獼猴桃灌溉系統(tǒng)多電機(jī)控制的研究*

鄧 杰，文家雄

（四川信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院智能控制學(xué)院，四川 廣元 628040）

隨著現(xiàn)代科技的高速發(fā)展，智能控制技術(shù)逐步融入灌溉系統(tǒng)之中，通過(guò)多年的探索和實(shí)踐，積累了一系列智能灌溉的技術(shù)和經(jīng)驗(yàn)[1-2]。針對(duì)當(dāng)前商業(yè)溫室自動(dòng)灌溉系統(tǒng)控制成本和用水量較高的問(wèn)題，瞿國(guó)慶等[3]提出一種基于廣義預(yù)測(cè)控制與物聯(lián)網(wǎng)的智能溫室灌溉系統(tǒng)。王正等[4]針對(duì)設(shè)施農(nóng)業(yè)中灌溉系統(tǒng)控制算法不穩(wěn)定、自適應(yīng)能力差等問(wèn)題，通過(guò)引入伸縮因子提出提升自適應(yīng)模糊控制器的性能，來(lái)獲得控制精度高、振蕩弱的最佳控制的方法，并通過(guò)田間試驗(yàn)，驗(yàn)證了所提方法的正確性，具有一定的推廣價(jià)值。於沈剛等[5]提出，針對(duì)不同的植物和地理環(huán)境制訂不同的灌溉策略是非常有必要的，并據(jù)此以及溫室灌溉的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)模糊PID控制器，用Simulink搭建溫室智能灌溉控制系統(tǒng)。結(jié)果表明，模糊控制器有很好的魯棒性和良好的動(dòng)態(tài)性能，能夠達(dá)到溫室植物灌溉的要求。

在以上研究基礎(chǔ)上，課題組通過(guò)分析獼猴桃的種植特點(diǎn)和種植要求，針對(duì)灌溉系統(tǒng)中常用的電機(jī)控制算法造成耗水量大的缺點(diǎn)，提出基于id*=0和模糊PID算法的多電機(jī)同步協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)，以滿足節(jié)水節(jié)能的要求。

1 模糊PID控制速度補(bǔ)償器的研究

本研究中，假設(shè)一個(gè)灌溉系統(tǒng)內(nèi)使用多個(gè)水泵（電機(jī)）進(jìn)行灌溉，以滿足快速灌溉和不同灌溉方式的要求。為使這些電機(jī)能更好地工作，則需對(duì)其進(jìn)行同步協(xié)調(diào)控制研究。

目前，多電機(jī)同步協(xié)調(diào)控制方案主要分為機(jī)械同步和電動(dòng)同步。機(jī)械同步方式中的多電機(jī)同步協(xié)調(diào)控制驅(qū)動(dòng)動(dòng)力分配主要是通過(guò)系統(tǒng)中的機(jī)械總軸來(lái)完成的，所以必須在這根總軸上單獨(dú)提供動(dòng)力，然后再以此驅(qū)動(dòng)負(fù)載。同時(shí)，驅(qū)動(dòng)單元和機(jī)械總軸必須配備相應(yīng)的齒輪箱來(lái)達(dá)到調(diào)速目的，并且給定的轉(zhuǎn)速箱齒輪齒數(shù)固定，更換麻煩。對(duì)于電動(dòng)同步方式，經(jīng)過(guò)國(guó)內(nèi)外專家學(xué)者的潛心研究，先后出現(xiàn)了并聯(lián)主從控制、電子虛擬主軸控制、交叉耦合控制和偏差耦合控制等多種控制方案[6-7]。

為便于分析，特將整個(gè)系統(tǒng)控制分為兩部分：電機(jī)控制部分和速度補(bǔ)償控制部分。本系統(tǒng)以兩電機(jī)同步協(xié)調(diào)控制為例，進(jìn)行交叉耦合控制（即為速度補(bǔ)償控制部分）分析，其結(jié)構(gòu)如圖1所示。在電機(jī)控制時(shí)，為簡(jiǎn)化系統(tǒng)，電機(jī)控制方式采用id*=0矢量控制，速度環(huán)控制仍然采用傳統(tǒng)的PI控制，電流環(huán)控制部分使用id*=0電流預(yù)測(cè)控制算法。速度補(bǔ)償器部分則采用模糊PID控制。

圖1 交叉耦合控制結(jié)構(gòu)框圖

模糊PID控制器是在經(jīng)典PID控制器的基礎(chǔ)上，進(jìn)行模糊控制研究。簡(jiǎn)而言之，它將系統(tǒng)的誤差e(t)和誤差變化率ec(t)轉(zhuǎn)化成模糊PID控制器的△Kp、△Ki、△Kd，然后再將模糊PID去模糊化，與傳統(tǒng)PID控制耦合，組成模糊PID控制器。結(jié)構(gòu)框圖如圖2所示。

圖2 模糊PID控制器結(jié)構(gòu)框圖

在本研究的模糊PID控制器設(shè)計(jì)中，兩個(gè)模糊輸入E與Ec的論域設(shè)定為[-6,6]，輸出deltaK（K為△Kp、△Ki和△Kd）的論域?yàn)閇-3,3]。使用{NB、NM、NS、ZO、PS、PM、PB}在模糊子集中表述轉(zhuǎn)速誤差E及其變化率Ec，并采用IF E is NB and Ec is NB then（deltaKpis PB and deltaKiis NB and deltaKdis PB）描述相應(yīng)規(guī)則，最終得到如表1、表2、表3所示的模糊控制規(guī)則表。整個(gè)模糊PID控制模型如圖3所示。

表1 △Kp模糊規(guī)則表

表2 △Ki模糊規(guī)則表

表3 △Kd模糊規(guī)則表

2 永磁同步電機(jī)模型預(yù)測(cè)控制策略

2.1 永磁同步電機(jī)控制模型

對(duì)PMSM電機(jī)進(jìn)行數(shù)學(xué)建模分析，在d、q軸上建立如下方程：

離散可得到式（2）：

即：

由式（3）即可求得k+1時(shí)刻d、q軸的電流預(yù)測(cè)值。

2.2 預(yù)測(cè)模型

為提升系統(tǒng)的抗干擾能力，避免系統(tǒng)的輸入輸出發(fā)生劇烈變化，同時(shí)為對(duì)控制性能進(jìn)行評(píng)價(jià)，本系統(tǒng)采用閉環(huán)控制，通過(guò)式（4）設(shè)定一條光滑的參考曲線，式（5）作為本系統(tǒng)的評(píng)價(jià)函數(shù)。

其中，α為系統(tǒng)柔化系數(shù)，一般來(lái)說(shuō)，α∈[0,1]，iref分別為d、q軸電流給定值；iP(k+1)分別為d、q軸電流預(yù)測(cè)值，λ為加權(quán)因子。

3 仿真驗(yàn)證

根據(jù)前文分析，在MATLAB/Simulink中建立交叉耦合控制模型，如圖4所示。如圖5、圖6所示為仿真結(jié)果圖。

圖4 交叉耦合控制模型圖

圖5 改進(jìn)后轉(zhuǎn)速響應(yīng)曲線

圖6 改進(jìn)后轉(zhuǎn)速同步誤差曲線

仿真時(shí)電機(jī)空載啟動(dòng)，給定轉(zhuǎn)速為600 r/min。在0.05 s時(shí)，給電機(jī)1施加大小為5 N·m的負(fù)載轉(zhuǎn)矩；在0.15 s時(shí)，給電機(jī)2施加大小為8 N·m的負(fù)載轉(zhuǎn)矩。

由圖5可知，兩電機(jī)在空載啟動(dòng)之后，大約在0.005 s時(shí)轉(zhuǎn)速達(dá)到最大值，大約再經(jīng)過(guò)0.005 s后系統(tǒng)達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)。同樣地，在受到負(fù)載轉(zhuǎn)矩干擾之后，電機(jī)轉(zhuǎn)速發(fā)生輕微變化，并能較快地回到穩(wěn)定狀態(tài)。

由圖6的同步誤差曲線可以看出，兩電機(jī)在空載啟動(dòng)后，同步性能良好，轉(zhuǎn)速差為零；在0.05 s給電機(jī)1施加負(fù)載轉(zhuǎn)矩時(shí)，兩電機(jī)轉(zhuǎn)速均發(fā)生變化，最大誤差在3 r/min左右，大約在0.025 s之后，電機(jī)回到穩(wěn)定狀態(tài)，此時(shí)電機(jī)的同步誤差不超過(guò)0.1 r/min；在0.15 s給電機(jī)2施加負(fù)載轉(zhuǎn)矩，兩電機(jī)的最大同步誤差在4 r/min左右，穩(wěn)定狀態(tài)下兩電機(jī)的轉(zhuǎn)速同步誤差不超過(guò)0.1 r/min。這也能證明圖5中電機(jī)1和電機(jī)2轉(zhuǎn)速響應(yīng)曲線是接近重合的。

4 總結(jié)

本研究通過(guò)分析獼猴桃種植特點(diǎn)和種植要求，引入預(yù)測(cè)控制和模糊控制來(lái)提升電機(jī)的響應(yīng)速度和協(xié)調(diào)控制性能，以實(shí)現(xiàn)設(shè)施智能滴灌系統(tǒng)的智能化和精細(xì)化。仿真結(jié)果表明，基于id*=0預(yù)測(cè)控制和模糊PID控制系統(tǒng)具有響應(yīng)速度較快、穩(wěn)定性和適應(yīng)性較好等優(yōu)點(diǎn)，為后期種植應(yīng)用提供了理論基礎(chǔ)。