黃 皓，涂群章，蔣成明，傅中明，張洪新

0 引言

為適應工程車輛路況復雜、行駛載荷多變、機動性要求高的要求[1]，同時滿足乘座舒適性，電傳動工程車輛的驅(qū)動方式正逐步由單電機驅(qū)動向多電機驅(qū)動方向發(fā)展[2]，雙側電機獨立驅(qū)動是如今運用最多的電傳動方案（如法國“響尾蛇”地對空導彈車，德國的“黃鼠狼”步兵戰(zhàn)車，美國的M113兩棲裝甲運兵車等[3]），它具有傳動效率高、結構簡單、系統(tǒng)布置靈活等優(yōu)點[4]，但由于其兩側電機不存在機械連接，在直線行駛過程中，如果兩側電機受到的地面負載不同，會導致前輪兩側的速度不同步，將會產(chǎn)生車輛方向盤不受控制、跑偏、打滑等問題，這將影響車輛行駛的安全性和舒適性[5-6]。

在實際的多電機傳動工程車直線行駛工況中，能否實現(xiàn)在多變載荷工況下，多電機速度的同步協(xié)調(diào)控制，直接關系到車輛的安全性和舒適性，因而多電機系統(tǒng)的同步協(xié)調(diào)控制問題是該類車輛研發(fā)的一個急需解決的關鍵問題，目前逐漸成為國內(nèi)外研究熱點[7]。為此，本文針對多電機同步協(xié)調(diào)控制的發(fā)展現(xiàn)狀，對多電機協(xié)同控制策略進行了論述[8-9]，重點介紹和分析了：（1）經(jīng)典控制策略，主要包括并行方式、主從方式、交叉耦合方式[10]；（2）現(xiàn)代控制策略，主要包括偏差耦合控制和環(huán)形耦合控制[11]；（3）智能控制策略，主要包括基于模糊控制器的同步控制和基于神經(jīng)網(wǎng)絡的同步控制[12-13]，探討了多電機同步控制的發(fā)展趨勢，為多電機傳動工程車輛行駛過程中速度協(xié)調(diào)控制技術研究提供借鑒。

1 經(jīng)典控制策略

同步協(xié)調(diào)控制指的是按照工程要求，實現(xiàn)兩個或多個傳動軸之間的輸出值的協(xié)調(diào)控制。經(jīng)典同步控制理論是在20世紀80年代由Y.Koren教授[14]和Robert.D.Lorenz教授[15]創(chuàng)立的，控制方式主要有并行方式、主從方式和交叉耦合方式。

1.1 并行控制策略

并行控制系統(tǒng)中，控制系統(tǒng)中所有單元共享一個控制信號，讓每個單元都有理想一致的輸出結果，從而使控制系統(tǒng)穩(wěn)定性優(yōu)良，動態(tài)性能好，并行控制結構圖如圖1所示。

圖1 并行控制結構圖

并行控制結構簡單，運算較快，控制方便，但是它的缺點也很明顯，由于每個電機都是獨立控制的，當其中一臺或者多臺電機受到外界干擾時，這些電機轉(zhuǎn)速會發(fā)生變化，而其他電機由于是獨立控制的，不會受到影響，這就導致了控制系統(tǒng)失去了同步性[16]，這在工程車輛路況復雜、行駛載荷多變的情況下，難以達到要求。

1.2 主從控制策略

以雙電機主從控制為例，主從控制系統(tǒng)結構圖如圖2所示。主電機的輸出轉(zhuǎn)速作為從電機的轉(zhuǎn)速的輸入?yún)⒖贾?，從動機的輸出由主電機的輸出轉(zhuǎn)速控制，使之達到同步協(xié)調(diào)控制。在這種控制方法下，每個從電機單元都能準確快速的跟蹤參考值，實現(xiàn)良好的跟蹤性。

圖2 主從控制結構圖

從圖2可以看出，在主從控制結構下，將一臺電機作為主電機，主電機的輸出信號為參考信號控制從動機，理想情況下，能達到較好地同步效果，但是假設從動機收到外界負載的干擾，從動機的速度會發(fā)生改變，由于主動機不受從動機的控制，主電機的速度不會隨之改變，從而導致兩電機存在速度的誤差，無法達到理想的控制效果。

1.3 交叉耦合控制策略

交叉耦合控制策略是解決多電機同步協(xié)調(diào)控制十分有效的方法[15]，主要運用于解決外界因速的影響對多電機造成的速度不同步問題，針對控制系統(tǒng)中各個對象建立耦合關系，實現(xiàn)系統(tǒng)的同步協(xié)調(diào)控制，這種控制方式能反映出任何一臺電機的負載變化，顯著提高了控制精度[6]。交叉耦合控制策略結構圖如圖3所示。

圖3 交叉耦合控制結構圖

交叉耦合同步控制策略在實際中已經(jīng)開始運用，1990年美國俄亥俄州立大學的K.Srinivasan教授運用交叉耦合算法設計出了一種控制器[11]，通過系統(tǒng)的運動軌跡斜率實時調(diào)整控制器參數(shù)，使控制器達到良好的時變性。

2 現(xiàn)代控制策略

隨著現(xiàn)代工業(yè)的飛速發(fā)展，對同步精度的要求越來越高，導致經(jīng)典控制策略很難滿足日益遞增的精度要求，更高精度的控制策略需要被創(chuàng)建，導致現(xiàn)代控制策略在經(jīng)典控制策略的基礎上發(fā)展出來，主要分為偏差耦合控制策略和環(huán)形耦合控制策略。

2.1 偏差耦合控制

針對上述提出的交叉耦合控制策略無法滿足三臺以上電機的穩(wěn)定控制，人們研究出了偏差耦合控制，偏差耦合控制主要控制方法是通過比較各個電機的輸出速度進行補償反饋[17]。偏差耦合控制結構圖如圖4所示。

圖4 偏差耦合控制結構圖

偏差耦合控制相對于經(jīng)典控制策略，克服了信號響應延時性大的缺點，同時適用于兩臺以上的多電機系統(tǒng)，響應迅速，誤差較小。西北工業(yè)大學[18]以多臺無刷直流電機為研究對象，采用偏差耦合控制策略協(xié)調(diào)系統(tǒng)的同步控制，在Matlab/Simulink中的仿真結果表明了偏差耦合控制策略控制效果優(yōu)良、無超調(diào)現(xiàn)象、響應迅速。

2.2 環(huán)形耦合控制

環(huán)形耦合控制是利用各個單元之間的速度補償形成的現(xiàn)代控制策略。環(huán)形耦合控制方式同時考慮了被控對象的輸出與給定輸出之間的誤差關系以及相鄰單元之間的輸出誤差關系[19]，環(huán)形耦合控制策略的結構圖如圖5所示。

圖5 環(huán)形耦合控制結構圖

大連理工大學[20]在多電機的同步控制領域提出一種基于滑模變結構方法的環(huán)形耦合控制策略，經(jīng)過仿真和實驗證明，這種控制方法在控制過程中不受外來干擾和自身參數(shù)影響，具有良好的抗干擾性和魯棒性。

3 智能控制策略

上述的經(jīng)典控制策略和現(xiàn)代控制策略，在對控制系統(tǒng)設計的過程中必須建立精準的數(shù)學模型，但是工業(yè)控制中很多復雜的系統(tǒng)，數(shù)學模型難以建立，為了解決這類問題，人們將智能控制技術應用于控制器設計中[21]，智能控制策略中運用較多的有基于模糊控制器的同步控制和基于神經(jīng)網(wǎng)絡的同步控制。

3.1 基于模糊控制器的同步控制

模糊控制理論以模糊數(shù)學為基礎，用語言規(guī)則表示方法的先進算法技術，將模糊的數(shù)學模型利用語言方式表達出來[22-23]，其基本結構如圖6所示。

圖6 模糊控制系統(tǒng)

近年來，模糊技術逐漸運用于多電機同步協(xié)調(diào)控制，文獻[24]設計出了基于模糊控制器的改進耦合多電機同步控制，該控制器結構原理圖如圖7所示。

圖7 基于模糊控制器的改進耦合多電機同步控制系統(tǒng)

在該系統(tǒng)中，各個電機輸出速度之間的耦合關系依靠模糊控制器實現(xiàn)，將各個電機的輸出轉(zhuǎn)速輸入到模糊控制器中，根據(jù)制定的模糊規(guī)則確定各電機的補償速度，執(zhí)行器再將補償速度反饋到各個電機[25-26]，最終達到同步協(xié)調(diào)控制。

3.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡的同步控制

神經(jīng)網(wǎng)絡控制是20世紀80年代末期發(fā)展起來的自動控制領域的前沿學科之一，它是智能控制的一個新的分支。神經(jīng)網(wǎng)絡控制主要由神經(jīng)網(wǎng)絡結構、神經(jīng)元模型、神經(jīng)網(wǎng)絡學習方法三個內(nèi)容組成[27-28]。

神經(jīng)網(wǎng)絡神經(jīng)元模型和生物神經(jīng)元模型類似，可將其視為多輸入單輸出的模型[29]，其模型如圖 8所示。

圖8 神經(jīng)網(wǎng)絡神經(jīng)元結構圖

圖 8 中，ui表示神經(jīng)元的內(nèi)部狀態(tài)，x1、x2……xn表示輸入信號，ωi1、ωi2……ωin表示連接權系數(shù)，si表示外部輸入信號[30]。神經(jīng)元模型的數(shù)學形式可描敘為：

文獻[31]針對兩個電機的同步協(xié)調(diào)控制策略，以控制系統(tǒng)的轉(zhuǎn)速和張力作為輸入，提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡轉(zhuǎn)速和張力的解耦同步協(xié)調(diào)控制方案，利用RBF網(wǎng)絡整定PID控制器參數(shù)，這種控制系統(tǒng)具有良好的自適應性和魯棒性，其控制系統(tǒng)結構圖如圖9所示。

圖9 基于神經(jīng)網(wǎng)絡二電機同步控制圖

圖中ω0、F0分別為期望電機轉(zhuǎn)速和載荷，ω、F分別為實際運行電機轉(zhuǎn)速和載荷，μ1、μ2為2個自適應PID控制器的輸出信號，通過神經(jīng)元耦合補償器后的信號μ1、μ2作為兩電機變頻調(diào)速系統(tǒng)的輸入信號，采用該神經(jīng)網(wǎng)絡控制方法能夠在保證兩臺電機速度同步的基礎上保證載荷F0的恒定，達到了速度和載荷的解耦控制，并且系統(tǒng)具有很好的動態(tài)性能[31]。

4 控制策略分析比較

上述控制方法均有優(yōu)缺點，經(jīng)典控制策略中并行控制實現(xiàn)簡單，操縱容易，但不適合電機受到外界干擾較大的情況。主從控制利用主電機作為控制電機，在理想情況下，可以保持很好的同步效果，但如果從動機收到外界負載的干擾，從動機的速度會隨之發(fā)生改變，然而主動機不受從動機的控制，主電機的速度不會隨之改變，而且主從控制在控制過程中會出現(xiàn)時滯性。交叉耦合控制能夠根據(jù)要求完成同步反饋控制，極大地提高了同步精度，但不適用于兩電機以上的多電機控制。

現(xiàn)代控制策略中偏差耦合控制采用閉環(huán)控制，加入偏差耦合控制策略協(xié)調(diào)各個電機的轉(zhuǎn)速，其不受電機數(shù)量的影響，具有同步性能好、響應速度快、超調(diào)量小以及魯棒性強等特點，但是由于結構較復雜，當電機數(shù)目較多時，系統(tǒng)的計算量會很大。環(huán)形耦合控制是主從控制上發(fā)展而來的，系統(tǒng)在啟停階段同步性能較好、響應速度快，但當其中任何一臺電機收到速度波動情況下，它就只能通過與之相鄰的電機將信號傳遞給其他電機，一旦數(shù)目較多，就會導致控制延時，從而使得系統(tǒng)的計算量較大。

在智能控制策略中，基于模糊控制器的改進耦合多電機同步系統(tǒng)根據(jù)各個電機來制定模糊規(guī)則，通過模糊推理來整定PID參數(shù)，通過仿真和模擬，與傳統(tǒng)控制相比具有跟蹤迅速、超調(diào)量小、單元輸出的實際轉(zhuǎn)速誤差魯棒性強等特點。神經(jīng)網(wǎng)絡控制適用于多變量系統(tǒng)的解耦控制，無需測量和辨識被控多變量對象的內(nèi)部結構和參數(shù)，可以得到良好的的解耦效果，但運算量大，控制算法十分復雜，不利于運用到實際工程實踐中。

5 發(fā)展趨勢

多電機同步協(xié)調(diào)控制具有良好的發(fā)展前景，近年來，多電機同步協(xié)調(diào)控制向著以下幾個方面發(fā)展與研究。

（1）良好的解耦控制性能。多電機同步控制性能直接受系統(tǒng)參數(shù)解耦性能影響，因此在多電機同步控制時要保證強解耦性。

（2）強抗干擾性。在實際運用場合，抗干擾能力是系統(tǒng)控制性能的重要參數(shù)，在輪式汽車實際運行的路面會發(fā)生各種變化，導致控制參數(shù)的漂移，這要求多電機同步協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)具有較強的抗干擾性。

（3）良好的動態(tài)響應性。多電機同步控制系統(tǒng)能夠根據(jù)外界的變化快速達到穩(wěn)定性，直接影響到多電機同步控制性能，這也是一項重要研究方向。

（4）較高的穩(wěn)定性。控制系統(tǒng)穩(wěn)定性是系統(tǒng)能夠正常運作的前提，能否提高穩(wěn)定性，直接關系到系統(tǒng)能否正常運作。提高穩(wěn)定性也是一項關鍵技術。

6 結束語

本文對多電機傳動工程車輛在直線行駛過程中，多電機同步協(xié)調(diào)控制的策略進行了研究，論述三種控制策略的原理、特點及實現(xiàn)方法。分析比較了各控制策略的優(yōu)劣性，對多電機同步協(xié)調(diào)控制技術的主要問題及其發(fā)展進行展望，為電傳動工程車輛多電機同步控制系統(tǒng)的研發(fā)提供參考。

[1]嚴 糾.電傳動車輛的研究與發(fā)展[J].國外坦克，2006（2）：44-46.

[2]孫文煥，程善美，王曉翔，等.多電機協(xié)調(diào)控制的發(fā)展[J].電氣傳動，1999（6）：3-6.

[3]孫逢春，張承寧.裝甲車輛混合動力電傳動技術[M].北京：國防工業(yè)出版社，2008.

[4]朱茂林.多電機速度同步控制策略的研究與應用[D].合肥：合肥工業(yè)大學，2013.

[5]李 慧，劉星橋，李 景，等.多電機同步協(xié)調(diào)系統(tǒng)控制策略[J].電機與控制應用，2014（4）：6-11.

[6]Chen S，Zhang K，Zhang W，et al.Design of multi-motor synchronous control system[C]//Control Conference，2010：3367-3371.

[7]Li M，Meng X.Analysis and Design of System for Multi-mo tor Synchronous Control[C]//Advances in Computer Science，Environment，Ecoinformatics，and Education-International Conference，Csee 2011，Wuhan，China，August 21-22，2011.Proceedings，2011：268-273.

[8]楊晨娜，張 怡.雙電機同步控制系統(tǒng)的設計與仿真[J].工業(yè)控制計算機，2009，22（1）：36-37.

[9]Zhao W B，Zhu J H，Ji-Heng N I.Research of Multi-Mo tors Synchronous Control[J].Techniques of Automation&Ap plications，2012（4）：189-195.

[10]Zhang P，Zhang J H，He D S，et al.Based on Adjacent Cross-Coupling of Multi-Motor Synchronous Drive[J].Ad vanced Materials Research，2011（201-203）：1093-1097.

[11]Srinivasan K，Kulkarni P K.Cross-Coupled Control of Bi axial Feed Drive Servomechanisms[J].Journal of Dynamic Systems Measurement&Control，1990，112（2）：225-232.

[12]張 莉，李彥明，馬培蓀，等.基于模糊PID控制器的多電機同步控制裝置的應用[J].工業(yè)儀表與自動化裝置，2003（4）：11-13.

[13]Yun-Feng B I，Wang X.Multi-motors'Synchronization Control Based on Fuzzy Control[J].Machinery&Electronics，2008.

[14]Lorenz R D，Schmidt P B.Synchronized motion control for process automation[C]//Industry Applications Society Meet ing，1989.，Conference Record of the，2002（2）：1693-1698.

[15]Koren Y.Cross-Coupled Biaxial Computer Controls for Manufacturing Systems[J].Journal of Dynamic Systems Mea surement&Control，1980，102（4）：265-272.

[16]劉 艷.多電機同步控制系統(tǒng)控制策略研究[D].沈陽：沈陽工業(yè)大學，2013.

[17]彭曉燕，劉 威，張 強.基于改進型偏差耦合結構的多電機同步控制[J].湖南大學學報（自然科學版），2013，40（11）：77-83.

[18]喻 鵬，齊 蓉.多無刷直流電動機偏差耦合同步控制[J].微特電機，2008，36（4）：42-45.

[19]Sun J，Liu R，Luo Y，et al.Research on Multi-motor Syn chronization Control for Cutter Head of Shield Machine Based on the Ring Coupled Control Strategy[M].Springer Berlin Heidelberg，2009：345-354.

[20]劉 然，孫建忠，羅亞琴，等.基于環(huán)形耦合策略的多電機同步控制研究[J].控制與決策，2011，26（6）：957-960.

[21]Fan Y.Improvement of multi-motor synchronous control strategy[J].Mechanical&Electrical Engineering Magazine，2007（108）：1024-1028.

[22]Passino K M，Yurkovich S.Fuzzy Control[J].Tsinghua U niversity Press，2001，18（4）：863-873.

[23]Zadeh L A.Fuzzy Logic[J].Computer，1988，21（4）：83-93.

[24]Deng H，Liu H.Multi-motor synchronous control based on fuzzy support vector machine[C]//IEEE International Confer ence on Intelligent Computing and Intelligent Systems，2009：60-63.

[25]Su Y，Gang X.Research of Multi-motor Synchronous Driv ing System Based on Fuzzy Smith Control[C]//International Conference on Electrical and Control Engineering，2010：5466-5469.

[26]ztürk N， elik E.Speed control of permanent magnet syn chronous motors using fuzzy controller based on genetic algo rithms[J].International Journal of Electrical Power&Energy Systems，2012，43（1）：889-898.

[27]Simon H.Neural Network：A Comprehensive Foundation[J].Prentice Hall PTR，1994，22（4）：71-80.

[28]焦李成.神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)理論[M].西安：西北工業(yè)大學出版社，1990.

[29]袁曾任.人工神經(jīng)元網(wǎng)絡及其應用[M].南寧：廣西科學技術出版社，1999.

[30]李俊麗，何 勇，王生澤.單神經(jīng)元PID在多電機同步控制中的應用[J].機電工程，2010，27（8）：14-18.

[31]樊衛(wèi)華，趙國峰，陳慶偉，等.雙電機驅(qū)動伺服系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡控制器的設計[J].電機與控制學報，2006，10（3）：260-264.