(蕪湖職業(yè)技術(shù)學院電氣工程學院,安徽 蕪湖 241006 )
電機在一定參數(shù)變化范圍內(nèi)會產(chǎn)生混沌運動,主要表現(xiàn)為電動機轉(zhuǎn)矩和轉(zhuǎn)速的振蕩、控制性能不穩(wěn)定以及不規(guī)則的電磁噪聲等[1],因此,永磁同步電動機混沌控制成為電機領域非線性控制的研究熱點[2]。近年來對混沌控制的研究已出現(xiàn)了許多方法,比如狀態(tài)反饋控制[3]、自適應控制[4]、反演控制[5]、滑??刂芠6]、H∞控制[7]、PID控制[8]、模糊控制[9]等。針對永磁同步電動機的混沌控制方法也同樣相繼被提出,但這些方法各自具有自身的缺陷及其局限性,本文采用基于微分幾何理論的輸入-狀態(tài)線性化方法對永磁同步電動機混沌系統(tǒng)進行控制。
在永磁同步電動機系統(tǒng)混沌現(xiàn)象的研究中,存在一個適合分析永磁同步電動機混沌運動的數(shù)學模型,其模型如下[10]:
(1)
得其解:
λ1=-1,λ2,3=
上式的系數(shù)均為正,則對任意的λ,只要λ>0,則D(λ)>0。如果平衡點不穩(wěn)定,特征方程必有兩個共軛復特征根。將平衡點s1,s2代入特征方程式可得相同的式子:
得系統(tǒng)的特征根為λ1=-(2+σ),λ2,3=
(2)
圖時,系統(tǒng)相軌跡圖
(3)
圖時,系統(tǒng)相軌跡圖
圖時,系統(tǒng)相軌跡圖
圖時,系統(tǒng)相軌跡圖
取σ=3,r=25,在式(3)第三個方程的右端施加控制量u,式(3)變?yōu)椋?/p>
(4)
(1)矢量場f和g分別為:
根據(jù)式(4),
(2)檢驗能控性和對合條件
下面檢驗對合性:
因為零向量是屬于任何向量場的集合,所以 [gadfg]構(gòu)成一個對合集。
(3)求解λ(x)
n=3,λ(x)應該滿足條件:
(5)
(6)
(7)
由式(5)得:
(8)
由式(6)得:
(9)
式(8)代入式(9)可得:
(10)
由式(7)得:
(11)
式(8)、(10)代入式(11)可得:
λ(x)=x2
(12)
76x2-100x3-3x1x2,
(5)求線性化狀態(tài)方程及控制律u
則
所以,永磁同步電動機混沌系統(tǒng)的非線性系統(tǒng)模型經(jīng)過輸入-狀態(tài)線性化變換之后的系統(tǒng)方程為:
(13)
圖5 x1的狀態(tài)響應曲線
圖6 x2的狀態(tài)響應曲線
圖7 x3的狀態(tài)響應曲線
圖5、圖6、圖7分別為系統(tǒng)狀態(tài)變量x1、x2、x3的響應曲線,在時間軸0-100s范圍內(nèi)為系統(tǒng)未施加控制時的系統(tǒng)狀態(tài)響應曲線,可以看出三個輸入量x1、x2、x3的變化毫無規(guī)律,系統(tǒng)處于混沌狀態(tài)。在100s時對非線性系統(tǒng)施加控制量u,在之后的4s左右時間內(nèi)系統(tǒng)的三個狀態(tài)變量快速穩(wěn)定的收斂于零,從而達到穩(wěn)定狀態(tài)。
采用輸入-狀態(tài)線性化方法對由于系統(tǒng)參數(shù)變化而引起的永磁同步電動機混沌現(xiàn)象進行控制,把多變量、強耦合的非線性系統(tǒng)模型變換為線性能控的系統(tǒng)模型,線性化過程中未忽略任何非線性項,根據(jù)極點配置情況對變換后的線性系統(tǒng)設計相應的控制量,使系統(tǒng)狀態(tài)快速穩(wěn)定地收斂于零,從而消除了混沌現(xiàn)象,理論推導及仿真結(jié)果力證了該方法的有效性。
參考文獻:
[1] 薛薇,郭彥嶺,陳增強.永磁同步電動機的混沌分析及其電路實現(xiàn)[J].物理學報,2009,58(12):8146-8151.
[2] 周碩,王大志,谷中平.永磁同步電動機混沌系統(tǒng)自適應滑??刂芠J].組合機床與自動化加工技術(shù),2016(8):78-84.
[3] Haipeng Ren,Ding Liu.Nonlinear Feedback Control of Chaos in Permanent Synchronous Motor[J].IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTMS-II:EXPRESS BRIEFS,2006,53(1):45-50.
[4] Wei Xiang,Fangqi Chen.An adaptive sliding model control scheme for a class of chaotic systems with mismatched perturbations and input nonlinearities[J].Commun Nonlinear Sci Numer Simulat,2011,16(1):1-9.
[5] Naijian Chen,Fangzhen Song,Guoping Li.An adaptive sliding mode backstepping control for the mobile manipulator with nonho- lonomic constrains[J].Commun Nonlinear Sci Numer Simulat,2013,18(10):2885-2899.
[6] Mohammad Reza Faieghi,Hadi Delavari,Dumitru Baleanu.A note on stability of sliding mode dynamics in suppression of fractiona l-order chaotic systems[J].Computers and Mathematics with Applications,2013,66(5):832-837.
[7] ZA M Lee,D H Ji,J H Park,et al..H ∞ synchronization of chaotic systems via dynamic feedback approach[J].Physics Letters A,2008,372(29):4905-4912.
[8] Weider Chang.PID control for chaotic synchronization using particle swarm optimization[J].Chaos Soliton Fract,2009,39(2):910-917.
[9] Tsung-Chih Lin,Ming-Che Chen.Adaptive hybrid type-2 intelligent sliding mode control for uncertain nonlinear multivariable dynamical systems[J].Fuzzy Sets and Systems,2011,171(5):44-71.
[10] 張波, 李忠, 毛宗源, 龐敏熙.電機傳動系統(tǒng)的不規(guī)則運動和混沌現(xiàn)象初探[J].中國電機工程學報, 2001, 21(7): 40-45.
[11] 周群利.輸入-狀態(tài)線性化控制永磁同步電動機混沌系統(tǒng)[J].西昌學院學報(自然科學版),2014,28(2):55-57.