Estratégia de controle moderna
A tradicional estratégia de controle de acionamento de servo motor AC é usada principalmente sob a condição de que o modelo de objeto controlado seja determinado, não se altere e seja linear, e as condições operacionais e o ambiente operacional sejam determinados como constantes. No entanto, o modelo matemático dinâmico do motor síncrono de íman permanente é um sistema multivariado não linear, fortemente acoplado e variável no tempo. No caso de requisitos de alto desempenho, vários efeitos não-lineares, mudanças na estrutura e parâmetros do objeto e mudanças no ambiente operacional devem ser considerados. E fatores variados e incertos no tempo, como distúrbios ambientais. O desenvolvimento e a aplicação da moderna teoria de controle compensam, até certo ponto, as deficiências da teoria clássica de controle no sistema estocástico não-linear, variável no tempo.
(1) controle de torque direto
A teoria de controle de torque direto é uma estratégia de controle de motores CA de alto desempenho proposta pelo professor M. depenbrock da Universidade Alemã de Ruhr e pelo estudioso japonês i.takahash na década de 1980. A estratégia de controle também é baseada na matemática precisa do objeto controlado. O modelo, mas ao contrário do controle vetorial, analisa o modelo matemático do motor CA diretamente no sistema de coordenadas do estator sem transformações de coordenadas complexas. A orientação do campo do estator é adotada, nenhuma corrente de desacoplamento é necessária, e a ligação de torque e fluxo é diretamente controlada pelo controle de duas posições, que evita a decomposição da corrente do estator em componentes de torque e excitação e controla diretamente o estado de comutação. o inversor. Bom controle, com foco na resposta rápida do torque para alcançar alto desempenho dinâmico de torque. A orientação do campo de controle de torque direto usa a ligação do fluxo do estator, que não é afetada pelos parâmetros do rotor. Desde que a resistência do estator seja conhecida, ela pode ser observada e não é sensível aos parâmetros do motor.
A tecnologia de controle de torque direto tem sido aplicada com sucesso no campo de controle de inversor de motor de indução, e a abb lançou uma série de produtos. No entanto, na aplicação do motor síncrono de ímã permanente, ainda há alguns problemas no controle de torque direto. O controle de torque direto utiliza a histerese da corrente magnética, e o torque do motor é pulsante, o que afeta diretamente a suavidade do motor em funcionamento. O controle direto do torque precisa observar a ligação do fluxo e o torque. A precisão é fraca em velocidades baixas, resultando em desempenho de funcionamento ruim do motor e pequena faixa de velocidade do motor. Devido à pequena indutância do estator do motor, o impacto da corrente é grande quando o motor parte e a carga muda, e a ligação do fluxo e a ondulação do torque são grandes. Além disso, uma vez que a posição inicial da ligação de fluxo não pode ser estimada quando o motor está parado, o motor é difícil de iniciar. Embora alguns estudiosos em casa e no exterior tenham tentado e aprimorado a estratégia de controle de torque direto do motor síncrono de ímã permanente nos últimos anos, este esquema de controle é difícil de atender aos requisitos da tecnologia de servo-drive AC.
(2) controle da estrutura variável do modo deslizante
O controle de estrutura variável pertence à categoria de controle não linear, e sua não-linearidade aparece como a descontinuidade do controle, ou seja, uma característica de comutação que altera a "estrutura" do sistema. O controle da estrutura variável do modo deslizante não precisa conhecer o modelo matemático do sistema. Ele só precisa entender a faixa aproximada dos parâmetros do sistema e suas alterações, de modo que o controle da estrutura variável tenha as vantagens de resposta rápida, insensibilidade a parâmetros e alterações de perturbação, e nenhuma necessidade de identificação e design on-line. Com a função de reduzir a ordem e o desacoplamento, quando o sistema entra no estado de modo deslizante, a transferência do estado do sistema não é mais afetada pelas alterações de parâmetros originais e perturbações externas do sistema, mas é forçada a deslizar perto do plano de comutação , com total auto-adaptabilidade e robustez, de modo que o controle do modo deslizante foi aplicado com sucesso no sistema servo do motor síncrono de ímã permanente. No entanto, devido ao controle bang-bang, o problema de tagarelice é inevitavelmente causado, e o problema de tagarelice é uma grande dificuldade na ampla aplicação do controle de estrutura variável de modo deslizante. No presente, no sistema de motor servo AC, alterando a estrutura do modo de deslizamento, como o uso de estrutura de modo deslizante de alta ordem e processamento de filtragem, o problema de vibração causado pelo controle de estrutura variável do modo deslizante é resolvido em alguma extensão.
(3) controle adaptativo
O controle adaptativo foi proposto por Golcl-bem no início dos anos 50. Combina o controle de feedback com a teoria da identificação e propõe a influência de mudanças nas características do objeto controlado, deriva e perturbação ambiental no sistema, ou quando não há muitos parâmetros do processo controlado ou estes parâmetros estão em operação normal. Alterações, especialmente quando há variáveis lentas, são otimizadas, buscando determinados indicadores de desempenho para concluir o ajuste do objeto controlado.
Os métodos adaptativos atualmente aplicados ao controle são o modelo adaptativo de referência, o controle de autocorreção de identificação de parâmetros e vários controles adaptativos não-lineares recentemente desenvolvidos. O sistema de controle adaptativo de referência do modelo não requer um modelo matemático preciso do objeto de controle e não requer identificação de parâmetro. O principal problema é projetar uma lei de ajuste de parâmetros adaptativos para garantir a estabilidade do sistema e, ao mesmo tempo, fazer com que o sinal de erro tenda a zero. A principal vantagem é que é fácil de implementar e rápido. No entanto, existem alguns problemas no algoritmo adaptativo, como o modelo matemático e a operação incômoda, o que complica o sistema de controle. Por exemplo, a identificação e correção de parâmetros levam um período de tempo. Para sistemas com alterações de parâmetros mais rápidas, o desempenho do controle é bastante afetado pela velocidade de cálculo do sistema. O hardware do sistema de aplicativo precisa estar no drive servo AC, que geralmente é implementado por um processador de sinal digital (DSP) de 32 bits ou um FPGA (Field Programmable Gate Array).
(4) Controle de linearização de feedback não linear
A linearização de realimentação é um método de design de controle não linear. A idéia central é converter uma álgebra de sistema não linear em um sistema linear (total ou parcial) para que as habilidades do sistema linear possam ser aplicadas. A diferença fundamental entre ele e a linearização comum é que a linearização de feedback não é obtida por aproximação linear do sistema, mas por transição de estado e feedback. Nos últimos anos, os resultados de pesquisas teóricas de sistemas de controle não lineares mostram que o feedback de estado não linear e a transformação de coordenadas apropriada podem ser usados para linearizar precisamente um sistema não linear afim em certas condições, e este feedback de estado pode garantir o sistema de controle. Estabilidade e boa qualidade dinâmica. Baseado no método de controle de linearização de feedback preciso, o modelo de controle linearizado do motor síncrono de ímã permanente é estabelecido. Após o controle de linearização de feedback, o controle de desacoplamento dos eixos d e q pode ser realizado, o desempenho de rastreamento atual é bom e a resposta de torque é rápida. A resposta do passo de velocidade pode convergir gradualmente para um determinado valor, sem diferença estática, pequeno overshoot e processo de transição curto.
(5) estratégia de controle inteligente
Estratégias de controle clássicas ou modernas dependem do modelo matemático do motor e não tratam fundamentalmente dos problemas de controle de sistemas complexos e incertos. A estratégia de controle inteligente possui características não lineares e pode resolver sistemas com objetos, ambientes e tarefas de controle mais complexos. O controle inteligente elimina a dependência do modelo de objeto controlado e controla apenas de acordo com o efeito real. No controle, a incerteza e imprecisão do sistema podem ser resolvidas.
Estratégias inteligentes de controle incluem controle difuso, controle de redes neurais, controle de sistemas especialistas e controle robusto e controle de algoritmos genéticos. O controle difuso e as estratégias de controle de redes neurais são maduros na aplicação do sistema servo motor síncrono de ímã permanente.
(6) controle difuso
O controle fuzzy é um tipo de controle numérico computacional baseado em agregação fuzzy, variáveis lingüísticas difusas e raciocínio lógico fuzzy. O controle difuso unifica matemática e imprecisão, e usa conjuntos nebulosos, variáveis lingüísticas difusas e raciocínio nebuloso como base teórica, ou seja, usando conjuntos nebulosos para descrever a ambiguidade nos conceitos usados pelas pessoas todos os dias, com conhecimento prévio e experiência de especialistas como regras de Controle. , usando simulação de máquina para controlar o sistema, pode realisticamente imitar a experiência de controle e controle difuso método de operadores qualificados e especialistas.
O raciocínio difuso não depende de modelos matemáticos precisos. De acordo com os dados de entrada e saída do sistema atual, o sistema pode ser controlado em tempo real com referência à experiência de operação dos operadores de campo. Portanto, é adequado para resolver os problemas de controle de sistemas não lineares; Boa aderência e forte adaptabilidade, adequada para sistemas de tempo variável e de atraso de tempo. No entanto, a capacidade de auto-aprendizagem do controle difuso não é forte, e as regras de controle de projeto dependem da experiência e do conhecimento especializado, o que pode fazer com que o sistema seja impreciso. A simples adoção da estratégia de controle difusa requer mais regras de controle, requer muita experiência da equipe e a precisão do controle é relativamente baixa. A tecnologia de controle fuzzy foi bem aplicada no projeto do regulador de corrente e do regulador de velocidade do sistema de servomotor CA. No entanto, no sistema servo com requisitos dinâmicos elevados, a tecnologia ainda precisa ser melhorada.
(7) controle de rede neural
A pesquisa da rede neural começou no início dos anos 1940. Nos anos 80, a teoria da rede neural fez um grande avanço e tornou-se um ramo importante do controle inteligente.
Rede neural refere-se a um sistema de processamento de informação que simula a estrutura e função dos nervos cranianos humanos por técnicas de engenharia. O controle da rede neural incorpora a função de cálculo na rede física. No processo de cálculo, cada operação básica tem uma conexão correspondente com ela. O modelo de rede neural simula o processo de atividade dos neurônios do cérebro humano, incluindo o processamento, processamento e armazenamento de informações. Cada neurônio armazena parte do conteúdo de uma variedade de informações, e alguns danos nos neurônios e destruição de informações levam apenas ao enfraquecimento parcial da rede. A rede neural possui as vantagens de armazenamento de distribuição de informações, processamento paralelo, aproximação não linear, capacidade de autoaprendizagem e auto-organização. Ele pode se aproximar totalmente de sistemas não lineares arbitrariamente complexos e pode aprender e se adaptar às características dinâmicas de sistemas severamente incertos. A robustez, com a capacidade de simular o pensamento da imagem humana, é adequada para lidar com sistemas difíceis de descrever com modelos ou regras. Nos últimos anos, as pessoas começaram a tentar aplicar tecnologia de controle de rede neural (ou inteligência artificial ai) nos sistemas de controle de acionamento de motor AC para resolver problemas que são difíceis de resolver pelos métodos tradicionais. O uso do sistema de ajuste ai tem boas características de supressão de ruído, tolerância a falhas e escalabilidade, e é robusto para os parâmetros. É uma importante direção de desenvolvimento da futura tecnologia de controle de motores.
Tendência de desenvolvimento de tecnologia de controle servo AC de alto desempenho
O sistema servo baseado no motor síncrono de imã permanente é a direção de desenvolvimento do servocomando. Embora existam muitos métodos para implementar o controle de servo AC, ainda há problemas, como baixa precisão do sistema, baixa confiabilidade e desempenho de baixa velocidade.
Seja uma estratégia de controle tradicional, uma estratégia de controle moderna ou uma estratégia de controle inteligente, cada estratégia de controle tem suas vantagens, mas ao mesmo tempo há alguns problemas. É difícil obter o efeito de controle ideal a partir de uma única estratégia de controle. É a direção de desenvolvimento da tecnologia de controle de servo AC de alto desempenho no futuro para explorar como se infiltrar e compor várias estratégias de controle para melhorar melhor o desempenho de controle do sistema servo. Atualmente, a estratégia de controle composto tem duas formas: uma é adotar uma nova estratégia de controle baseada na estratégia clássica de controle de pid, como controle de puzz fuzzy, controle de pid de rede neural, controle de pid de especialista, etc .; segundo, adotar dois ou mais novos tipos de controle Estratégias como controle de rede neural fuzzy, controle fuzzy adaptativo, controle de torque direto difuso, controle difuso adaptativo, controle de estrutura variável de modo deslizante de torque direto, etc. As várias estratégias se complementam para melhorar ainda mais o desempenho do sistema de controle de velocidade AC, e ao mesmo tempo ter robustez mais forte. A estratégia de controle composto tornou-se o foco da pesquisa atual e uma tendência importante no desenvolvimento futuro.
Conclusão
Tomando o sistema de motor síncrono de ímã permanente como exemplo, os princípios básicos, vantagens e desvantagens da estratégia de controle tradicional, estratégia de controle moderna e estratégia de controle inteligente no sistema servo motor CA são descritos separadamente, e a tecnologia de controle do sistema servo motor CA de alto desempenho está previsto. A tendência de desenvolvimento aponta que, seja uma estratégia de controle tradicional, uma estratégia de controle moderna ou uma estratégia de controle inteligente, cada estratégia de controle tem suas vantagens, mas, ao mesmo tempo, há alguns problemas. É difícil obter o efeito de controle ideal a partir de uma única estratégia de controle. É a direção de desenvolvimento da tecnologia de controle de servo AC de alto desempenho no futuro para explorar como se infiltrar e compor várias estratégias de controle para melhorar melhor o desempenho de controle do sistema servo.
