基于plc控制的交流電機變頻調速系統(tǒng)畢業(yè)設計

1、<p>　　本科畢業(yè)設計（論文）</p><p><b>　　摘要</b></p><p>　　交流電機作為運動控制的關鍵部分，在油田注水中起著十分重要的作用。本設計是基于羅克韋爾PLC的交流電機變頻調速系統(tǒng)，完成數(shù)據(jù)實時采集、控制量實時輸出和控制過程的實時監(jiān)控，達到系統(tǒng)響應快速、控制精確的目的。</p><p>　　論文以羅克韋爾P

2、LC作為控制器，變頻器作為執(zhí)行機構，異步電機作為控制對象，測速發(fā)電機作為檢測機構，在羅克韋爾以太網(wǎng)和控制網(wǎng)平臺上搭建控制回路。在控制器中加入PID控制，模糊PID控制，單神經(jīng)元自適應PID控制，得到它們的動態(tài)響應曲線，并對動態(tài)性能和穩(wěn)態(tài)性能進行對比。</p><p>　　結果表明，PID控制使系統(tǒng)具有很高的穩(wěn)態(tài)精度，動態(tài)性能較差；模糊PID使系統(tǒng)具有良好的動態(tài)響應和很高的穩(wěn)態(tài)精度；單神經(jīng)元自適應PID控制有良好的

3、動態(tài)響應和較強的魯榜性。實驗證明通過控制算法的改進，系統(tǒng)性能得到了大大提高。所以，PLC交流調速系統(tǒng)可以廣泛應用于油田注水系統(tǒng)中。</p><p>　　關鍵詞：異步電機；變頻控制；PID；模糊PID；單神經(jīng)元自適應PID；羅克韋爾網(wǎng)絡</p><p><b>　　Abstract</b></p><p>　　AC motor as a key

4、part of the motion control, plays an important role in the oilfield water injection.This experimental design an Ac speed adjustment system based on Rockwell automation PLC, completes data real-time gathering, the control

5、 quantity real-time output and the controlled process real-time monitoring, achieves the system response to be fast, control precise goal.</p><p>　　The system use Rockwell PLC as controller, frequency conver

6、ter as actuator, asynchronous machine as controlled object, tachometer generator as feeler mechanism. Build the control loop in the Rockwell Ethernet and the control net platform. Joins the PID control, fuzzy PID, Single

7、 neuron adaptive PID in the controller the control, obtains their dynamic response curve, and carries on the contrast to the dynamic property and the stable state performance.</p><p>　　The result indicated t

8、hat the PID control enables the system to have the very high stable state precision, but the dynamic property is bad; Fuzzy PID enables the system to have the good dynamic response and the very high stable state precisio

9、n. Single neuron adaptive PID control has a good dynamic response and strong adaptability. Experimental results show that the control algorithm, the system performance has been greatly improved.Therefore, the PLC AC vari

10、able speed system can be widely used i</p><p>　　Keywords: Asynchronous motor; Variable frequency control ; PID; Fuzzy PID; Single neuron adaptive PID；Rockwell network</p><p><b>　　目錄</b&

11、gt;</p><p><b>　　1緒論1</b></p><p><b>　　1.1應用背景1</b></p><p>　　1.2研究目的和意義2</p><p>　　1.3電機控制的現(xiàn)狀及其發(fā)展趨勢2</p><p>　　1.4羅克韋爾系統(tǒng)簡介2</p&

12、gt;<p><b>　　1.5設計內容3</b></p><p>　　2基于羅克韋爾系統(tǒng)的交流調速系統(tǒng)設計5</p><p>　　2.1研究對象說明5</p><p>　　2.2系統(tǒng)總體設計5</p><p>　　2.2.1變頻調速原理5</p><p>　　2.2.2總

13、體設計6</p><p>　　2.2.3控制方案設計7</p><p><b>　　2.3硬件描述9</b></p><p>　　2.3.1控制器及I/O模塊9</p><p>　　2.3.2執(zhí)行機構及控制對象9</p><p>　　2.3.3檢測機構11</p><

14、;p><b>　　3系統(tǒng)仿真12</b></p><p>　　3.1電機模型的建立12</p><p>　　3.2PID控制14</p><p>　　3.2.1PID控制原理14</p><p>　　3.2.2 Kp、Ki、Kd參數(shù)的作用14</p><p>　　3.2.3PID仿

15、真15</p><p>　　3.3模糊控制17</p><p>　　3.3.1模糊控制基本原理17</p><p>　　3.3.2Ke、Kc、Ku參數(shù)的作用17</p><p>　　3.3.3模糊仿真17</p><p>　　3.4單神經(jīng)元自適應PID仿真19</p><p>　　3

16、.4.1單神經(jīng)元自適應PID的基本原理19</p><p>　　3.4.2單神經(jīng)元自適應PID參數(shù)的作用20</p><p>　　3.4.3單神經(jīng)元自適應PID仿真20</p><p>　　3.5控制方案的仿真比較22</p><p><b>　　4程序設計23</b></p><p>

17、　　4.1PLC程序設計步驟23</p><p>　　4.1.1建立通訊網(wǎng)絡23</p><p>　　4.1.2編程23</p><p>　　4.1.3網(wǎng)絡規(guī)劃26</p><p>　　4.2PID程序設計27</p><p>　　4.3模糊PID程序設計28</p><p>　　4

18、.3.1模糊PID流程圖28</p><p>　　4.3.2模糊控制部分流程圖28</p><p>　　4.3.3模糊表的制定29</p><p>　　4.4單神經(jīng)元自適應PID程序設計30</p><p>　　4.4.1單神經(jīng)元的建立30</p><p>　　4.5監(jiān)控組態(tài)軟件設計31</p>

19、<p>　　4.5.1 OPC服務器的建立31</p><p>　　4.5.2監(jiān)控界面的設計32</p><p>　　5系統(tǒng)調試及實驗結果34</p><p>　　5.1 PID控制實驗結果34</p><p>　　5.2模糊PID控制實驗結果35</p><p>　　5.3單神經(jīng)元自適應PID

20、控制實驗結果37</p><p>　　5.4控制方案的比較37</p><p><b>　　6總結與展望39</b></p><p><b>　　6.1總結39</b></p><p><b>　　6.2展望39</b></p><p><

21、;b>　　致謝41</b></p><p><b>　　參考文獻42</b></p><p><b>　　附錄一S函數(shù)43</b></p><p>　　附錄二PLC程序45</p><p><b>　　附錄三實物圖50</b></p>

22、<p><b>　　1緒論</b></p><p><b>　　1.1應用背景</b></p><p>　　在油田開發(fā)過程中，通過注水保持地層壓力，是實現(xiàn)原油高產(chǎn)、穩(wěn)定的重要手段。對于斷裂區(qū)塊的油田，每個區(qū)塊注水范圍小，注水量隨開采狀況的變化，需要經(jīng)常調整，大部分注水站都存在額定流量與實際流量不相匹配的問題。</p>&l

23、t;p>　　油田注水由于壓力高、水量大，注水電機大多是大功率電動機。傳統(tǒng)的手動調節(jié)閥門控制方式啟動和停止需要人操作，還需要人工手動調節(jié)流量、控制壓力，基本很難實現(xiàn)。從前面技術來看，要穩(wěn)定注水水泵的流量、壓力等運行參數(shù)，而且使注水泵保持在高效區(qū)運行，實現(xiàn)系統(tǒng)的優(yōu)化運行，單靠管網(wǎng)的優(yōu)化和控制閥門的節(jié)流、打回流和停泵等方法是不適用的。因此，采用變頻調速控制器對油田注水泵用電動機實行變轉速的調節(jié)，實現(xiàn)注水泵變水量控制是一項非常有效的節(jié)能措

24、施。如下圖2.1所示是注水站控制系統(tǒng)的組成框圖。該系統(tǒng)通過智能傳感器組對現(xiàn)場各注水泵機組的壓力、溫度、流量、電流、電壓、用電量、振動量、水位、油位、噪聲等物理量進行自動監(jiān)測，并將監(jiān)測結果由一根數(shù)據(jù)總線傳輸給可編程控制器PLC，經(jīng)可編程控制器數(shù)據(jù)計算以及注水站生產(chǎn)系統(tǒng)運行優(yōu)化處理后，送至變頻器去控制各泵出口電動閥門，通過電機的無級調速來控制各泵的排量。從而達到高效節(jié)能的注水作業(yè)。</p><p>　　圖1.1注水站

25、控制系統(tǒng)組成框圖</p><p>　　1.2研究目的和意義</p><p>　　交流電機在工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中得到了十分廣泛的應用，其調速方法具有十分重要的作用。好的調速系統(tǒng)不僅能提高工作效率，還能達到節(jié)能的效果。本設計是針對油田注水系統(tǒng)中電機控制方案的研究。其中交流電機采用PLC變頻調速技術，使交流電機具有了與直流調速相當?shù)恼{速性能。并在控制中加入各種控制算法，可以改善系統(tǒng)的動態(tài)性能和提高穩(wěn)態(tài)精

26、度。</p><p>　　1.3電機控制的現(xiàn)狀及其發(fā)展趨勢</p><p>　　電機作為運動控制系統(tǒng)中的關鍵部分，正朝著以下三個方向發(fā)展:</p><p>　　（1）交流化。交流電機與直流電機相比，由于沒有換向器，結構簡單，制造方便，比較牢固，容易做成高轉速、高電壓、大電流、大容量的電機，并且安裝環(huán)境要求低，適用于易燃、易爆、多塵等場合。特別是隨著變頻調速技術的發(fā)展

27、，交流電機具有了優(yōu)異的調速性能，交流調速取代直流調速己成為一種不可逆轉的趨勢。</p><p>　　（2）網(wǎng)絡化。微處理器的發(fā)展，使數(shù)字控制器簡單而又靈活，同時為聯(lián)網(wǎng)提供了可能。系統(tǒng)規(guī)模的擴大和系統(tǒng)復雜性的提高，需要遠程控制多種設備協(xié)同工作，高速安全的網(wǎng)絡為此提供了方便。</p><p>　　（3）智能化。借助于數(shù)字和網(wǎng)絡技術，智能控制己經(jīng)深入到運動控制系統(tǒng)的各個方面。例如:模糊控制、神經(jīng)

28、網(wǎng)絡控制等大大改善了控制系統(tǒng)的性能[1]。</p><p>　　1.4羅克韋爾系統(tǒng)簡介</p><p>　　羅克韋爾三層網(wǎng)絡Netlinx，包括以太網(wǎng)、控制網(wǎng)、設備網(wǎng)，如圖1.1所示。在此網(wǎng)絡架構上，可以實現(xiàn)遠程數(shù)據(jù)實時采集和實時輸出，完成精確而又復雜的控制。</p><p>　　NetLinx定義了三種最基本的功能：</p><p>　?。?/p>

29、1）實時控制?；诳刂破骰蛑悄茉O備內所儲存的組態(tài)信息，通過網(wǎng)絡通信中的狀態(tài)變化來實現(xiàn)實時控制，可提供操作或過程中的實時工廠級數(shù)據(jù)交換。</p><p>　?。?）網(wǎng)絡組態(tài)。通過總線既可實現(xiàn)對同層網(wǎng)絡的組態(tài)，也可實現(xiàn)上層網(wǎng)絡對下層網(wǎng)絡的組態(tài)。網(wǎng)絡組態(tài)可以在網(wǎng)絡啟動時進行，而設備參數(shù)修改或控制器邏輯修改也可在線通過網(wǎng)絡實現(xiàn)。</p><p>　?。?）數(shù)據(jù)采集。基于既定節(jié)拍或應用需要來方便地實

30、現(xiàn)數(shù)據(jù)采集。所需要的數(shù)據(jù)通過人機接口顯示，包括趨勢分析、配方管理、系統(tǒng)維護和故障診斷等。</p><p>　　ControlLogix系統(tǒng)不僅具有先進的通訊能力和最新的I/O技術，而且同時提供順序、過程、運動和傳動控制。一個簡單的ControlLogix系統(tǒng)是由一個獨立的控制器和處于同一框架上的I/O模塊組成。ControlLogix系統(tǒng)背板在模塊之間提供高速的通訊通道?？梢允褂脝为毜耐ㄓ嵔涌谀K來實現(xiàn)背板與Et

31、herNet/IP、ControlNet、DeviceNet和普通的RemoteI/O鏈路之間的接口。因背板上有多個通訊接口模塊，可以通過鏈路將一條報文發(fā)送到某模塊的端口，并通過背板從另一個模塊的端口傳遞出來，然后沿著另一個鏈路發(fā)送到最終的目的地[5]。</p><p>　　圖1.2 Netlinx三層網(wǎng)絡架構</p><p><b>　　1.5設計內容</b><

32、;/p><p>　　本設計是基于羅克韋爾自動化Netlinx開放式網(wǎng)絡架構和ControlLogix系統(tǒng)，采用交流變頻技術，運用三種控制算法實現(xiàn)對三相異步電動機的控制。內容安排如下：</p><p>　　第一章緒論。簡單介紹了應用背景，課題研究的目的及意義，電機控制發(fā)展的現(xiàn)狀及趨勢以及羅克韋爾網(wǎng)絡。</p><p>　　第二章基于羅克韋爾系統(tǒng)的交流調速系統(tǒng)設計。主要介紹

33、了變頻調速原理，系統(tǒng)的總體及方案設計，硬件選型等。</p><p>　　第三章系統(tǒng)仿真。包括了交流電機模型的建立，PID控制系統(tǒng)仿真，模糊控制系統(tǒng)仿真，單神經(jīng)元自適應PID系統(tǒng)的仿真。</p><p>　　第四章軟件設計。PLC軟件設計和上位機監(jiān)控軟件設計。其中PLC軟件設計包括建立通訊網(wǎng)絡，規(guī)劃網(wǎng)絡，編寫控制程序，在控制器中加入不同的控制算法，如PID和模糊算法。上位機監(jiān)控軟件設計采用力

34、控組建監(jiān)控畫面，完成對系統(tǒng)的監(jiān)測和控制。</p><p>　　第五章控制過程調試。對不同控制方案進行現(xiàn)場調試，得到滿意的曲線，然后對三種方案進行對比。</p><p><b>　　第六章總結和展望。</b></p><p>　　2基于羅克韋爾系統(tǒng)的交流調速系統(tǒng)設計</p><p><b>　　2.1研究對象說明

35、</b></p><p>　　在油田注水增壓系統(tǒng)中，選用的注水泵幾乎都是大功率型號的，比如3DWH200型號。具體參數(shù)如下表2.1：</p><p>　　表2.1 3DWH200油田注水高壓泵性能參數(shù)</p><p>　　油田注水系統(tǒng)中變頻器也是大功率的，例如艾默生TD2000-4T2200G變頻器。額定容量為280kVA，額定輸入電流430A，額定輸出

36、電流426A，適配電機220kW。</p><p>　　在羅克韋爾實驗室中，無法做到用大功率電機和變頻器來進行調試，所以采用小功率設備進行模擬仿真和實驗。實驗室采用的是三相繞線式異步電動機DJ17，額定功率120W，額定電壓220V(Y),額定電流0.6A，額定轉速1380r/min。</p><p>　　變頻器采用PowerFlex40，額定輸入電壓240V, 額定輸出電流2.3A, 額

37、定功率0.4KW。</p><p>　　通過以上說明可知，實際油田注水采用的設備和實驗室設備有很大差異。但因其原理構成基本相同，因此具有一定通用性。</p><p><b>　　2.2系統(tǒng)總體設計</b></p><p>　　2.2.1變頻調速原理</p><p>　　異步電動機通入對稱的三相交流電，此時電機氣隙內會產(chǎn)生

38、一個旋轉磁場，這個旋轉磁場的轉速，稱為同步轉速，它與輸入頻率及電機的極對數(shù)的關系如下:</p><p><b>　?。?-1）</b></p><p>　　這個旋轉的氣隙磁場切割轉子導體，在轉子導條中產(chǎn)生感應電流，該電流與氣隙磁場作用下，使轉子導條受到電磁力，電磁力產(chǎn)生電磁轉矩，會使轉子以小于的轉速同向異步旋轉。</p><p><b&g

39、t;　　異步電機轉差率：</b></p><p><b>　?。?-2）</b></p><p><b>　　異步電機轉速：</b></p><p><b>　?。?-3）</b></p><p>　　由公式（2-3），如果電機的不變，轉差率不變，那么轉速與頻率輸入

40、頻率成正比關系。頻率越高，轉速越高；反之，轉速越低。</p><p>　　實際上，當電機確定后，為定值，且變頻調速屬于轉差功率不變型調速方法，電機旋轉時保持有限的轉差率。因而變頻調速的性能非常好，具有高效率、高精度、調速范圍廣、平滑性較高、機械特性較硬的優(yōu)點。因此，變頻調速是交流異步電機一種比較合理和理想的調速方法，它被廣泛地應用于對電機的調速[1]。</p><p><b>　

41、　2.2.2總體設計</b></p><p>　　以控制器Controllogix為核心，應用以太網(wǎng)和控制網(wǎng)絡，選擇變頻器作為執(zhí)行機構，異步電機作為控制對象，測速發(fā)電機作為檢測機構，構成閉環(huán)控制回路。框圖如圖2.1所示。</p><p>　　圖2.1系統(tǒng)總體結構框圖</p><p>　　2.2.3控制方案設計</p><p>&l

42、t;b>　　方案一：PID控制</b></p><p>　　PID具有結構簡單，參數(shù)易于整定，應用面廣等特點，設計的控制對象可以有精確模型，也可以是灰箱或黑箱系統(tǒng)，總體而言，它主要有如下優(yōu)點:</p><p>　?。?）原理簡單，應用方便，參數(shù)整定靈活;</p><p>　?。?）適用性強。目前它已廣泛應用各個工業(yè)生產(chǎn)行業(yè)，</p>

43、<p>　　（3）魯棒性強，即其控制的品質對受控對象的變化不太敏感。</p><p>　　系統(tǒng)框圖如圖2.2所示，通過給定轉速和反饋的轉速做比較，差值通過PID模塊計算來控制變頻器的輸出。</p><p>　　圖2.2PID控制系統(tǒng)框圖</p><p>　　方案二：模糊和PID并聯(lián)控制</p><p>　　PID控制能夠消除穩(wěn)態(tài)誤差

44、，但系統(tǒng)的快速性和抗干擾能力都不理想。模糊控制具有非常強的抗干擾能力，但是無法從根本上消除穩(wěn)態(tài)誤差，控制精度很低。而將模糊控制技術和傳統(tǒng)的PID控制相結合，將模糊控制和PID控制的優(yōu)點很好的結合起來。目前應用較為廣泛的是模糊控制與PID控制的串聯(lián)或者模糊控制與PID控制相并。本系統(tǒng)采用最簡單的模糊與PID的復合并聯(lián)方式，即當系統(tǒng)偏差較小時，采用傳統(tǒng)的PID控制，當系統(tǒng)出現(xiàn)較大的偏差時，則切換采用模糊控制。系統(tǒng)框圖見圖2.3。</p

45、><p>　　圖2.3模糊和PID并聯(lián)控制框圖</p><p>　　方案三：單神經(jīng)元自適應PID控制</p><p>　　人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ANN）的優(yōu)點：由多個小處理單元組成，每個處理單元功能簡單，大量簡單處理單元集體的，并行的活動得預期的結果，具有較快的處理速度；非常強的容錯性；記憶信息存儲性在神經(jīng)元之間的連接權值上；學習能力十分強大。</p><p

46、>　　單神經(jīng)元作為構成神經(jīng)網(wǎng)路偶的基本單位，具有自學習和自適應能力，而且結構簡單易于計算，傳統(tǒng)的PID控制器具有結構簡單、調整方便、參數(shù)整定與工程指標聯(lián)系密切的特點，這兩者結合可以在一定程度上解決傳統(tǒng)PID控制器不易在線實時整定參數(shù)，難于對一些復雜過程和參數(shù)時變系統(tǒng)進行有效控制的不足?？刂瓶驁D如圖2.4，反饋和給定轉速通過轉換器轉換過后經(jīng)由函數(shù)f計算得到輸出偏差量。再經(jīng)過計算得出變頻器的頻率控制量。</p><

47、p>　　圖2.4單神經(jīng)元自適應PID控制框圖</p><p><b>　　2.3硬件描述</b></p><p>　　2.3.1控制器及I/O模塊</p><p>　　控制器選擇controllogix 1756-5561。</p><p>　　I/O模塊選擇ACN1794，F(xiàn)Lex I/O遠程模塊。</p&

48、gt;<p>　　模擬輸入與輸出分別選擇input CH0和output CH0，量程選擇-10-10V二進制補碼百分比。</p><p>　　Flex I/O輸入輸出轉換：</p><p>　　表2.2 A/D轉換關系</p><p>　　由上表可以看出，模擬輸入與輸出電壓值與A/D轉換倍數(shù)關系為b=1000。</p><p>

49、;　　2.3.2執(zhí)行機構及控制對象</p><p>　　變頻器作為執(zhí)行機構，其結構為主電路（整流器，中間直流環(huán)節(jié)，逆變器）和控制電路組成。變頻器采用基頻以下調速，即恒壓頻比調速。本實驗采用的變頻器PowerFlex40。</p><p>　　變頻器的啟停和反轉采用數(shù)字量控制，每個數(shù)字量需要6mA電流（圖2.5）。頻率控制采用模擬量控制（圖2.6）。具體接線如下圖所示。</p>

50、<p>　　圖2.5變頻器與數(shù)字I/O連接 圖2.6變頻器與模擬I/O連接</p><p>　　變頻器PowerFlex40參數(shù)設置如表2.3所示。</p><p>　　表2.3 變頻器參數(shù)設置</p><p>　　變頻器控制電壓與輸出頻率成線性關系，即0—10V對應0—50Hz，寫成關系式為：</

51、p><p>　　與AD轉換數(shù)比值為b。所以要得到頻率 ，就可以輸出數(shù)字量：</p><p>　　變頻器PowerFlex40的R/L1、S/L2、T/L3接三相電源，U/T1、V/T2、W/T3分別接三相異步電動機的U/T1、V/T2、W/T3三相，電動機采用星形接法。</p><p><b>　　2.3.3檢測機構</b></p>

52、<p>　　選用直流測速發(fā)電機作為檢測機構，反饋電壓與轉速成正比關系。</p><p>　　表2.4轉速與反饋電壓關系</p><p>　　由表2.4可得轉速和反饋電壓比值關系，實驗時取系數(shù)c=203.</p><p>　　直流測速發(fā)電機的輸出電壓（0~10V）接到控制器的模擬量輸入端，即高電勢接acn15:2:I.Ch0InputData，低電勢接acn

53、15:2:I.Ch0InputData（RET）。</p><p><b>　　3系統(tǒng)仿真</b></p><p>　　3.1電機模型的建立</p><p>　　異步電動機電磁轉矩為</p><p>　?。?-1） </p><p>　　其中、——定子每相電阻和折合到

54、定子側的轉子每相電阻;</p><p>　　、——定子每相漏感和折合到定子側的轉子每相漏感;</p><p>　　、——電動機定子相電壓和供電角頻率；</p><p><b>　　——轉差率；</b></p><p><b>　　電磁功率為；</b></p><p>&

55、lt;b>　　P為電機極對數(shù)；</b></p><p><b>　　同步機械角轉速。</b></p><p>　　公式（3-1）就是異步電動機的機械特性方程式。當定子電壓U，和角頻率以的比為恒定值時，可以把它改寫成如下的形式</p><p>　　當很小時，忽略分母中含各項得</p><p>　　其中=，

56、表示轉差角頻率。</p><p>　　帶恒轉矩負載時電力拖動系統(tǒng)的運動方程式為</p><p>　　其中為負載阻轉矩；為機組的轉動慣量。</p><p><b>　　轉差率的表達式為</b></p><p><b>　　中—轉子實際轉速；</b></p><p>　　—旋轉磁

57、場的同步轉速；</p><p>　　—用電角度表示的轉子實際角轉速；</p><p>　　—用電角度表示的同步角轉速；</p><p>　　且有關系: ，，，。</p><p>　　根據(jù)以上得出的關系式，可得到帶負載的電機變頻調速的數(shù)學模型如圖3.1所示。</p><p>　　圖3.1 帶負載的電機變頻調速的數(shù)學模型框

58、圖</p><p>　　當令A=，B=時，將電機的參數(shù)帶入右有負載的電機變頻調速數(shù)學模型，參數(shù)有：為220V，電機額定頻率為50Hz,極對數(shù)為2，J的估計值為0.02kg.m2,當取A=0.00367和B=100時，前面圖所示的電機變頻調速模型構造的simulink仿真模型圖如圖3.2所示。</p><p>　　圖3.2 電機模型仿真框圖</p><p>　　實際系

59、統(tǒng)中，電機開環(huán)運動時，變頻器輸出50Hz交流電，電機轉速為1450r/min。由此仿真時f=50Hz，添加負載為0.036牛米，使輸出值為1450。仿真曲線如圖3.3所示。</p><p>　　圖3.3電機仿真曲線</p><p>　　建立好電機模型以后用create subsystem將電機封裝起來，用于控制算法的仿真。</p><p><b>　　3.

60、2PID控制</b></p><p>　　3.2.1PID控制原理</p><p>　　PID調節(jié)器是一種線形調節(jié)器，其傳遞函數(shù)為：</p><p>　　為比例系數(shù)，為積分環(huán)節(jié)系數(shù)，為微分環(huán)節(jié)系數(shù)。</p><p>　　3.2.2 Kp、Ki、Kd參數(shù)的作用</p><p><b>　　(1)比例

61、作用Kp</b></p><p>　　比例控制作用是最基本的控制規(guī)律。它能較快地克服擾動的影響，使系統(tǒng)穩(wěn)定下來，但對具有自平衡性（即對系統(tǒng)階躍響應始終為一有限制）的控制對象存在靜差。它適用于控制通道滯后較小、負荷變化不大、控制要求不高、被控參數(shù)允許在一定范圍內有靜差的場合。</p><p><b>　　(2)積分作用Ki</b></p>&l

62、t;p>　　積分控制通常與比例控制或微分控制聯(lián)合使用，構成PI控制或PID控制。其中PI控制規(guī)律是應用最為廣泛的一種控制規(guī)律。積分能消除比例調節(jié)中的靜差，適用于控制通道滯后較小、負荷變化不大、被控參數(shù)不允許有靜差的場合。</p><p><b>　　(3)微分作用Kd</b></p><p>　　微分作用是按偏差變化速度來的，因而對克服對象的容量滯后有明顯的作用

63、。</p><p>　　3.2.3PID仿真</p><p>　　PID仿真框圖如圖3.4所示,給定值是1000轉。</p><p>　　圖3.4PID仿真框圖</p><p>　　參數(shù)整定的的局部仿真結果如下：</p><p><b>　?。?）比例控制</b></p><p

64、>　　先比例。將Kp由小變大，不斷觀察系統(tǒng)的響應，直到得到反應快的曲線；參數(shù)選擇Kp=0.2 Ki=0 Kd=0的仿真曲線如圖3.5所示</p><p>　　圖3.5Kp=0.2時仿真曲線圖</p><p>　　當Kp=0.3 Ki=0 Kd=0時仿真曲線如圖3.6所示</p><p>　　圖3.6Kp=0.3時仿真曲線</p><p>

65、;<b>　　（2）比例積分控制</b></p><p>　　先將積分時間置于一較大值，再減少Ki，保持在良好的動態(tài)性能的情況下，將靜差消除。參數(shù)選擇Kp=0.3 Ki=2 Kd=0的仿真曲線如圖3.7所示</p><p>　　圖3.7Kp=0.3Ki=2時仿真曲線</p><p>　?。?）比例積分微分控制</p><p&

66、gt;　　消除了靜差，超調過大，可加入微分環(huán)節(jié)，能使超調量減少，調節(jié)時間縮短。但不能太大，太大會使微分作用太強而使控制器的輸出發(fā)生很大的變化。參數(shù)選擇Kp=0.3 Ki=2 Kd=0.08的仿真曲線如圖3.8所示</p><p>　　圖3.8 Kp=0.3 Ki=2 Kd=0.08時仿真曲線圖</p><p>　　此組參數(shù)作為實驗初始設定參數(shù)，然后再根據(jù)實驗現(xiàn)場要求進行修正，以達到更好的控

67、制效果。</p><p><b>　　3.3模糊控制</b></p><p>　　3.3.1模糊控制基本原理</p><p>　　模糊化:把輸入量規(guī)范化和量化。</p><p>　　模糊邏輯推理:根據(jù)事先己制定好的一組模糊條件語句構成模糊控制規(guī)則。</p><p>　　去模糊:控制作用的模糊集不能

68、直接用于被控對象，需要把控制作用的模糊集按照一定的規(guī)則轉化成精確控制量加到被控對象上。</p><p>　　3.3.2Ke、Kc、Ku參數(shù)的作用</p><p>　　Ke越大，對偏差作用增強。系統(tǒng)上升快，增大超調量，過度時間長。</p><p>　　Kc越大，對系統(tǒng)偏差變化控制作用增強。減小超調量、穩(wěn)態(tài)誤差和誤差變化率。過度時間變長。</p><

69、p>　　Ku越大，控制器作用增強，系統(tǒng)響應快，易超調，可能導致振蕩。</p><p><b>　　3.3.3模糊仿真</b></p><p>　　建立在規(guī)范論域[-6 6]上E,EC,U的隸屬函數(shù)如圖3.9。</p><p>　　圖3.9E,EC,U的隸屬函數(shù)</p><p>　　添加模糊控制規(guī)則如下：</p

70、><p>　　圖3.10模糊控制規(guī)則</p><p>　　系統(tǒng)的模糊控制仿真模型圖如圖3.11所示：</p><p>　　圖3.11模糊控制仿真框圖</p><p>　　其中Ke和Kc的限幅為[-6,6],Ku的限幅為[0,50],給定轉速是1000r/min。根據(jù)資料及調試，我們選用參數(shù)Ke=0.4 ，Kc=1 ，Ku=2。仿真輸出頻率如圖3.

71、12所示：</p><p><b>　　圖3.12輸出頻率</b></p><p>　　系統(tǒng)輸出轉速仿真曲線如圖3.13所示：</p><p><b>　　圖3.13輸出轉速</b></p><p>　　從圖3.12和3.13仿真曲線可知，系統(tǒng)響應很快，幾乎只花了5S就達到我們給定的1000轉的速度

72、并且超調量較小，但是波動太大，穩(wěn)態(tài)精度不高。我們不能在實際過程中應用這組參數(shù)，必須進行再調試。</p><p>　　3.4單神經(jīng)元自適應PID仿真</p><p>　　3.4.1單神經(jīng)元自適應PID的基本原理</p><p>　　單神經(jīng)元作為構成神經(jīng)網(wǎng)路偶的基本單位，具有自學習和自適應能力，而且結構簡單易于計算。傳統(tǒng)的PID控制器具有結構簡單、調整方便、參數(shù)整定與工

73、程指標聯(lián)系密切的特點。把這兩者結合在一起，PID的參數(shù)通過神經(jīng)元反復學習獲得，可以在一定程度上解決傳統(tǒng)PID控制器不易在線實時整定參數(shù)，難于對一些復雜過程和參數(shù)時變系統(tǒng)進行有效控制的不足。</p><p>　　3.4.2單神經(jīng)元自適應PID參數(shù)的作用</p><p>　　神經(jīng)元權值的更新規(guī)則采用有監(jiān)督的Hebb學習規(guī)則：</p><p>　　其中分別表示比例、積分、

74、微分的學習速率。</p><p>　　K表示神經(jīng)元比例系數(shù)，K越大，則控制快速性越好，但過大會造成系統(tǒng)不穩(wěn)定，當被控對象時延增大時，K值必須減小，以保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性。</p><p>　　3.4.3單神經(jīng)元自適應PID仿真</p><p>　　單神經(jīng)元自適應PID控制器不能直接應用傳遞函數(shù)加以描述，簡單的Simulink無法對其進行仿真，需要引用S函數(shù)（見附錄一）對

75、其進行仿真研究。</p><p><b>　　S函數(shù)的格式為：</b></p><p>　　function [sys,x0,str,ts]=sfuntmpl(t,x,u,flag)</p><p>　　Flag是一個標志量，當Flag=0時，代表初始化函數(shù)；當Flag=1時，表示返回連續(xù)狀態(tài)變量；當Flag=2時，表示返回更新sys值；當Fl

76、ag=3時，表示返回輸出值；當Flag=4時，設定下一次采樣時間；當Flag=9時，表示清空sys值。</p><p>　　當Flag=0時，sys各變量值代表意義如下：sys[1]是連續(xù)狀態(tài)變量個數(shù)，sys[2]表示離散變量的個數(shù)，sys[3]輸出變量個數(shù)，sys[4]輸入變量個數(shù)，sys[6]是前向通道的個數(shù)，默認為1，sys[7]表示采樣時間，默認為1。</p><p>　　圖3.1

77、4s函數(shù)流程圖</p><p>　　權值的選擇：權值初值可以任選，本設計選為[0.3 0.3 0.3]</p><p>　　K值的選擇：K值對系統(tǒng)仿真效果的影響較大，一般K值偏大，將引起系統(tǒng)響應超調多大，而K值偏小，則使過度過程加長。因此，需要先確定K值，再根據(jù)仿真效果進行調整。</p><p>　　學習速率的選擇：由于采用了規(guī)范化學習算法，學習速率可取得較大。選取

78、K使過程超調不太大，若此時過程從超調趨向平穩(wěn)的時間太長，可增加、；若超調迅速下降而低于給定值，此后又緩慢上升到穩(wěn)態(tài)的時間太長，則可減少，增強積分項的作用。</p><p>　　控制仿真圖如圖3.15所示</p><p>　　圖3.15單神經(jīng)元自適應PID仿真框圖</p><p>　　當給定值為1000轉時，輸出頻率如圖3.16.</p><p&g

79、t;　　圖3.16輸出頻率曲線</p><p>　　輸出轉速如圖3.17所示</p><p>　　圖3.17輸出轉速曲線圖</p><p>　　從圖3.17可以看出，系統(tǒng)響應很快，4s基本達到給定轉速。超調量較小，波動小，穩(wěn)態(tài)精度很高。因此從仿真結果看來，單神經(jīng)元自適應PID控制具有很好的控制效果。</p><p>　　3.5控制方案的仿真比

80、較</p><p>　　不同控制算法仿真比較如表3.1。</p><p>　　表3.1不同控制算法的仿真性能比較</p><p>　　由仿真結果可以看出，PID和單神經(jīng)元自適應PID都有很好的穩(wěn)態(tài)性能，但單純的PID在超調量控制方面要差一些。而模糊控制的穩(wěn)態(tài)誤差很差，因此我們在實際運行中加入了PID環(huán)節(jié)，用以減少穩(wěn)態(tài)誤差。</p><p>&

81、lt;b>　　4程序設計</b></p><p>　　4.1PLC程序設計步驟</p><p>　　4.1.1建立通訊網(wǎng)絡</p><p>　　打開“RSlinx Classic Gateway”，點擊“Configer Drivers”，如圖4.1所示，在“AvailableDriverTypes”中選擇“Ethernet/IP Driver”，

82、點擊“Add New”命名通信驅動，應用設定IP 地址，點擊“確定”。</p><p>　　圖4.1通信驅動選型示意圖</p><p>　　點擊“RSWho”，如圖4.2所示，可見整個局域網(wǎng)上所有的連接單元的設備信息。</p><p>　　圖4.2局域網(wǎng)硬件連接信息</p><p><b>　　4.1.2編程</b>&l

83、t;/p><p>　　打開RSLogix5000，，點擊“File” “New”，新建工程。選擇正確的控制器類型，如圖4.3，輸入控制器名稱，選擇合適的存儲路徑，點擊“OK”。</p><p>　　圖4.3控制器類型選擇示意圖</p><p>　　在新建工程的右鍵點擊“I/O Configuration”，添加正確的通信模塊，模塊信息通過“RSlinxClassic”中

84、“RSWho”的樹形結構讀取。正確填寫控制網(wǎng)通信模塊的節(jié)點號(01)和槽號(02)，如圖4.4所示，“ElectronicKeying”選擇“DisableKeying”，點擊OK。</p><p>　　圖4.4節(jié)點號和槽號設置示意圖</p><p>　　在控制網(wǎng)上建立I/O模塊。右鍵點擊“ControlNet”，選擇適配器“1794ACN15”,命名該模塊， ElectronicKeyi

85、ng”選擇“DisableKeying”， 節(jié)點號為03。</p><p>　　圖4.5I/O通信模塊</p><p>　　在 “1794ACN15”上添加數(shù)字量輸出通道，選用1794-OB16直流24V輸出模塊，槽號為1。主要功能控制變頻器的啟停和反轉。</p><p>　　在 “1794ACN15”上添加模擬輸入輸出通道，選用1794-IF2XO2I模塊，槽號為

86、2。選用0通道模擬輸入，用于檢測反饋電壓；選用1通道模擬輸出，輸出電壓控制變頻器頻率，量程均為-10-10V二進制補碼百分比，如圖4.6所示。</p><p>　　圖4.6模擬量輸入示意圖</p><p>　　組態(tài)好I/O點后，“Tasks”文件夾下的“MainTask”文件夾，點擊“MainProgram”文件夾，在“Program Tag”，添加程序標簽，如圖4.7所示，或者在程序編寫

87、的過程中，定義標簽。</p><p>　　圖4.7程序標簽的添加</p><p>　　打開“MainProgram”文件夾下“MainRoutine”，如圖4.8所示，即可打開梯形圖程序編寫界面。</p><p>　　圖4.8梯形圖編寫主界面</p><p>　　程序編寫完成后，選擇主例程上方“Verify Controler”圖標，對所編程

88、序進行編譯。編譯完成，且程序無誤后，即可將程序下載到控制器，點擊“Who Active”圖標，或者點擊工具條“Communications”在下拉菜單中選擇“Who Active”,彈出對話框中，如圖4.9所示，選擇對應的背板的控制器，點擊“Download”，確定下載。</p><p>　　圖4.9程序下載界面</p><p>　　下載完成后，如網(wǎng)絡未完成規(guī)劃，左上角會出現(xiàn)“I/O No

89、t Responding”，如圖4.10所示，原因是控制網(wǎng)未完成規(guī)劃，此時需對網(wǎng)絡進行規(guī)劃。</p><p>　　圖4.10 網(wǎng)絡規(guī)劃未完成時的I/O狀態(tài)</p><p><b>　　4.1.3網(wǎng)絡規(guī)劃</b></p><p>　　打開RSNetworx For ControlNet，對控制網(wǎng)進行規(guī)劃。在File里面新建一個控制網(wǎng)，對控制網(wǎng)進行

90、掃描，接著選擇編輯使能，完成后將文件保存。注意，網(wǎng)絡規(guī)劃的路徑及通信驅動的選擇應當與下載程序的通信驅動相同，路經(jīng)也應相同。規(guī)劃后的網(wǎng)絡如圖4.12所示。這時編程軟件會顯示I/O OK如圖4.11所示。說明遠程網(wǎng)絡已經(jīng)被激活，可以使用了。</p><p><b>　　圖4.11網(wǎng)絡規(guī)劃</b></p><p>　　圖4.12圖完成網(wǎng)絡規(guī)劃的控制網(wǎng)網(wǎng)絡結構</p&g

91、t;<p>　　4.2PID程序設計</p><p>　　編程時直接調用PID模塊，具體程序見附錄二。PID頁面如圖4.13所示：</p><p>　　圖4.13PID模塊</p><p>　　在Tuning Constants中能完成對參數(shù)Kp，Ki，Kd的設定。</p><p>　　在Configuration中回路更新時間

92、選擇0.01secs。</p><p>　　在Scaling中完成對過程變量PV和控制變量CV的定標。PV為反饋轉速，定標為最大1500r/min，最小0r/min。CV為變頻器輸出頻率，定標為最大50Hz，最小0Hz。</p><p>　　4.3模糊PID程序設計</p><p>　　4.3.1模糊PID流程圖</p><p>　　將模糊控

93、制與PID控制簡單的并聯(lián)，中間選用一個軟開關，當系統(tǒng)偏差大時，則采用模糊控制，使系統(tǒng)快速反應；即當系統(tǒng)偏差小時，采用PID控制，消除穩(wěn)態(tài)誤差。這樣系統(tǒng)對大偏差反應迅速，將其減小，然后PID控制發(fā)揮作用，最終消除誤差，所以系統(tǒng)擁有良好的動態(tài)性能和穩(wěn)態(tài)性能，而且擁有非常強的抗干擾能力。流程圖如下：</p><p>　　圖4.14模糊與PID復合控制流程圖</p><p>　　4.3.2模糊控制

94、部分流程圖</p><p>　　模糊控制過程，首先量化偏差和偏差變化，再查詢模糊控制表，得到精確量后對輸出頻率進行修正。模糊控制流程圖如下：</p><p>　　圖4.15模糊控制流程圖</p><p>　　4.3.3模糊表的制定</p><p>　　輸入E,EC的隸屬度矢量表表4.1，常見的二輸入一輸出語言規(guī)則表表4.2，如下：</p

95、><p>　　表4.1 E,EC隸屬度矢量表</p><p>　　表4.2二輸入一輸出語言值規(guī)則表</p><p>　　采用加權平均值法解模糊。得到模糊控制表，將它定義成一個二維數(shù)組，用查表的方法得到U。</p><p><b>　　表4.3模糊控制表</b></p><p>　　將得到的U乘以控制因

96、子Ku，然后用其對輸出頻率進行修正。具體程序見附錄二。</p><p>　　4.4單神經(jīng)元自適應PID程序設計</p><p>　　4.4.1單神經(jīng)元的建立</p><p>　　簡單神經(jīng)元的結構如圖5.8所示：</p><p>　　圖4.16神經(jīng)元結構示意圖</p><p>　　單神經(jīng)元的輸入信號雷同于生物神經(jīng)元的激勵

97、；生物神經(jīng)元的突觸性質以及突觸強度由加權系數(shù)來模擬，的正負代表突觸的興奮和抑制，大小代表了突觸的不同連接強度。組合輸入信號的“總和值”，表示了各類輸入的作用總效果，相當于生物神經(jīng)元的膜電位；f是神經(jīng)元的激活函數(shù)，表示輸入和輸出之間的對應關系，一般都是非線性的。</p><p>　　輸入向量 表示神經(jīng)元的軸突輸出，即神經(jīng)元的輸入向量；</p><p>　　權值向量 表示輸入向量的連接

98、強度；</p><p>　　閥值 表示神經(jīng)元激活的條件；</p><p>　　激活函數(shù)f 表示神經(jīng)元的輸入輸出關系；</p><p>　　本設計所用的激活函數(shù)為非對稱Sigmoid型函數(shù)：</p><p>　　神經(jīng)網(wǎng)絡的學習方式選擇有監(jiān)督的Hebb學習規(guī)則。</p>&l

99、t;p>　　系統(tǒng)設定值與實際輸出的差值e(k)和輸入對應關系如下：</p><p>　　系統(tǒng)輸出的控制量為：</p><p>　　其中，為k時刻的連接權值，K為神經(jīng)元的比例系數(shù)。具體程序見附錄二。</p><p>　　4.5監(jiān)控組態(tài)軟件設計</p><p>　　4.5.1 OPC服務器的建立</p><p>　　

100、打開“RSlinx Classic Gateway”，再點擊菜單欄“DDE/OPC”，在下拉菜單中點擊“Topic Configuration”，在通信驅動中選擇正確的通信路徑，如圖4.17所示，左側點擊“New”，新建OPC服務器的名字“bianpinkongzhi”，點擊下側“Apply”點擊確定。</p><p>　　圖4.17OPC服務器的建立</p><p>　　在應用軟件力控中

101、，選用OPC。</p><p>　　圖4.18力控中選用OPC</p><p>　　這樣，OPC通訊就建好了，力控可以通過OPC讀和寫數(shù)據(jù)了。</p><p>　　4.5.2監(jiān)控界面的設計</p><p>　　在力控中新建一個工程，如圖4.18所示設置好OPC通訊。點擊數(shù)據(jù)庫組態(tài)，建立數(shù)據(jù)庫如圖4.19所示。</p><p

102、>　　圖4.19力控數(shù)據(jù)庫</p><p>　　力控數(shù)據(jù)庫現(xiàn)在可以通過OPC與控制器相關聯(lián)，完成對遠程數(shù)據(jù)的收集和輸出。OPC數(shù)據(jù)連接如圖4.20所示。</p><p>　　圖4.20力控中數(shù)據(jù)與PLC數(shù)據(jù)相關聯(lián)示意圖</p><p>　　在力控窗口中新建一個窗口，組建監(jiān)控畫面，選擇被監(jiān)控參數(shù)反饋轉速，添加趨勢曲線、歷時曲線、報表等。如圖4.21。</p

103、><p>　　圖4.21監(jiān)控主界面</p><p>　　5系統(tǒng)調試及實驗結果</p><p>　　5.1 PID控制實驗結果</p><p>　　將仿真得到的參數(shù)在實驗中繼續(xù)調試。最后選用Kp=2.2，Ki=0.25，Kd=0.08給定值為1000r/min的實時控制曲線如圖5.1所示。</p><p>　　圖5.1控制系

104、統(tǒng)響應曲線</p><p>　　加上負載，轉速減低，系統(tǒng)調節(jié)一段時進入穩(wěn)態(tài)；去掉負載轉速陡然升高，系統(tǒng)調節(jié)一段時間進入穩(wěn)態(tài)。說明系統(tǒng)的抗干擾能力強，反應慢，精度高。如圖5.2所示。</p><p>　　圖5.2加上負載去掉負載系統(tǒng)響應曲線</p><p>　　系統(tǒng)12：17s時啟動，12：24s達到最大值，上升時間為7s。最大值為1100r/min，所以系統(tǒng)超調量為

105、100轉。而后系統(tǒng)調節(jié)了1s便進入穩(wěn)態(tài)，所以得到調節(jié)時間為8s。系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)誤差沒有超過20轉，系統(tǒng)的抗干擾能力比較強。</p><p>　　所以PID控制能滿足設計要求。不過，因為加入了積分環(huán)節(jié)，系統(tǒng)的響應速度和抗干擾能力還有待改進。</p><p>　　5.2模糊PID控制實驗結果</p><p>　　經(jīng)過調試，實驗最后選用參數(shù)Ke=0.06，Kc=0.25，Ku=

106、3.0作為模糊部分的參數(shù)，在給定值為1000r/min,其實時控制曲線如圖5.3所示。</p><p>　　圖5.3模糊控制系統(tǒng)響應曲線</p><p>　　系統(tǒng)16：53s啟動，不到16：59s就已經(jīng)到達最大值。最大值為1040r/min,系統(tǒng)超調量為40轉。系統(tǒng)的上升時間要小于PID控制，為6.5s。系統(tǒng)達到最大值后就已經(jīng)進入穩(wěn)態(tài)，不需要再進行調節(jié)。所以系統(tǒng)調節(jié)時間為6.5s。穩(wěn)態(tài)誤差

107、基本維持在40r/min，個別超出。但從圖5.3中可以看出其穩(wěn)態(tài)誤差太大，無法滿足設計要求。因此選擇模糊和PID聯(lián)合使用。大偏差時采用模糊控制，小偏差時采用PID控制，用以減少系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差。</p><p>　　上面分析得出，不必擔心積分作用對系統(tǒng)動態(tài)響應的影響，所以我們選用更小的Ki，增強積分作用，減小穩(wěn)態(tài)誤差。模糊參數(shù)選擇Ke=0.06，Kc=0.25，Ku=3.0；PID參數(shù)選擇Kp=2.0，Ki=0.1

108、,Kd=0。給定值為1000r/min,得到系統(tǒng)響應曲線如圖5.4。</p><p>　　圖5.4模糊與PID復合控制系統(tǒng)響應曲線</p><p>　　系統(tǒng)在21:09s啟動，在21:15s達到最大值，最大值為1030r/min,超調量為30轉。系統(tǒng)上升階段和模糊控制相似，上升時間為6.5s。系統(tǒng)上升到最大值后，沒有調節(jié)，直接進入穩(wěn)態(tài)，調節(jié)時間為7s。系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)誤差為不超過15r/min。&

109、lt;/p><p>　　23：34s加上負載，轉速降低，很快回到穩(wěn)態(tài)，23:42s去掉負載，轉速陡然升高，很快進入穩(wěn)態(tài)，而且穩(wěn)態(tài)誤差很小。如圖5.5，由圖可知道，模糊PID控制，系統(tǒng)抗干擾能力非常強。</p><p>　　圖5.5加上負載去掉負載系統(tǒng)響應曲線</p><p>　　實驗結果表明模糊和PID復合控制滿足設計要求。既有快速響應的特性，穩(wěn)態(tài)誤差小等特點而且抗干擾

110、能力非常強，有很好的控制效果。</p><p>　　5.3單神經(jīng)元自適應PID控制實驗結果</p><p>　　實驗時，權值初始值設定為[0.3 0.3 0.3],學習速率分別設置為[0.35 0.4 0.4]。K根據(jù)實驗調試得到。當給定值為1000r/min時，系統(tǒng)的響應曲線如圖5.6所示。</p><p>　　圖5.6單神經(jīng)元自適應PID響應圖</p>

111、;<p>　　系統(tǒng)在22:03s啟動，在22:11s達到最大值，最大值為1060r/min,超調量為60轉。系統(tǒng)上升時間為8s。系統(tǒng)上升到最大值后，幾乎沒有調節(jié)，直接進入穩(wěn)態(tài)，調節(jié)時間為8.5s，系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)誤差為不超過15r/min。但由于神經(jīng)元學習過程需要時間所以調節(jié)時間比模糊和PID稍微長點，但是由于有了學習功能，在負載變化大的系統(tǒng)中能夠獲得更好的調速效果。</p><p>　　系統(tǒng)在22:21s

112、時加上一個負載，轉速波動了3s就恢復了穩(wěn)定狀態(tài)，因此系統(tǒng)的抗干擾能力很強。</p><p>　　5.4控制方案的比較</p><p>　　在第3章的仿真里面，用MATLAB仿真了各個算法，各種算法之間的動態(tài)性能如下表5.1。</p><p>　　表5.1不同控制算法的仿真性能比較</p><p>　　在實驗調試過程中各種算法之間的性能比較如表

113、5.2。</p><p>　　表5.2不同控制算法的系統(tǒng)性能比較</p><p>　　比較表5.1和5.2，可以看出，上升時間和調節(jié)時間仿真和實際都有一定的差距，穩(wěn)態(tài)誤差也有差距。分析原因如下：（1）由于單神經(jīng)元自適應PID控制算法的數(shù)據(jù)復雜，計算量很大。并且PLC的計算速度沒有PC機仿真快，因此PLC響應時間要長一些。（2）變頻器控制精度不夠高，有一定的時間延時。（3）電網(wǎng)電壓有微小的波

114、動，對電機的運行有一定干擾等。</p><p>　　通過在系統(tǒng)中加入PID控制，模糊PID控制和單神經(jīng)元自適應PID這三種控制方法，通過對其動態(tài)性能指標和穩(wěn)態(tài)性能指標的計算對這三種控制方法進行總結。得到表5.2的結果?？梢园l(fā)現(xiàn)采用PID控制系統(tǒng)可以獲得良好的穩(wěn)態(tài)精度，但系統(tǒng)的上升時間和調節(jié)時間長，超調量過大；采用PID與模糊復合控制既能夠消除穩(wěn)態(tài)誤差，又能夠快速響應，集合了PID和模糊各自優(yōu)勢；采用單神經(jīng)元自適應

115、PID控制可以得到良好的穩(wěn)態(tài)精度，魯棒性強，適應能力好，但調節(jié)時間比其他兩種控制方案稍長，不過也在能夠接受的范圍內。</p><p><b>　　6總結與展望</b></p><p><b>　　6.1總結</b></p><p>　　經(jīng)過兩個多月努力，通過理論的學習和實踐的進行。順利完成了基于PLC控制的交流電機變頻調速

116、系統(tǒng)的各項任務要求，現(xiàn)將主要工作總結如下：</p><p>　?。?）基礎理論知識的補充和復習。在兩個月的時間內，先后補充了變頻調速、計算機控制、計算機仿真、現(xiàn)場總線、PLC編程等方面的知識，并學習了羅克韋爾軟件的使用和硬件方面的相關資料。</p><p>　　（2）控制算法的實現(xiàn)。為實現(xiàn)對電機變頻調速的精準控制，系統(tǒng)中加入了PID，模糊PID，單神經(jīng)元自適應PID等控制算法，通過MATL

117、AB的simulink工具，選擇合適的數(shù)學模型和參數(shù)進行仿真，達到了很好的控制效果。</p><p>　?。?）基于羅克韋爾PLC的變頻調速的設計和構建。根據(jù)任務書要求，選擇羅克韋爾網(wǎng)絡構架、變頻器、電機和測速發(fā)電機等，構建了以ControlLogix系統(tǒng)為中心、以EtherNet和ControlNet為紐帶以ControlLogix5561為控制器，以PowerFlex40為執(zhí)行機構，以測速發(fā)電機為檢測機構，通