1、1毕业设计开题报告电气工程与自动化直流电动机双闭环控制系统设计与分析一、选题的背景与意义随着现代工业的快速发展，在调速领域中，双闭环的控制理念已经得到了越来越广泛的认同。由于其动态响应快,静态性能良好,抗干扰能力强,因而在工程设计中被广泛地采用1。现在直流调速理论发展得比较成熟,但要真正设计好一个双闭环调速系统并应用于工程设计却有一定的难度2。PID（即比例积分微分）控制器是最早发展起来的控制理论之一，由于它具有算法结构简单、鲁棒性好、可靠性高等优点，在工业控制中90是采用PID控制系统3。然而，在越来越复杂的工业过程中，常常难以确定其精确数学模型，无法从理论上准确设计PID控制器的相应参数。
2、此外，在实际的生产现场过程中，由于受到现场环境及运行工况的变化等因素的困扰，常规的PID设计方法往往整定欠佳，性能不良，对运行工况的适应性较差，很难满足对生产过程的控制性能和产品质量的要求。群体智能算法SWARMINTELLIGENCEALGORITHM4是近十几年发展起来的智能仿生算法，其基本思想是模拟自然界生物的群体行为来构造随机优化算法。其中由美国学者KENNEDY和EBERHA提出的粒子群优化算法PARTICLESWARILLOPTIMIZATION，PSO计算快速收敛，不易陷入局部最优，而且所需参数少且易于实现。因此，粒子群及改进的粒子群优化算法在PID参数整定中的应用近几年也得到了
3、极大关注和重视。二、研究的基本内容与拟解决的主要问题1、基本内容本课题主要研究直流电动机双闭环控制系统设计与分析，并通过粒子群优化算法（PSO）用于双闭环PID调节控制的方法对系统进行设计和仿真。双闭环PID控制系统设置了转速调节器ASR和电流调节器ACR,分别调节转速和电流,两者实行串级连接,且都带有输出限幅电路。由于调速系统的主要被控量是转速,故把转速环作为外环,以抑制电网电压扰动对于转速的影响,把由电流环作为内环,以实现在最大电流约束下的转速过渡过程最快最优控制。直流电动机双闭环控制系统原理见图1所示。2图1直流电动机双闭环控制系统原理其中ASR转速调节器ACR电流调节器TG测速发电机T
4、A电流互感器UPE电力电子变化器NU转速给定电压NU转速反馈电压IU电流给定电压IU电流反馈电压标准PSO算法的基本思想是模拟自然界生物的群体行为来构造的随机优化算法。设在D维空间中，有M个粒子组成一个群落，其中12,IIIIDXXXX,表示第I个粒子在D维空间的当前位置，第I粒子的当前速度用12,IIIIDVVVV,表示；粒子I所经历的最好位置称为BESTP，记作12,IIIIDPPPP,，即个体最好位置；全局极值BESTG，记为12,GGGGDPPPP,，则PSO算法的进化方程描述为11122,NNNNNNIDIDIDIDGDIDVWVCRANDPXCRANDPX（1）11,NNNIDID
5、IDXXV（2）其中1RAND和2RAND表示为0,1范围内变化的随机数；1C和2C为加速度常数，用来调节每次迭代的步长，一般设置为2；N为迭代次数；W为惯性权重，起着调整算法局部和全局的搜索能力的作用；此外为了减少在进化过程中，粒子离开搜索空间的可能性，粒子的速度IDV被一个最大的速度MAXV限制，即当前对粒子的加速导致其在某维的速度超过最大的速度MAXV，则速度就被限制在MAXV。其中最大速度取决于当前位置与最好位置之间区域的分辨率，3如果最大速度太大，可能会飞过最优解，如果最大速度太小，又不能在局部好区间之外进行搜索。惯性权重参数W具有维护全局和局部搜索能力的平衡作用。在解决实际问题时，
6、往往需要先采用全局搜索，以使搜索空间快速收敛到一个较小的区域，然后再采用局部搜索，从而在提高算法优化时间的同时避免了算法较早陷入局部最优，提高了搜索结果的精确度。通常设定为09到04的范围内线性减少，即MAXMINMAXMAX,WWWWITERITER（3）其中MAXITER是最大的进化代数，ITER是当前的进化代数，MAXW，MINW分别代表W的变化范围的上界和下界。2、拟解决问题要求在不同信噪比下比较控制的结果（1）、控制精度，过度过程时间，鲁棒性等性能差异。（2）、讨论各个参数的选择的要求及其对控制结果的影响。（3）、给出算法的具体步骤和流程图，提供MATLAB或SIMULINK源程序及
7、说明。三、研究的方法与技术路线PID控制器的设计就是对IK，PK和DK，即比例、积分、微分三个参数的调整来达到控制器性能的要求。PSO算法优化PID控制器参数的基本思路为首先确定算法的维数，进化常数，并根据控制性能的要求，确定优化评价指标，再将PID参数编码成如下粒子编码串,IPDKKK，粒子中每个变量都用实数表示，取值范围根据要求确定，通过粒子群优化算法在该范围内寻求比例、积分微分三个参数的最优解。比例积分微分被控对象RTYT图2PID控制系统框图控制规律为0TPIDDETUTKETKETDTKDT4其中ETRTYT，/IPIKKT，DPDKKT具体流程如下第1步确定种群维数、种群规模、进化
8、常数和控制器参数IK，PK和DK变量取值范围的上下界。随机初始化粒子群，即粒子的初始位置、速度，粒子的个体最优值BESTP和种群的群体最优值BESTG；第2步根据关于IK，PK和DK的适应度评价函数计算粒子群中每一个粒子的适应度；第3步将每个粒子的当前适应度与个体最优值BESTP比较，如果当前适应度值更优，则用当前的值更新；第4步将每个粒子的当前适应度与群体最优值BESTG比较，如果当前适应度值更优，则用当前的值更新；第5步根据式（1）和（2）更新每个粒子速度和位置，惯性权重参数按式（3）或者其它优化设置变化；当寻优过程中粒子跑出限定寻优范围，则将其放回边界继续参与寻优；第6步迭代次数TT1，
9、如果达到最大迭代次数或者优化的终止条件，循环终止，否则返回第2步继续执行。寻优完成后，输出的BESTG中保存的参数，即为控制器参数的最优结果。在MATLAB软件中，用SIMULINK建双闭环直流电动机调速系统模型。对于电流内环设计，希望电流无静差，在突加控制时，电流不能有太大的超调，可以选择典型型系统，采用PI调节。对于转速环的设计，可以选择典型II型系统，在实现转速无静差的同时又能满足动态抗干扰性能的要求，采用抗饱和调节器（PID）。在软件仿真中建立PSO优化的系统模型，然后进行系统性能分析，记录数据，然后对PSO优化后的系统和传统工程设计得到的性能进行对比。四、研究的总体安排与进度第13周
10、（2010112720101219）在广泛查阅中外文献与资料的基础上，完善课题研究方案，完成文献综述2000字以上和翻译外文文献2篇以上，（每篇外文文献翻译的中文字数一般要求2000字以上）。第4周（2010122020101226）在文献查阅的基础上，完成课题综述，完成开题报告，完成开题报告答辩。第58周（201012272011116）毕业设计（论文）的设计主要实施阶段，按本课题5的技术路线与总体方案具体实施。第912周（2011021720110313）2010学年上学期第14周毕业实习。第1318周（2011031420110424）继续设计阶段、实验、设计、编程、调试、结果分析、撰写
11、论文。期间还将组织毕业设计的中期检查，执行“毕业设计（论文）中期黄牌警告制度”。第1921周（2011042520110515）毕业设计资料整理，提交完整的毕业设计（论文）资料。2223周（2011051620110527）毕业设计（论文）答辩准备、答辩、毕业设计成绩评定。五、主要参考文献1祁佳，罗琦，王德强，基于改进粒子群算法的PID控制器参数整定J计算机与现代化,2009年第1期（总第161期）2CHAOOU,WEIXINGLIN,COMPARISONBETWEENPSOANDGAFORPARAMETERS,PROCEEDINGSOFTHE2006IEEEINTERNATIONALCONF
12、ERENCEONMECHATRONICSANDAUTOMATIONJUNE2528C,2006,LUOYANG,CHINA3王伟，张晶涛，柴天佑PID参数先进整定方法综述J自动化学报，2000年第26卷第3期4KENNEDYJ，EBERHARTRC，SHIYSWARMINTELLIGENCEMSANFRANCISCOMORGANKAUFMANPUBLISHERS，20015韩璐，直流电动机双闭环调速系统及其SIMULINK的仿真J船海工程，2008年第2期总第153期6陈贵敏，贾建援，韩琪粒子群优化算法的惯性权值递减策略研究J西安交通大学学报，2006年第40卷第1期7李立礼，王强，王晓霄改进
13、粒子群优化算法在PID参数整定中的研究J计算机工程与应用，2009年第45卷第25期8陈伯时，电力拖动自动控制系统第3版M机械工业出版社，20049陈俊强俊，基于粒子群算法的PID控制研究J自动化与仪器仪表,2009年第3期（总第143期）10刘金琨，先进PID控制MATLAB仿真第2版M北京电子工业出版社，200411张兴华，李纬，周刘喜一种PID参数整定的粒子群优化算法J计算机工程与6应用，2007年第43卷第33期12孔敦卫，张勇，张建化新型粒子群优化算法J控制理论与应用,2008年第25卷第1期13邵文，左信，张志新改进粒子群优化算法及其在PID参数整定中的应用研究J石油化丁自动化，2
14、008年第44卷第5期7毕业设计文献综述电气工程与自动化直流电动机双闭环控制系统设计与分析摘要针对传统PID控制器参数的整定的缺陷，提出利用PSO算法对PID参数进行整定。在介绍PSO原理的基础上，总结了PID控制器参数的优化过程，通过PSO算法及其改进算法对工业上典型被控对象进行了PID参数的优化，与传统PID控制器参数整定方法进行了对比分析，表明PSO算法及其改进算法比传统工程控制方法能获得更好的动态性能指标，有更快的跟随性与鲁棒性。关键词双闭环控制系统粒子群优化算法PID控制器1背景直流电动机因其特性能在比较广泛的范围内平滑调速，在工业控制中，其调速控制系统占据重要的地位，而直流调速控制
15、系统中最典型一种调速系统就是转速电流双闭环调速系统。现在直流调速理论发展得比较成熟,但要真正设计好一个双闭环调速系统并应用于工程设计却有一定的难度1在工业过程工程中,PID控制器因结构简单、易于实现、鲁棒性好和性价比高等优点,所以得到广泛的应用。控制系统设计最主要的是对PID控制器参数的整定,根据各个被控过程的特性来确定PID控制器的参数大小。PID控制器参数整定的方法很多，概括起来有两大类一是理论数值计算整定，它主要是通过所建立的数学模型,进行理论上的数值计算来确定控制器的参数。不过，这种方法所得到的计算数据必须在实际工程中进行进一步的调整和修改。二是工程整定方法，它主要根据工程经验,直接在
16、控制系统的试验中进行。但无论采用哪一种方法所得到的控制器参数,都需要在实际运行中进行最后调整与完善2。2PID控制器参数整定的研究现状与发展趋势PID控制器自产生以来一直是工业生产过程中应用最广，也是最成熟的控制器。目前绝大多数工业控制器都是PID控制器或其改进型。然而，在越来越复杂的工业过程中，常常难以确定其精确数学模型，无法从理论上准确设计PID控制器的相应参数。此外，在实际的生产现场中，由于控制过程十分复杂，具有高度的非线性性和时变性，而且存在噪音和负载干扰因素，传统PID参数设计方法往往整定不良，性能欠佳，对运行工况的适应性较差，难以8满足对生产过程的控制性能和产品质量的要求。所以对P
17、ID参数的选择，要同时考虑对象的数学模型和实时调节3。目前存在许多传统的PID参数整定方法，如经验整定法，临界比例法、飞升曲线法、衰减曲线法等等，虽然这些方法在实际控制中普遍使用，但是整定的控制性能指标不理想，随着智能计算科学的逐步兴起，智能优化算法在PID参数整定中取得了传统优化算法无法比拟的结果，如采用蚁群算法、遗传算法进行参数寻优取得了较好的结果，但是蚁群算法算法编程复杂，所以应用不广；遗传算法存在早熟、参数依赖性强的缺点4。粒子群算法（PSO）是1995年由KENNEDY和EBERHART共同提出的。PSO算法来源于对鸟群的觅食过程中的迁徙和聚集的模拟，更确切地说是简单个体组成的群体与
18、环境以及个体的互动行为，利用粒子间的互相作用发现复杂搜索区间的最优区域。PSO算法具有计算快速收敛、不易陷入局部最优、所需参数少而且易于实现等特点，引起国际上相关领域众多学者的关注和研究5。3观点与主张标准PSO算法6的基本思想是模拟自然界生物的群体行为来构造的随机优化算法。设在D维空间中，有M个粒子组成一个群落，其中12,IIIIDXXXX,表示第I个粒子在D维空间的当前位置，第I粒子的当前速度用12,IIIIDVVVV,表示；粒子I所经历的最好位置称为BESTP，记作12,IIIIDPPPP,，即个体最好位置；全局极值BESTG，记为12,GGGGDPPPP,，则PSO算法的进化方程描述为
19、11122,NNNNNNIDIDIDIDGDIDVWVCRANDPXCRANDPX（1）11,NNNIDIDIDXXV（2）其中1RAND和2RAND表示为0,1范围内变化的随机数；1C和2C为加速度常数，用来调节每次迭代的步长，一般设置为2；N为迭代次数；W为惯性权重，起着调整算法局部和全局的搜索能力的作用；此外为了减少在进化过程中，粒子离开搜索空间的可能性，粒子的速度IDV被一个最大的速度MAXV限制，即当前对粒子的加速导致其在某维的速度超过最大的速度MAXV，则速度就被限制在MAXV。其中最大速度取决于当前位置与最好位置之间区域的分辨率，如果最大速度太大，可能会飞过最优解，如果最大速度太
20、小，又不能在局部好区间之外进行搜索。9改进的PSO优化算法从标准粒子群算法可以看出，单个粒子在运动的过程中，不仅从自身个体行为中学习经验、获取信息，而且也从群体整体行为中学习经验获取信息，但是这一过程都是把最优个体作为学习对象。在标准粒子群算法中考虑学习群体中最差个体的失败经验。这样速度的更新公式就变更为按照个体极值、全局极值和个体最差值、全局最差值更新，使得粒子有更多的信息来调整自己的状态7。（1）和（2）更新公式如下式11122,NNNNNNIDIDIDIDGDIDVVCRANDPXCRANDPX311,NNNIDIDIDXXV（4）PSO算法及其改进的PSO算法优化PID参数的基本方式有
21、两种，即离线计算和在线计算。当对象的数学模型已知且为线性定常系统时，用离线计算较好，但它与传统的参数整定方法一样，在确定参数后，整个动态控制过程中，其参数是不能变的，极大制约了PID控制特性。在线计算在动态过程的每一步都进行PID参数的寻优计算，使其具有专家PID的控制特性。4总结PSO算法是一种新型的演化计算方法，其算法简单，参数较少，优化性能好。通过分析其优化的原理，给出了一种PSO算法的改进策略，并将改进PSO算法应用于PID参数整定中，获得了良好的优化效果和很好的收敛性。与传统PID参数整定方法相比，采用改进的PSO算法对PID参数进行整定，控制器的控制效果更佳12。主要参考文献1CH
22、AOOU,WEIXINGLIN,COMPARISONBETWEENPSOANDGAFORPARAMETERS,PROCEEDINGSOFTHE2006IEEEINTERNATIONALCONFERENCEONMECHATRONICSANDAUTOMATIONJUNE2528C,2006,LUOYANG,CHINA2祁佳，罗琦，王德强，基于改进粒子群算法的PID控制器参数整定J计算机与现代化,2009年第1期（总第161期）3陈俊强俊，基于粒子群算法的PID控制研究J自动化与仪器仪表,2009年第3期（总第143期）4王伟，张晶涛，柴天佑PID参数先进整定方法综述J自动化学报，2000年第26卷
23、第3期5KENNEDYJ，EBERHARTRC，SHIYSWARMINTELLIGENCEMSANFRANCISCOMORGANKAUFMANPUBLISHERS，20016邵文，左信，张志新改进粒子群优化算法及其在PID参数整定中的应用研究J石油10化丁自动化，2008年第44卷第5期7李立礼，王强，王晓霄改进粒子群优化算法在PID参数整定中的研究J计算机工程与应用，2009年第45卷第25期8陈伯时，电力拖动自动控制系统第3版M机械工业出版社，20049刘金琨，先进PID控制MATLAB仿真第2版M北京电子工业出版社，200410孔敦卫，张勇，张建化新型粒子群优化算法J控制理论与应用,20
24、08年第25卷第1期11陈贵敏，贾建援，韩琪粒子群优化算法的惯性权值递减策略研究J西安交通大学学报，2006年第40卷第1期12李军军吴燕翔甘世红刘雨青匡兴红许波桅，基于梯度PSO算法的PID参数整定，科学技术与工程，2009年第9期11本科毕业设计（20届）直流电动机双闭环控制系统设计与分析12摘要【摘要】随着现代工业过程控制系统的日益复杂和控制精度的日益提高，传统的PID控制器参数整定的方法越来越不能满足工业需求，针对这一现况，提出了一种利用粒子群PSO优化算法对PID参数进行整定的改进策略。通过PSO算法和传统工程设计方法对直流双闭环调速系统的工业典型被控对象一系列的仿真分析、比较、研究
25、，发现PSO算法能获得更好的动态性能指标，有更快的跟随性与更好的鲁棒性，体现了PSO算法在PID控制器参数整定的优越性。【关键词】PSO算法；双闭环控制系统；PID；SIMULINK。13ABSTRACT【ABSTRACT】WITHTHEINCREASINGOFTHEMODERNINDUSTRIALPROCESSCONTROLSYSTEMSSCOMPLEXITYANDTHECONTROLLINGACCURACY,THETRADITIONALPIDCONTROLLERPARAMETERTUNINGHASMOREANDMOREDIFFICULTIESTOMEETINDUSTRIALDEMANDFO
26、RTHISSITUATION,AMODIFIEDPARTICLESWARMOPTIMIZATIONAPPLIEDTOPIDPARAMETERTUNINGISPUTFORWARDTHROUGHASERIESOFSIMULATIONANALYSIS,COMPARISON,RESEARCHONTHEINDUSTRIALTYPICALCONTROLLEDOBJECTOFADCMOTORDOUBLECLOSEDLOOPSPEEDREGULATIONSYSTEMBYTHEPSOALGORITHMANDTHETRADITIONALENGINEERINGDESIGNMETHOD,ITTURNSOUTTHATT
27、HEPSOALGORITHMMETHODOBTAINSBETTERDYNAMICPERFORMANCEINDICATORS,FASTERFOLLOWINGPERFORMANCEANDBETTERROBUSTNESSSOTHEPSOALGORITHMMETHODHASBETTERPERFORMACEONTHEPIDCONTROLLERPARAMETERSTUNING【KEYWORDS】PSOALGORITHM；DOUBLECLOSEDLOOPCONTROLSYSTEM；PID；SIMULINK14目录1绪论1611选题背景1612课题基本内容16121研究对象16122课题的主要工作172双闭环
28、直流调速的工作原理1821调速系统系统的性能指标18211调速系统的稳态性能18212调速系统的动态性能1822开环调速系统1823转速单闭环调速系统1824转速电流双闭环直流调速系统19241稳态结构图和静特性19242双闭环调速系统的起动过程21243双闭环调速系统的动态扰动性能分析223PID控制器2331PID控制器简介23311PID控制器的产生23312PID整定的现状2332PID控制器的基本原理2333PID控制器参数对控制性能的影响24331比例系数对系统性能的影响24332积分时间对系统性能的影响24333微分时间对系统性能的影响244粒子群优化PSO算法介绍2541PSO
29、算法的背景2542基本PSO算法2543PSO算法的设计步骤2644PSO整定PID参数的目标函数选取261545改进PSO算法275双闭环直流调速设计与分析2851双闭环直流调速设计2852电流调节器的工程设计29521电流环动态结构图的化简29522电流调节器的设计29523电流调节器的参数计算3053转速调节器的工程设计31531转速环动态结构图的化简31532转速调节器的设计32533转速调节器的参数计算33534电流和转速调节器的参数3554MATLAB仿真双闭环控制系统模型35541MALAB发展和介绍35542SIMULINK简介36543ASR限幅工程设计法双闭环控制系统仿真3
30、6544ASR线性工程设计法双闭环控制系统仿真40545PSO优化算法双闭环控制系统仿真4455MATLAB仿真双闭环控制系统结果分析486总结51参考文献52致谢错误未定义书签。附录53161绪论11选题背景直流电动机在起、制动等方面具有良好性能，能在比较广泛的范围内平滑调速，在现代工业控制中，其调速控制系统占有重要的地位，而转速电流双闭环调速系统在直流调速控制系统中是最典型一种调速系统。虽然直流调速理论现在理论上和实际上都比较成熟,但是设计好双闭环调速系统并应用于工程设计却不是易事。以偏差比例P、积分I和微分D进行控制的PID控制器是最早提出的反馈控制器之一，在工业过程工程中,因其结构简单
31、、易于实现、鲁棒性好和性价比高等优点,所以得到广泛的应用。控制系统设计最主要的是对PID控制器参数进行整定,根据各个被控过程的特点来确定PID控制器的参数的取值。目前存在许多传统的PID参数整定方法，如飞升曲线法、临界比例法、经验整定法和衰减曲线法等等，虽然这些方法在实际的工业控制中普遍使用，但是整定的控制性能指标并非很理想，随着现代智能计算科学的迅速发展，在PID参数整定中智能优化算法取得了传统优化算法无法比拟的结果，如采用蚁群算法、遗传算法进行参数寻优取得了较好的结果，但是蚁群算法算法编程复杂，所以应用不广；遗传算法存在早熟、参数依赖性强的缺点1。粒子群算法PSO是1995年由KENNED
32、Y和EBERHART共同提出的。PSO算法来源于对鸟群的觅食过程中的迁徙和聚集的模拟，更确切地说是简单个体组成的群体与环境以及个体的互动行为，利用粒子间的互相作用寻求复杂搜索区间的最优区域。PSO算法具有计算快速收敛、所需参数少而且易于实现和不易陷入局部最优等优点，在国际上引起来人相关领域众多学者的关注和研究2。12课题基本内容121研究对象本课题主要研究直流电动机双闭环控制系统设计与分析，并通过改进的粒子群优化算法PSO算法应用于双闭环PID调节控制的方法对系统进行设计和仿真。双闭环调速控制系统具有转速调节器ASR和电流调节器ACR,分别用来调节转速和电流,两者实行嵌套连接,并且都有输出限幅
33、电路。由于双闭环调速系统的最重要被控量是转速,所以把转速环设置为外环,把由电流环设置为内环。这样就构成了转速、电流双闭环系统。直流电动机双闭环控制系统原理见图11所示。17图11直流电动机双闭环控制系统原理其中ASR转速调节器ACR电流调节器TG测速发电机TA电流互感器UPE电力电子变化器NU转速给定电压NU转速反馈电压IU电流给定电压IU电流反馈电压PSO整定PID控制器原理图如图12所示PID控制器PSO优化算法被控对象图12PSOPID控制器结构图122课题的主要工作本课题主要需要解决以下问题1要求在不同信噪比下比较控制的结果。如控制精度，过度过程时间，鲁棒性等性能差异。2讨论各个参数的
34、选择的要求及其对控制结果的影响。3给出算法的具体步骤和流程图，并提供MATLAB或SIMULINK源程序及说明。182双闭环直流调速的工作原理21调速系统系统的性能指标211调速系统的稳态性能每台需要控制转速的设备，它的生产工艺对调速性能都有一定的要求。对于调速时，在最高转速和最低转速范围内，分有级无级调速；对于稳速时，要确保在各种干扰下不允许有过大的转速波动，以确保产品质量；在加、减速方面，起、制动频繁的设备要求加、减速迅速，不宜剧烈速度变化的设备则要求起、制动性能平稳。为了进行定量分析，将前两项要求定义为调速范围和静差率。这两个指标都属于调速系统的稳态性能指标。1调速范围MAXMINNDN
35、，其中MAXN和MINN指的是电动机额定负载时最高和最低转速；2静差率0NNSN，其中NN是指负载由理想空载增加到额定值所对应的转速降落，0N为理想空载的转速4。212调速系统的动态性能动态性能指标可以通过生产工艺对控制系统动态性能的要求转换所得。跟随性能指标和抗绕性都属于能指标控制系统的动态性能指标。1跟随性能指标在给定信号RT的作用下，控制系统输出CT的变化可以通过跟随性能指标来描述。具体的指标主要包括上升时间RT，调节时间ST和超调量。2抗扰性能指标此项性能指标表现为控制系统的抗扰动的能力，主要包括动态降落MAXC和恢复时间VT。22开环调速系统在开环调速系统中，调节控制电压可改变电动机
36、的转速。如果负载的生产过程中的静差率要求不高，开环调速系统可以在一定范围内实现无级调速，然而，许多需要调速的设备经常对静差率有一定的要求，在负载扰动或者突变等情况下要保证静差率在一定的范围内；在这些情况下，开环调速系统常常不能很好的满足要求4。23转速单闭环调速系统转速单闭环控制系统是一种最简单的反馈控制系统，具有反馈控制系统的一般规律，采用转速负反馈的闭环调速系统结构图如图21所示；转速单闭环控制系统是按照转速的偏差来进行控制，只要转速出现偏差，它就会自动纠正转速偏差，所以说引进转速闭环可以让调速系统大幅度的减少转速降落4。19图21采用转速负反馈的闭环调速系统24转速电流双闭环直流调速系统
37、在保证系统稳定的前提下，采用PI调节器的转速单闭环的调速系统的确可以实现转速无静差。但是，如果控制系统需要比较高的的动态性指标，如突加负载时动态转速降小、实现快速起制动等等，转速单闭环的调速系统就会显现出它的不足。然而，转速、电流双闭环直流调速系统很好的解决了这个问题4。241稳态结构图和静特性双闭环调速系统稳态结构图如图32所示。图22双闭环直流调速系统的稳态结构图其中转速反馈系数电流反馈系数SK电力电子变换器的电压放大系数限幅作用存在两种情况1饱和输出值达到限幅值，当调节器饱和时，输出就恒定不变，输出不再随输入量的变化而变化，一直到出现反向的输入信号使调节器退出饱和；202不饱和输出值没有
38、达到限幅值，当调节器不饱和时，由于PI的作用，在稳态时输入偏差电压一直是零4。实际工作中，电流调节器饱和状态一般是不会达到的。所以，对于控制系统的静特性来说，只存在转速调节器的饱和与不饱和。双闭环直流调速系统的静特性如图33所示，图23双闭环直流调速系统的静特性其中0N理想空载转速DMI最大电流。转速调节器不饱和NN0IID,UUNNUUI21由21第一个关系式可得N0UNN，描述的是图23双闭环直流调速系统静特性的RS段。此时，由于ASR不饱和，IU105YSS,N1ENDENDT1TOUTICSLENGTHTOUTJCS1N0WHILEN057JJ1IFJ1N1ELSEIFYOUTJT2T
39、ST1ENDELSEIFT2T1TST2ELSETST1ENDENDENDW102W2089W3001权重因子FW1EW2TSW3SYS_OVERSHOOT适应度函数END3PLTMFUNCTIONSIGMA,TP,TSPLTPIDKPPID1KIPID2SIMOPTSIMSETSRCWORKSPACE,CURRENTTOUT,XOUT,YOUT,YOUT1SIMPSOB,010,SIMOPTMP,TFMAXYOUT峰值和所在的时间58CSLENGTHTOUT时间长度YSSYOUTCS稳态值SIGMAMPYSS/YSS计算超调量TPTOUTTF计算峰值时间计算上升时间I1N0WHILEN0II
40、1IFYOUTI09YSSN1ENDENDTRTOUTI计算调节时间ICS1N0WHILEN0II1IFI1N1ELSEIFYOUTI105YSS；选择5的误差带N1ENDENDT1TOUTICSLENGTHTOUTJCS1N0WHILEN0JJ1IFJ1N1ELSEIFYOUTJT2TST1ENDELSEIFT2T1TST2ELSETST1ENDENDEND画出转速和电流图形PLOTTOUT,YOUT,R,TOUT,YOUT1,BAXISOFFAXISONAXIS0201550XLABELTYLABELID/NTITLE双闭环直流调速系统起动过程的转速和电流波形GRIDONEND4START
41、_GCSJMCLEARCLCWARNINGOFFSIMOPTSIMSETSRCWORKSPACE,CURRENTTOUT,XOUT,YOUT,YOUT1SIMGCSJ,010,SIMOPTMP,TFMAXYOUTCSLENGTHTOUTYSSYOUTCS稳态值SIGMAMPYSS/YSS计算超调量TPTOUTTF计算峰值时间60I1N0WHILEN0II1IFYOUTI0,N1ENDENDIDLYOUT1II1N0WHILEN0II1IFYOUTI09YSSN1ENDENDTRTOUTI计算调节时间ICS1N0WHILEN0II1IFI1N1ELSEIFYOUTI105YSS,N1ENDENDT1TOUTICSLENGTHTOUTJCS1N0WHILEN0JJ1IFJ1N161ELSEIFYOUTJT2TST1ENDELSEIFT2T1TST2ELSETST1ENDENDEND描绘转速和电流的波形图PLOTTOUT,YOUT,R,TOUT,YOUT1,BAXISOFFAXISONAXIS0202000XLABELTYLABELID/NTITLE双闭环直流调速系统起动过程的转速和电流波形GRIDONSIGMA超调量TP峰值时间TS调节时间
