基于模糊PID算法的帶式輸送機控制研究

徐少杰

摘 要：帶式輸送機的運動是非線性且受不確定性因素影響，為了得到穩定的控制系統，文章將模糊控制與傳統PID控制相結合，實現對輸送機電機驅動的參數自整定功能，通過MATLAB仿真，驗證輸送機提高穩定性。

關鍵詞：帶式輸送機；電機驅動；模糊PID算法；MATLAB

前言

隨著環境意識的提高，國家對煤炭的產量提出更高的要求。煤炭年產量是根據皮帶的運行速度，工作時間，單位面積上煤的重量乘積得出。但是皮帶電機會受到外界擾動，使其不能勻速運動，從而影響產煤精度。本文通過比對，選擇將傳統PID控制與模糊控制相結合，使得電機控制系統在遇到外界擾動時，快速響應，消弱擾動響應，使系統達到穩定。

1 模型建立

模糊控制魯棒性強，對模型的精確度要求不高，為了便于說明，根據帶式輸送機速度輸入數據和電機驅動輸出數據，通過matlab仿真擬合出基于速度的電機驅動模型。其傳遞函數[1]可以表示為式（1）：

在線整定的模糊PID控制系統，PID理想的控制算法如式（2）：

帶式輸送機在運煤過程中，由于破碎機的破碎不均衡，造成皮帶局部受力過大，導致帶式輸送機的電機轉速發生變化，使電機不能勻速運轉。對于電機控制系統而言，使原本穩定的系統受到外界持續擾動，發生超調，變成不穩定的系統，需要重新對比例，微分，積分參數進行重新調整使系統重新達到穩定。此方法需要人工進行實時操作且響應速度較慢。取kx=0.2，wn=5，獲得該系統初步控制器結構參數，初步整定后的控制閉環單位階躍響應曲線如圖1：

在此基礎上引入模糊控制算法，電機驅動的FIS編輯器如圖2。

經模糊化處理得到e和ec，通過模糊控制規則得出？駐kp，？駐ki，？駐kd，經逆模糊化方法得到新的kp，ki，kd進而改善系統性能。選擇速度誤差e和誤差變化率ec的數據庫模糊規則作為輸入變量，選擇？駐kp，？駐ki，？駐kd的數據庫模糊規則作為輸出變量，出于對計算量與準確度的考慮，本論文選取的模糊規則定義域為七個等級，分別為“負大”、“負中”、“負小”、“零”、“正小”、“正中”、“正大”；七個定義域選擇等值三角分布并且：e，ec的模糊定義域設為：[-2，+2]；？駐kp的模糊定義域設為：[-0.2，+0.2]；？駐ki的模糊定義域設為：[-0.06，+0.06]；？駐kd的模糊定義域設為：[-0.3，+0.3]。

參數整定規則是控制器的核心，它由擬合傳遞函數的穩態計算和專家經驗知識總結：針對不同的e和ec，？駐kp，？駐ki，？駐kd的整定原則為：（1）當|e|較大時，為得到較快地響應速度，對應的模糊控制規則應選較大的比例增益？駐kp與較小的微分增益？駐kd，積分增益曲0值可以有效地抑制較大超調量的出現；（2）當|e|和|ec|較小時，較小的比例增益？駐kp可以有效地抑制超調，使系統不會發生大的波動，此情況下，微分增益？駐kd的值也會影響超調量，取值越小超調量越小，積分增益？駐ki的值選始終[2-3]。

2 仿真

模糊PID控制器的核心是通過不同的擾動情形，自動導入對應的控制系統規則，從而得到較為理想的系統參數，使得控制系統在無人干預的情況下重新達到系統穩定，使得帶式輸送機快速恢復到勻速穩定運行狀態。模糊規則的進一步細化與更多的參數獲取，會進一步地提高系統的快速穩定響應。

在原始參數不變的情況下，被控系統的比例，積分，微分參數經模糊控制器重新整定，載入到帶式輸送機控制系統中，其仿真結果如圖3：

3 結束語

因為帶式輸送電機在實際運行中會受到多種外部干擾使其無法長時間穩定運行。常規控制需要人為對系統進行參數調整；而本文所提控制系統，只需加載模糊控制器模塊，實現自診斷，根據不同的規則輸入，自動調整系統參數，不僅響應速度快而且實現無人值守的智能操作。最終結果顯示模糊PID控制能夠更好地實現系統穩定功能：系統的超調量減小到10%，響應速度快，系統更加穩定。

參考文獻

[1]陸磊.模糊PID控制在輪式機器人上的應用[J].微型電腦應用，2010，26（12）：31-33.

[2]黃友銳，曲立國.PID控制器參數整定與實現[M].科學出版社，2010，2：8-15.