[发明专利]一种大型机电混合惯量系统控制方法

权利要求书

1.一种大型机电混合惯量系统控制方法，其特征在于包括以下步骤：

(1)大型机电混合惯量系统初始化后，设定系统期望输出转速和惯量；

(2)电惯量控制器根据设定的期望惯量结合力矩传感器反馈并经过卡尔曼信号滤波器处理的转动力矩信号完成补偿电惯量的计算，并输出修正增益值K，电惯量控制器根据期望转速输出给定转速信号，给定转速信号与转速传感器测量并经卡尔曼信号滤波器处理得到的转速反馈信号之差作为转速调节器的输入信号，转速调节器输出信号乘以修正增益K，得到电流调节器的输入信号，电流调节器的输出信号经过可控硅整流装置输出电机的电流控制信号，从而控制电机调节系统输出转速和惯量；

(3)所述转速调节器是基于模糊控制器在线整定PID参数的方法进行设计，以提高转速控制系统的动态响应和稳态特性；

所述设计转速调节器的具体设计步骤如下：

(a)选取转速偏差e和偏差变化率e_c作为输入语言变量，比例增益系数K_p、积分增益系数K_i和微分增益系数K_d作为输出语言变量，模糊等级为七级，语言变量值取{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}7个模糊值，NB表示负大，NM表示负中，NS表示负小，ZO表示零，PS表示正小，PM表示正中，PB表示正大,隶属函数均选用三角形隶属度函数,根据PID控制器参数自整定原则结合专家经验设定输入、输出语言变量论域和模糊控制规则；

(b)根据模糊规则，对所有输入语言变量：转速偏差和偏差变化率，量化后的各种组合通过模糊逻辑推理方法离线计算出每一个状态的模糊控制器输出，最终生成模糊控制表:

i)K_p的控制规则为:

ii)K_i的控制规则为:

iii)K_d的控制规则为:

其中模糊推理机采用Mamdani型推理系统，解模糊器采用重心法,在求得控制表后，将控制表存储在计算机中，并编制一个查找控制表的子程序，实际控制过程中通过查表，带入公式计算即得到整定后的K_p、K_i和K_d值；

(4)取采样周期为0.01s对卡尔曼信号滤波器进行设计，使其能对转速反馈信号和转矩信反馈号进行滤波处理，

所述卡尔曼信号滤波器具体设计方法如下：

采用零阶保持器法将控制系统模型的状态方程和观测方程进行连续系统离散化，取采样周期0.01s，其离散的状态方程和量测方程分别为：

式中：x(k)——状态向量；y(k)——量测向量；u(k)——输入向量：控制信号；w(k)——控制干扰噪声向量；v(k)——量测噪声向量；A(k+1,k)——系统矩阵；B(k+1,k)——输入矩阵；C(k)——输出矩阵；Γ(k+1,k)——常数矩阵；

针对系统状态方程，根据卡尔曼滤波定理得到卡尔曼滤波方程：

(a)一步预测估计方程：

(b)一步预测估计误差的方差阵：

P_k|k-1＝A(k,k-1)P_k-1|k-1A^T(k,k-1)+Γ(k,k-1)Q(k-1)Γ^T(k,k-1)

(c)滤波增益方程：

K_k＝P_k|k-1C^T(k)[C(k)P_k|k-1C^T(k)+R(k)]^-1

(d)滤波估计方程：

(e)滤波估计误差的方差阵：

P_k|k＝[I-K_kC(k)]P_k|k-1

式中：Q(k)、R(k)为随机噪声的协方差矩阵，I为单位矩阵，只要给定滤波初始值P_0|0，根据k时刻的量测值y(k)就能通过递推计算得到k时刻的状态估计值

2.根据权利要求1所述的一种大型机电混合惯量系统控制方法，其特征在于所述大型机电混合惯量系统包括：电惯量控制器、转速调节器、电流调节器、可控硅整流装置、直流电机、减速器、机械惯量部分和卡尔曼信号滤波器。