楊 煒， 曾慶軍， 陳 峰

（1.江蘇科技大學(xué) 電信學(xué)院，江蘇 鎮(zhèn)江 212003；2.鎮(zhèn)江天力變壓器有限公司 江蘇 句容 212400）

隨著工業(yè)的不斷發(fā)展，大氣污染越來越得到人們的重視，尤其是近年來PM2.5的提出，對(duì)工業(yè)除塵技術(shù)提出了更高要求[1]。其中，高頻高壓靜電除塵器在工業(yè)除塵中起到了不可替代的作用。高頻高壓靜電除塵器的工作原理是使產(chǎn)生的煙氣帶正電荷，然后煙氣進(jìn)入設(shè)置多層陰極板的電除塵器通道[2-3]。由于靜電作用從而達(dá)到除塵目的。目前，國(guó)內(nèi)高壓靜電除塵設(shè)備控制方式主要為基于PID控制的電壓控制方式。但在實(shí)際使用中發(fā)現(xiàn)由于除塵器控制系統(tǒng)為滯后系統(tǒng)，工作時(shí)環(huán)境復(fù)雜，系統(tǒng)受非線性因素影響大，無法得到精準(zhǔn)的數(shù)學(xué)模型。使得傳統(tǒng)的PID控制器面臨控制參數(shù)難以選定，不能在線對(duì)系統(tǒng)采取跟蹤調(diào)節(jié)等缺點(diǎn)[4]。模糊控制作為智能控制的一種，其基本思想為將人工專家經(jīng)驗(yàn)通過模糊控制器轉(zhuǎn)化為控制規(guī)則，有效解決系統(tǒng)非線性，難以確定精確數(shù)學(xué)模型等控制問題[5]。

文中采用模糊控制的方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)輸出電壓的調(diào)節(jié)，應(yīng)用MATLAB構(gòu)建系統(tǒng)模型，通過仿真實(shí)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)的模糊控制，通過與PID控制的對(duì)比，表明模糊控制兼顧了除塵效率和節(jié)約能耗的優(yōu)點(diǎn)，達(dá)到了改善電源系統(tǒng)的控制特性的目的。

1 除塵用高頻高壓電源控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖

如圖1所示，三相380 V市電經(jīng)三相濾波器后通過整流得到530 V直流電壓，再經(jīng)過逆變電路后得到20 kHZ高頻交流電，最后由高頻變壓器升壓并高壓硅堆整流后輸出高頻高壓直流電壓，送至除塵器本體。在控制周期內(nèi)，采集得到電源的輸出電壓，通過控制單元與給定電壓的比較，調(diào)節(jié)PWM波的頻率和占空比來控制IGBT的開通與關(guān)斷，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)輸出諧振電壓電流的大小的控制。

2 系統(tǒng)控制器的設(shè)計(jì)

2.1 PID控制器的設(shè)計(jì)

傳統(tǒng)PID控制根據(jù)給定電壓值與輸出電壓值的誤差，采用增量式PID控制方式，控制單元計(jì)算出新的PWM波的頻率驅(qū)動(dòng)IGBT，從而得到調(diào)節(jié)后的輸出電壓?？刂葡到y(tǒng)如圖2所示[6]。

由于無法得到系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，PID參數(shù)采取多次試湊的方式取得，首先令PID中的積分，微分系數(shù)為零，使比例參數(shù)由大到小變化，尋找系統(tǒng)階躍響應(yīng)快，超調(diào)較小的值。確定比例參數(shù)后，積分參數(shù)從大到小變化消除系統(tǒng)靜差，在調(diào)節(jié)積分參數(shù)的同時(shí)適當(dāng)調(diào)整比例參數(shù)以使加入積分環(huán)節(jié)后系統(tǒng)動(dòng)態(tài)響應(yīng)不變差。最終得到PID參數(shù)為：比例參數(shù)KP=1.5；積分參數(shù)KI=0.03；微分參數(shù)KD=0。

由simulink構(gòu)建高頻電源控制系統(tǒng)后，經(jīng)PID調(diào)節(jié)后與開環(huán)時(shí)比較如圖3，圖4所示。

圖1 電源控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖Fig.1 Control system structure diagram of ESP

圖2 PID控制系統(tǒng)框圖Fig.2 Control system structure diagram with PID

圖3 開環(huán)輸出電壓曲線Fig.3 Open-loop output curve

圖4 PID控制輸出電壓曲線Fig.4 PID controller output curve

由圖可知，經(jīng)PID調(diào)節(jié)后，系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間更快，最終輸出電壓大小增大，達(dá)到節(jié)約能耗，增加電源輸出功率的目的。但是由于系統(tǒng)的多變性和非線性，使得一旦電源系統(tǒng)負(fù)載發(fā)生變化，PID控制器就會(huì)有很大的滯后性，所以常規(guī)PID控制器無法滿足實(shí)際系統(tǒng)的需求。

2.2 模糊控制器的設(shè)計(jì)

基于上述PID控制器的缺點(diǎn)，采用模糊邏輯的控制方法，實(shí)現(xiàn)在線自動(dòng)調(diào)節(jié)系統(tǒng)的輸出電壓，達(dá)到控制效果。為簡(jiǎn)化程序結(jié)構(gòu)，提高控制效率，文中采用二位模糊控制器，輸入變量為電壓偏差e及電壓偏差變化率ec，模糊控制器控制結(jié)構(gòu)如圖5所示[7]。

圖5 模糊控制系統(tǒng)框圖Fig.5 Control system structure diagram with fuzzy

根據(jù)實(shí)際電場(chǎng)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，除塵電源最終輸出電壓物理論域 Uj=[0，70 000]（V），電壓變化為[-250，250]（V/t）由此，設(shè)計(jì)模糊控制器輸入變量電壓偏差e的模糊論域?yàn)閇-1，1]，量化因子ke=2/70 000，輸入變量電壓偏差變化率ec的模糊論域?yàn)閇-0.1，0.1]，量化因子Kec=0.2/500。輸出變量u的物理論域?yàn)閇-0.5，0.5]，模糊論域均為[-1，1]，比例因子 Ku=0.7。

其中，輸入變量e模糊論域里覆蓋變量的模糊子集為：negative（偏高）；zero（正好）；pocitive（偏低），輸入變量 ec 模糊論域里覆蓋變量的模糊子集為：negative（偏高）；zero（正好）；pocitive（偏低），輸出變量u模糊論域里覆蓋變量的模糊子集為：close-fast （快降）；close-slow （慢降）；no-change （不變）；open-slow（慢升）；open-fast（快升）。

依據(jù)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際數(shù)據(jù)及專家經(jīng)驗(yàn)，選取各模糊子集如表1所示。

表1 輸入變量，輸出變量的模糊子集設(shè)定值Tab.1 Set value of fuzzy subset for input and output variable

根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及人工操作經(jīng)驗(yàn)，總結(jié)出調(diào)節(jié)輸出電壓的規(guī)則為：

1）如果電壓偏低，則快速升壓；

2）如果電壓正好，則電壓調(diào)節(jié)量為零；

3）如果電壓偏高，則快速降壓；

4）如果電壓正好而電壓偏差較小，則緩慢升壓；

5）如果電壓正好而電壓偏差較大，則緩慢降壓。

最后在simulink仿真中加入模糊控制器模塊，如圖6所示。

3 仿真結(jié)果及分析

圖6 電壓模糊控制模塊Fig.6 Fuzzy controller of output voltage

仿真時(shí)初始PWM波頻率為3.5 kHz，占空比為0.35，輸出電壓比較值為70 000 V，構(gòu)建除塵電源模糊控制系統(tǒng)如圖7所示。

仿真結(jié)果與PID調(diào)節(jié)結(jié)果對(duì)比如圖8，圖9所示。

圖7 模糊控制simulink仿真圖Fig.7 Control system structure diagram in simulink with fuzzy

圖8 PID輸出電壓曲線Fig.8 PID controller output curve

由圖知，相比PID調(diào)節(jié)，模糊控制器很好地實(shí)現(xiàn)了電壓的三折線升壓過程，由快速上升到緩慢上升最終達(dá)電壓預(yù)設(shè)值，有效克服了PID控制無法適應(yīng)系統(tǒng)多變性和非線性的缺點(diǎn)。

4 結(jié) 論

由上述仿真曲線可以表明，模糊控制器通過實(shí)際電場(chǎng)數(shù)據(jù)和專家經(jīng)驗(yàn)而得到相應(yīng)的模糊規(guī)則，可以很好的改善PID控制器參數(shù)難以確定，不能適應(yīng)系統(tǒng)多變性及非線性等缺點(diǎn)。使得電源系統(tǒng)電壓輸出曲線無超調(diào)，響應(yīng)時(shí)間比開環(huán)狀態(tài)提高一倍，有效地改善了除塵電源的控制性能并且顯著節(jié)約能耗，取得了良好的效果。

圖9 模糊控制輸出電壓曲線Fig.9 Fuzzy controller output curve

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