基于PLC的异步电动机综合控制系统设计

　　3.2 控制算法的实现

　　上位机具备强大而快速的运算能力，因而PID 算法、模糊控制算法、人工神经网络控制算法、遗传算法等各种控制策略都可以方便地实现。这里主要采用模糊控制算法。

　　3.2.1 调速算法

　　三相异步电动机模型是一个高阶非线性强耦合多变量的模型[1]，进行控制时需要考虑多方面的因素。 例如转子的电压、频率、磁通，以及转子转速和位置等参量之间互相影响存在耦合，绕组存在电磁惯性， 转子存在机电惯性，转子的电阻值会随温度而变化，负载转矩、转动惯量等有可能出现各种随机扰动等。 这些因素的影响给控制带来了困难，仅采用经典的控制方法很难达到较高的精度要求。而模糊控制算法无 需被控对象的精确数学模型，且对被控对象的参数变化不敏感，鲁棒性强。因此将变频器和异步电动机看 作一个整体，采用模糊控制算法实现速度控制。

　　同时考虑到模糊控制器是一个有误差控制器，达到期望速度后的稳态阶段波动比较大。而采用PI控制， 当误差较小时有较高的稳态精度[2,3]。故而把增量式PI控制策略引入模糊控制器，构成模糊-PI复合控制，以 改善模糊控制器的稳态性能。基于模糊-PI复合控制的异步电动机调速系统如图2(a)所示，实验结果如图 2(b)所示(给定转速100 r/min，采样周期T=150ms，转速误差≤1.0 r/min)。

　　基于比例因子自调整的模糊控制系统如图 3(a)所示，实验结果如图3(b)所示(电机额定转速运 行时定位于0°，采样周期T=150ms，位置误差≤0.09°，即1 个计数脉冲的位置间隔)。

4 结语

　　一直以来可编程控制器PLC以其较高的可靠性和较强的抗干扰能力在环境恶劣的工业生产中得到了广 泛的应用。本文基于PLC硬件平台，充分利用PLC自身资源，设计了异步电动机的速度和位置综合控制系 统。实验表明该系统达到了一定的控制精度，具有一定的实用参考价值。