根据式(10)得K=398,并由式(6)得PID的参数Kp=4.098,Ki=398,Kd=0.001175。

把K值代入式(8),得到校正后Gc(s)Go(s)的伯德图,如图5中实线所示。

由图5中实线知校正后系统的相角裕度r=44.3°,截止频率ωc=3.14×104rad/s,幅值裕度A(w)=3.82dB,符合控制系统的静、动态特性要求。

3.2 Boost电路采用与Sepic电路相同的PID校正方法,根据表3中电路系统额定工作参数得到Boost电路的PID补偿网络的参数Kp=9.797,Ki=944,Kd=0.003567。

4.1 Sepic电路在MATLAB的Simulink中搭建Sepic电路闭环仿真模型[12],其中设置仿真时间为0.4s。

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