在电源论坛上步进电机的位移模糊PID控制探索
导语：
伺服系统步进电机PID控制
摘要：
步进电机是数字离散电机，特别适用于数字离散控制。但是其数学模型具有高度非线性的特点，PID控制难以实现较高精度性能，本文把模糊控制和PID控制结合起来，根据设置好的误差范围，实现自动切换。
关键词：步进电机 模糊控制 PID 参数自整定 数学模型 仿真 Stepper Motor Fuzzy PID Control Sun Pan Jun Yan Xue Wen (School of Electronic Information Engineering Tai Yuan University of Science And Technology)
Abstract:
Stepper motor is a digital discrete motor, that is especial suitable for digital discrete control. But its mathematical model is highly nonlinear, PID control is difficult to achieve high precision performance, the paper combines the fuzzy control with PID control。According to set good error range, the system can achieve automatic switching.
Key words stepper motor PID Fuzzy control Parameter Self-tuning Mathematical Model Simulation
1前言
步进电机本质上是数字离散电机，直接接受数字量，将電脉冲信号转变成位移信号，即给一个脉冲信号，步進電機就轉動一個角度。步進電機内部各控變量高度非線性且相互耦合，而傳統PID控法是以精確數學模型為基礎的，不可能有效應對系統的不確定信息，用不變的PID參數不可能達到較好的控結果。模糊控法不需要對象的精確數學模型，对系統變化不敏感，有良好的抗干扰性。但由於它的一致性，不利於穩態精度，本文將通過結合兩種方法來改善這一點。
2混合式步進電機數學模型
本文采用两相步進電機，在忽略互感、漏磁、磁滞、涡流、饱和等影響的情况下，我們采用可以对于一相用一等值有效RL電路绕组进行分析。选用4拍步進方式，设以A相为基准，则B相滞后A相90°角度，则有以下電流方程：
根據力學定律可以寫出電子馬達的机械運動方程：
其中 电機轉矩為負載轉矩為轉動惯量 為粘滞性摩擦系数 為轉子角速度 假設負載轉矩為零則有以下微分方程：
[\frac{d\theta}{dt} = \omega ]
[T_e - T_L = J \frac{d\omega}{dt} + B \omega]
则式（1）、（2）式、（3）、（4）組成了兩相階段器驅動馬達的數學模式，从中可以看到階段器驅動馬達是一个高度非线性被控对象，这就要求 控制方法非常复杂，而模糊 控制正好适用这一特性。
3階段器驅動馬達模糊PI D 設計
在工業 控制中,PID 控法 是應用最廣泛 的模擬 控法，用計算機 對其採樣進行離散化，可以實現 數字_PID公式
本文采用二維模糊 控制 系統，模稈推理輸入 模稈語言 讀取偏差E 和偏差 变化率EC 模稈域[-3 3] ,輸出為三個增量Kp,Ki,kD ,將輸入 模稈語言 讀取 E .EC 和 輸出 模稈語言 讀取 的 語義 值選擇7個，即{負大(NB)，負中(NM)，負小(NS)，零(Z)，正小(PS)，正中(PM)，正大(PB)}。
设驱动参数偏差和偏差变化率以及 Kp,kI,kD 的基本论域[-0.5 0.5]则可以确定量化因子和模态因子
表1 KP 模態規則
表2 KI 模態規則
表3 KD 模態規則
圖2 步進 電機 疑似 P I D 管理 SIMULINK 型號
図6 步進 電車 疑似 P I D 管理 SIMULINK 型號
图7 步進 電車 疑似 P I D 管理 SIMULINK 型號
図8 步 進 電 車 疑似 P I D 管理 SIMULINK 型號
图9 步 進 电 錶 疑似 P ID 管 理 S IM U L IN K型 号 图10:
图11:
图12:
图13:
表14 KP
表15 Ki
表16 KD
表17 KP
表18 Ki
表19 KD
基于以上规则，我们设计了一个基于FIS函数库构建的一个SIMULINK块来执行这些操作，并通过这个块对输入数据进行处理得到输出结果。
在实际应用中，由于系统存在一定不可预知因素，因此要使得系统更加鲁棒，我们还引入了一定的随机噪声到输入信号上，以此来提高系统对外界干扰能力。
最后我们将这些参数通过 MATLAB/Simulink 软件进行了仿真测试，以验证该算法是否能够满足实际需求。
结果与讨论:
结果显示，该算法能够很好地跟踪目标轨迹，并且在振荡减少方面取得显著效果。在实际应用过程中，该算法也能保证稳定运行并快速响应用户输入命令。此外，该算法还具备一定程度的人工智能，使得它能够根据不同的工作条件自动调整自身参数，从而进一步提高效率和可靠性。这项研究为未来的智能制造领域提供了新的思路和技术支持，为工业自动化带来了新的希望。
作者简介:
孙攀军(1984-)男汉族河南商丘太原科技大学07级研究生,
闫学文(1959-)男汉族山西太原太原科技大学教授博士生导师,
文献参考:
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