Moderní strategie řízení
Tradiční strategie regulace řízení střídavého servomotoru se většinou používá za předpokladu, že model řízeného objektu je určen, nemění a je lineární a provozní podmínky a provozní prostředí jsou konstantní. Dynamický matematický model střídavého motoru permanentního magnetu střídavého proudu je však nelineární, silně spojený a časově proměnný multivariabilní systém. V případě požadavků na vysoký výkon je třeba zvážit různé nelineární účinky, změny struktury a parametrů objektu a změny v provozním prostředí. A časem se měnící a nejisté faktory, jako jsou environmentální poruchy. Vývoj a aplikace moderní teorie řízení do jisté míry vyrovnává nedostatky klasické teorie řízení s časově měnícím se nelineárním stochastickým systémem.
(1) Přímé řízení točivého momentu
Teorie přímého řízení točivého momentu je vysoce výkonná strategie regulace střídavého proudu navržená profesorem M. depenbrockem z německé univerzity v Porúří a japonským učencem i.takahastem v osmdesátých letech. Řídící strategie je také založena na přesné matematice řízeného objektu. Model, ale na rozdíl od vektorové kontroly, analyzuje matematický model střídavého motoru přímo ve statorovém souřadném systému bez komplexních transformací souřadnic. Orientace statorového pole je přijata, není zapotřebí oddělovacího proudu a vazba točivého momentu a toku je přímo řízena dvoubodovým řízením, který zabraňuje rozložení statorového proudu na točivý a excitační komponenty a přímo řídí stav spínání střídač. Dobrá kontrola, zaměřená na rychlou odezvu točivého momentu pro dosažení vysokého dynamického výkonu momentu. Přímá orientace pole řízení točivého momentu používá vazbu statorového toku, která není ovlivněna parametry rotoru. Pokud je známý odpor statoru, může být pozorován a není citlivý na parametry motoru.
Přímá regulace točivého momentu byla úspěšně aplikována v oblasti indukčního řízení střídače motoru a abb uvedla řadu produktů. Při použití synchronního motoru s permanentními magnety však stále existují problémy s přímým řízením točivého momentu. Přímé řízení točivého momentu využívá hysterezi magnetického řetězce a krouticí moment motoru pulsuje, což přímo ovlivňuje plynulost chodu motoru. Přímá regulace točivého momentu musí sledovat tok vazby a točivý moment. Přesnost je nízká při nízkých rychlostech, což vede k špatnému výkonu motoru a malému rozsahu otáček motoru. Vzhledem k malé indukčnosti statoru motoru je proudový náraz velký, když motor nastartuje a zatížení se mění, a vazba toku a zvlnění točivého momentu jsou velké. Kromě toho, jelikož počáteční poloha vazby toku nelze odhadnout, když je motor stálý, je obtížné nastartovat motor. Ačkoli se někteří učenci doma iv zahraničí snaží v uplynulých letech vylepšit strategii řízení přímého točivého momentu synchronního motoru s permanentními magnety, je obtížné splnit požadavky této technologie řízení servopohonu.
(2) Řízení variabilní struktury posuvného režimu
Řízení proměnné struktury patří do kategorie nelineární kontroly a její nelinearita se projevuje jako diskontinuita řízení, tj. Spínací charakteristika, která mění "strukturu" systému. Ovládání variabilní struktury posuvného režimu nemusí znát matematický model systému. Potřebuje pochopit pouze přibližný rozsah parametrů systému a jeho změny, takže ovládání proměnné struktury má výhody rychlé odezvy, necitlivosti na parametry a změny rušení a není potřeba online identifikace a návrhu. Funkce snižování pořadí a oddělení signálu, když systém vstoupí do stavu posuvného režimu, není přenos stavu systému již ovlivněn původními změnami parametrů a vnějšími poruchami systému, ale je nucen k posunutí blízko úrovně přepínače , s úplnou adaptabilitou a robustností, takže řízení s posuvným režimem bylo úspěšně aplikováno v servomotoru se synchronním motorem s permanentními magnety. Ovšem kvůli regulaci nárazového útoku je nevyhnutelně způsobeno problém s bzučením a problém s bzučením je velkou obtížností při rozšířeném použití ovládacího prvku s variabilní strukturou posuvného režimu. V současné době se v systému servomotoru střídavého proudu změnou struktury klouzavého režimu, jako je použití struktury s klouzavým módem a filtračním zpracováním, je do určité míry vyřešena problematika chvění způsobená řízením variabilní struktury kluzného režimu.
(3) Adaptivní řízení
Adaptivní kontrola byla navrhnuta společností Golcl-well již počátkem padesátých let. Kombinuje řízení zpětné vazby s teorií identifikace a navrhuje vliv změn charakteristik řízeného objektu, driftu a poruchy prostředí v systému, nebo když není mnoho parametrů řízeného procesu nebo jsou tyto parametry v normálním provozu. Změny, zejména pokud jsou pomalé proměnné, jsou optimalizovány vyhledáním určitých ukazatelů výkonu k dokončení úpravy řízeného objektu.
Adaptivní metody, které se v současné době používají pro řízení, jsou modelové referenční adaptivní, kontrola automatické korekce identifikace parametrů a různé nově vyvinuté nelineární adaptivní řízení. Modelový řídicí systém adaptivního řízení nevyžaduje přesný matematický model řídicího objektu a nevyžaduje identifikaci parametrů. Klíčovým problémem je navrhnout zákon o úpravě adaptivních parametrů, aby byla zajištěna stabilita systému, zatímco chybový signál má tendenci nulovat. Hlavní výhodou je, že je snadné provádět a rychle. Existují však některé problémy v adaptivním algoritmu, jako je matematický model a těžkopádná operace, která komplikuje řídicí systém. Například identifikace a korekce parametrů trvá určitou dobu. U systémů s rychlejšími změnami parametrů je výkon řídící jednotky výrazně ovlivněn rychlostí výpočtu systému. Hardwarový aplikační systém musí být vysoký ve střídavém servopohonu, který je obecně implementován 32bitovým digitálním signálovým procesorem (DSP) nebo polním programovatelným hradlovým polem (fpga).
(4) Nelineární řízení zpětné linearizace
Linearizace zpětné vazby je metoda návrhu nelineárního řízení. Jádrem je přeměna nelineární systémové algebry na lineární systém (celý nebo část) tak, aby bylo možno aplikovat dovednosti lineárního systému. Základní rozdíl mezi ním a obyčejnou linearizací spočívá v tom, že linearizací zpětné vazby není dosaženo lineární aproximací systému, ale přechodem ze stavu a zpětnou vazbou. V posledních letech výsledky teoretického výzkumu nelineárních řídících systémů ukazují, že nelineární stavová zpětná vazba a vhodná transformace souřadnic mohou být použity k přesné linearizaci afinního nelineárního systému za určitých podmínek a tato zpětná vazba státu může zaručit kontrolní systém. Stabilita a dobrá dynamická kvalita. Na základě metody přesné zpětné linearizace zpětného odběru se stanoví linearizovaný řídicí model synchronního motoru s permanentními magnety. Po kontrole linearizace zpětné vazby lze realizovat oddělovací řízení osy d a q, aktuální sledovací výkon je dobrý a odezva točivého momentu je rychlá. Rychlost reakce kroku může postupně konvergovat na danou hodnotu bez statického rozdílu, malého překračování a krátkého přechodu.
(5) Inteligentní strategie řízení
Klasické nebo moderní strategie řízení se spoléhají na matematický model motoru a zásadně se nezabývají kontrolními problémy složitých a nejistých systémů. Inteligentní strategie řízení má nelineární charakteristiky a může vyřešit systémy se složitějšími kontrolními objekty, prostředím a úkoly. Inteligentní řízení se zbavuje závislosti na modelu řízeného objektu a ovládá pouze podle skutečného efektu. V řízení může být vyřešena nejistota a nepřesnost systému.
Mezi inteligentní strategie řízení patří fuzzy řízení, řízení neuronových sítí, kontrola expertních systémů a robustní kontrola a kontrola genetického algoritmu. Strategie řízení fuzzy řízení a neuronové sítě jsou zralé při aplikaci servomotoru synchronního motoru s permanentními magnety.
(6) Fuzzy řízení
Fuzzy řízení je druh počítačového numerického řízení založeného na fuzzy agregaci, fuzzy jazykových proměnných a fuzzy logice. Fuzzy řízení sjednocuje matematiku a rozmazanost a jako svůj teoretický základ používá fuzzy množiny, fuzzy jazykové proměnné a fuzzy argumenty, tj. Pomocí fuzzy sad popisuje nejednoznačnost konceptů používaných lidmi každodenně s předchozími znalostmi a zkušenostmi z praxe, jako pravidla kontroly , pomocí simulace stroje k ovládání systému, může realisticky napodobit kontrolní zkušenosti a metodu fuzzy kontroly kvalifikovaných operátorů a odborníků.
Fuzzy argumentace nezávisí na přesných matematických modelech. Podle vstupních a výstupních dat aktuálního systému lze systém řídit v reálném čase s ohledem na provozní zkušenosti provozovatelů. Proto je vhodný pro řešení problémů s řízením nelineárních systémů; Dobrá přilnavost a silná přizpůsobivost, vhodná pro systémy s časovým zpožděním a časovým zpožděním. Avšak schopnost samostudia fuzzy kontroly není silná a pravidla kontroly návrhu závisejí na zkušenostech a odborných znalostech, což může způsobit, že systém je nepřesný. Jednoduché přijetí strategie fuzzy kontroly vyžaduje více kontrolních pravidel, vyžaduje hodně zkušeností zaměstnanců a přesnost kontroly je relativně nízká. Technologie fuzzy řízení byla dobře uplatněna při návrhu regulátoru proudu střídavého servomotoru a regulátoru otáček. V servosystému s vysokými nároky na dynamiku však musí být technologie dále vylepšena.
(7) Řízení neuronové sítě
Výzkum neuronové sítě začal na počátku čtyřicátých let. V osmdesátých letech se teorie neuronové sítě stala průlomem a stala se důležitou větev inteligentní kontroly.
Neuronová síť označuje systém zpracování informací, který simuluje strukturu a funkci lidských nervů kraniální technikou. Ovládání neuronové sítě vkládá výpočtovou funkci do fyzické sítě. V procesu výpočtu má každá základní operace s sebou odpovídající spojení. Model neuronové sítě simuluje proces činnosti neuronů lidského mozku, včetně zpracování, zpracování a ukládání informací. Každý neuron uchovává část obsahu různých informací a některé poškození neuronů a zničení informací vedou pouze k částečnému oslabení sítě. Neuronová síť má výhody ukládání distribuce informací, paralelního zpracování, nelineární aproximace, schopnosti samo-učení a sebeorganizace. Dokáže plně aproximovat libovolně složité nelineární systémy a učit se a přizpůsobit se dynamickým charakteristikám velmi neurčitých systémů. Robustnost, schopná simulovat myšlenkové myšlení, je vhodná pro řešení systémů, které je obtížné popsat pomocí modelů nebo pravidel. V posledních letech se lidé začali snažit aplikovat technologii řízení neuronové sítě (nebo umělou inteligenci ai) na řídicí systémy pohonů střídavého proudu, aby řešily problémy, které je obtížné řešit tradičními metodami. Použití systému nastavování ai má dobré charakteristiky potlačení hluku, odolnost vůči chybám a škálovatelnost a je robustní vůči parametrům. Je důležitým směrem vývoje budoucí technologie řízení motoru.
Vysoce výkonný vývoj servopohonu technologie AC
Servo systém založený na synchronním motoru s permanentními magnety je vývojový směr servořízení. Přestože existuje mnoho metod pro implementaci střídavého servomotoru, stále existují problémy, jako je nízká přesnost systému, špatná spolehlivost a nízká rychlost.
Ať už se jedná o tradiční strategii kontroly, moderní kontrolní strategii nebo inteligentní kontrolní strategii, každá kontrolní strategie má své výhody, ale zároveň existují určité problémy. Je obtížné získat ideální kontrolní efekt z jediné strategie řízení. V budoucnu je směrem vývoje vysoce výkonné technologie servozesilovače střídavého proudu, který zkoumá, jak se infiltrovat a kombinovat různé řídicí strategie, aby se lépe zlepšila regulační výkonnost servosystému. Kompozitní strategie kontroly má v současné době dvě formy: jedna je přijmout novou řídící strategii založenou na klasické strategii kontroly pid, jako je fuzzy kontrola pid, kontrola neuronové sítě pid, expertní kontrola pid atd .; za druhé, přijmout dva nebo více nových typů strategií řízení, jako je řízení fuzzy neuronové sítě, adaptivní fuzzy řízení, fuzzy přímá regulace točivého momentu, adaptivní fuzzy řízení, řídící řízení proměnlivé konstrukce s přímým krouticím momentem atd. Různé strategie se navzájem doplňují výkon systému řízení rychlosti střídavého proudu a zároveň mají silnější robustnost. Komplexní kontrolní strategie se stala předmětem současného výzkumu a hlavním trendem v budoucím vývoji.
Závěr
S přihlédnutím k systému synchrónního motoru s permanentními magnety jsou popsány základní principy, výhody a nevýhody tradiční strategie řízení, moderní strategie řízení a strategie inteligentního řízení v servomotoru střídavého proudu a řídicí technologie vysoce výkonného střídavého servomotoru je předpovídáno. Vývojové trendy poukazují na to, že každá kontrolní strategie má své výhody, ač je to tradiční kontrolní strategie, moderní strategie řízení nebo inteligentní kontrolní strategie, ale zároveň existují určité problémy. Je obtížné získat ideální kontrolní efekt z jediné strategie řízení. V budoucnu je směrem vývoje vysoce výkonné technologie servozesilovače střídavého proudu, který zkoumá, jak se infiltrovat a kombinovat různé řídicí strategie, aby se lépe zlepšila regulační výkonnost servosystému.
