【正文】 } /* Function: mdlTerminate ===============================。 //x[3]=*tempX+*x[3]。 //x[2]=x[1]。 else if(tempX) tempX=。 tempX =x[0]+*ki*u[0]+kp*(u[0]x[1])。 // UNUSED_ARG(tid)。 // const real_T *u = (const real_T*) ssGetInputPortSignal(S,0)。 real_T *x = ssGetRealDiscStates(S)。 //real_T tempX = 。 y[0]=x[0]。 /* not used in single tasking mode */ /* y=Cx+Du */ // y[0]=C[0][0]*x[0]+C[0][1]*x[1]+D[0][0]*U(0)+D[0][1]*U(1)。 // InputRealPtrsType uPtrs = ssGetInputPortRealSignalPtrs(S,0)。 } /* Function: mdlOutputs ======================================================= * Abstract: * y = Cx + Du 南京工程學(xué)院自動(dòng)化學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 36 */ static void mdlOutputs(SimStruct *S, int_T tid) { real_T *y = ssGetOutputPortRealSignal(S,0)。 x[2]=。 // } x[0]=。lp2。 // *x0=0。 } define MDL_INITIALIZE_CONDITIONS /* Function: mdlInitializeConditions ======================================== * Abstract: * Initialize both discrete states to one. */ static void mdlInitializeConditions(SimStruct *S) { real_T *x = ssGetRealDiscStates(S)。 ssSetOffsetTime(S, 0, )。 } /* Function: mdlInitializeSampleTimes ========================================= * Abstract: * Specifiy that we inherit our sample time from the driving block. */ static void mdlInitializeSampleTimes(SimStruct *S) { // ssSetSampleTime(S, 0, )。 ssSetNumNonsampledZCs(S, 0)。 ssSetNumPWork(S, 0)。 ssSetNumRWork(S, 0)。 ssSetOutputPortWidth(S, 0, 1)。 /*direct input signal access*/ ssSetInputPortDirectFeedThrough(S, 0, 1)。 ssSetInputPortWidth(S, 0, 1)。 ssSetNumDiscStates(S, 4)。 /* Number of expected parameters */ if (ssGetNumSFParams(S) != ssGetSFParamsCount(S)) { return。 */ /*====================* * Sfunction methods * *====================*/ /* Function: mdlInitializeSizes =============================================== * Abstract: * The sizes information is used by Simulink to determine the Sfunction * block39。 南京工程學(xué)院自動(dòng)化學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 34 static real_T C[2][2]={ { 0 , } , { 0 , } }。 //define U(element) (*uPtrs[element]) /* Pointer to Input Port0 */ /* static real_T A[2][2]={ { , } , { 1 , 0 } }。 real_T kp=12。 //real_T ki=。 //real_T ki=309。 衷心地感謝在百忙之中評閱我的設(shè)計(jì)和參加答辯的各位老師 。 在多年的學(xué)習(xí)生活中，還得到了自動(dòng)化學(xué)院領(lǐng)導(dǎo)和各教研室老師的熱情關(guān)心和幫助，感 謝我的所有任課老師 、班主任和 輔導(dǎo)員。實(shí)驗(yàn)室里的學(xué)習(xí)氛圍濃厚， 同學(xué)之間探討積極。在此我要向李老師致以誠摯的敬意與衷心的感謝。我更是從李老師身上學(xué)到了作為一個(gè)工程項(xiàng)目的研究者應(yīng)該具備的素養(yǎng)。對于研究進(jìn)度滯后，或者對仿真模型還存在疑問的同學(xué)，李老師會(huì)親自指導(dǎo)，幫助他解 決問題。對于我們提出的疑問，李老師也會(huì)不厭其煩的一遍又一遍的解釋，直到我們真正弄明白為止。 本次畢業(yè)設(shè)計(jì)是在我的導(dǎo)師李寧教授的悉心指導(dǎo)下完成的，在畢業(yè)設(shè)計(jì)與撰寫論文期間，李老師給予了我很大的幫助。 （ 4） 研究更加著重于軟件上的模擬，對實(shí)際的電機(jī)模型理解的還不夠透徹。對基于矢量控制的更深層次的控制方法還不算了解 （ 2） 研究僅停留在理論階段， 實(shí)際還需要考慮更加復(fù)雜的情況。 （ 3）掌握 同步電機(jī)的數(shù)學(xué)模型，并依據(jù) JX— PMSM— 750 型號電機(jī) 參數(shù)建立模型， 以此為基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)永磁同步電機(jī)的矢量控制 。 現(xiàn)總結(jié)如下： （ 1）了解永磁同步電機(jī)矢量控制原理，并且能夠根據(jù)原理建立永磁同步電機(jī)矢量控制系統(tǒng)的模型。 如今， 伺服系統(tǒng)已經(jīng)廣泛的應(yīng)用于社會(huì)的各個(gè)領(lǐng)域 ，并且有更好的發(fā)展趨勢，因此，能夠完成對伺服系統(tǒng)良好的控制，使他能夠在受擾動(dòng)的情況下迅速的恢復(fù)變得尤為重要。在這種環(huán)境下，能夠?qū)﹄姍C(jī)實(shí)現(xiàn)高性能的控制變得格外重要。 南京工程學(xué)院自動(dòng)化學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 30 第六章 結(jié)論 論文總結(jié) 永磁同步電機(jī)憑借其結(jié)構(gòu)簡單，性能優(yōu)良等特點(diǎn)，代替了傳統(tǒng)電機(jī)得到了廣泛的應(yīng)用。 （ 1） 矢量 控制方法下的同步電機(jī)控制系統(tǒng)的仿真和分析。并且在加入負(fù)載時(shí)能迅速恢復(fù)，有良好的抗干擾性。 我們改變一下參數(shù)，繼續(xù)使用 PI 控制法觀察波形的變換情況。 輸出電流的波形 圖 55 PI控制方法下 電流 iα波形 南京工程學(xué)院自動(dòng)化學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 24 圖 56 PI 控制方法下 電流 iβ波形 可以看出 加入負(fù)載后系統(tǒng)能迅速的回到穩(wěn)定狀態(tài)。 轉(zhuǎn)矩和轉(zhuǎn)速的輸出波形如下： 南京工程學(xué)院自動(dòng)化學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 22 圖 53 PI 控制方法下輸出轉(zhuǎn)矩波形 圖 54 PI 控制方法下輸出轉(zhuǎn)速波形 南京工程學(xué)院自動(dòng)化學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 23 在仿真過程中，當(dāng)沒有加入負(fù)載時(shí)，系統(tǒng)的轉(zhuǎn)矩為 0,在 秒時(shí)加入負(fù)載，轉(zhuǎn)矩明顯上升，然后保持穩(wěn)定，超調(diào)較小。 id， iq 的 波形如下圖所示 。 的時(shí)候，系統(tǒng)能夠有較好的性能。 永磁同步電機(jī)矢量控制系統(tǒng)建模 根據(jù) 永磁同步電機(jī)矢量控制原理，同步電機(jī)數(shù)學(xué)模型以及電機(jī)公式，可建立永磁同步電機(jī)矢量控制系統(tǒng)仿真模型如下圖。因此，用戶可以十分方便的得到仿真結(jié)果， 仿真波形也很直觀和清晰，這對用戶分析仿真結(jié)果提供了極大的便利。用戶還可以根據(jù)自己的需求，自己建立模型器件。 Simulink 的功能非常強(qiáng)大， 它 不但能夠 支持 對連續(xù)、離散及混合系統(tǒng)的仿真，還支持其他類型的 系統(tǒng)仿真。 Simulink 是本次畢業(yè)設(shè)計(jì)進(jìn)行仿真時(shí)用到的工具軟件。 南京工程學(xué)院自動(dòng)化學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 16 第四章 永磁同步電機(jī)控制系統(tǒng)的 仿真模型 系統(tǒng)仿真工具 matlab/Simulink 矩陣實(shí)驗(yàn)室（ Matrix Laboratory） 是 MATLAB 的簡稱， 它 是美國 MathWorks公司研發(fā) 的 一款 數(shù)學(xué)軟件 ， 主要包括 MATLAB 和 Simulink 兩大部分。 經(jīng)驗(yàn)法 ， 顧名思義是根據(jù)工程實(shí)踐中的經(jīng)驗(yàn)，在電機(jī)控制中對 PID 參數(shù)進(jìn)行調(diào)試。 南京工程學(xué)院自動(dòng)化學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 15 理論計(jì)算的方法 是 指 依據(jù) 系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型， 通過一系列的計(jì)算得到 PID 中各個(gè)參數(shù)的數(shù)據(jù) 。 PID 參數(shù)整定的方法 大致分為兩類。 PID 參數(shù)的 整定 方法 為了得到符合要求的仿真結(jié)果，我們要對 PID 控制器中的比例，積分，微分項(xiàng)進(jìn)行調(diào)節(jié)，這便是 PID 參數(shù)的整定。可編程控制器（ PLC) 是利用其閉環(huán)控制模塊來實(shí)現(xiàn) PID 控制，而可編程控制器（ PLC）可以直接與 ControlNet 相連，如 Rockwell 的 PLC5等。目前， PID 控制及其控制器或智能 PID控制器（儀表）已經(jīng)很多，產(chǎn)品已在工程實(shí)際中得到了廣泛的應(yīng)用，有各種各樣的 PID 控制器產(chǎn)品，各大公司均開發(fā)了具有 PID 參數(shù)自整定功能的智能調(diào)節(jié)器 (intelligent regulator），其中 PID 控制器參數(shù)的自動(dòng)調(diào)整是通過智能化調(diào)整或自校正、自適應(yīng)算法來實(shí)現(xiàn)。比如 壓力控制系統(tǒng) 要采用壓力傳感器。控制器的輸出經(jīng)過輸出接口、執(zhí)行機(jī)構(gòu)，加到 被控系統(tǒng) 上；控制系統(tǒng)的被控量，經(jīng)過傳感器，變送器，通過輸入接口送到控制器。 自動(dòng)控制系統(tǒng) 可分為開環(huán)控制系統(tǒng)和 閉環(huán)控制系統(tǒng) 。同時(shí)，控制理論的發(fā)展也經(jīng)歷了古典控制理論、現(xiàn)代控制理論和 智能控制 理論三個(gè)階段。 （ 2） 積分環(huán)節(jié) 的作用：積分環(huán)節(jié)能夠減小偏差，直到最終將偏差完全消除 ，如果“積分相”過大會(huì)影起系統(tǒng)的超調(diào)，甚至使 系統(tǒng)出現(xiàn)振蕩。所以對有較大慣性或滯后的被控對象，比例+微分 控制器 （即 PD控制器） 能改善系統(tǒng)在調(diào)節(jié)過程中的動(dòng)態(tài)特性 。許多時(shí)候， 在控制器中僅引入 “ 比例項(xiàng) ”和“積分項(xiàng)” 是不夠的， 我們 需要增加 “ 微分項(xiàng) ” ，它能預(yù)測誤差 的 變化 趨 勢 。我們可以通過微分控制來 解決 。 微分 控制 （ D） 微分控制 指的是 控制器的輸出與輸入誤差信號的微分成正比關(guān)系 ，它也反應(yīng)了誤差的變化率 。這樣它便能 使控制器的輸出增大，從而進(jìn)一步的減小穩(wěn)態(tài)誤差， 直到 穩(wěn)態(tài)誤差 接近 零 值 。 誤差對時(shí)間的積分決定了積分項(xiàng)的大小 ，積分 項(xiàng)的大小會(huì)隨著時(shí)間的增加而增大 。 一個(gè) 普通的自動(dòng)控制系統(tǒng)， 在進(jìn)入穩(wěn)態(tài)后 會(huì) 存在 一個(gè) 穩(wěn)態(tài)誤差， 我們稱這個(gè)自控系統(tǒng)為簡差系統(tǒng) 。如果系統(tǒng)中僅存在 比例控制 ， 系統(tǒng)輸出 將 存在穩(wěn)態(tài)誤差。 比例 控制 （ P） 比例控制 是 最 基本，也是最簡單 的控制方式。PID 控制，實(shí)際中也有 PI和 PD控制。 在工程研究的過程中， 當(dāng) 我們無法完全掌握被控對象的結(jié)構(gòu)和參數(shù) ， 并且 得不到精確的數(shù)學(xué)模型時(shí) ， 很難采用其他控制技術(shù) 。 到目前為止， PID控制器已經(jīng)有了近七十年的研究歷史 ，它 的結(jié)構(gòu)簡單、 具有良好的穩(wěn)定性 、 并且便于調(diào)節(jié)。 (4) 在 MATLAB 環(huán)境中，根據(jù)電機(jī)參數(shù)和電機(jī)方程，對電機(jī)本體進(jìn)行建模。最后還給出 了 MATLAB 環(huán)境下同步電機(jī)的仿真模型 。 根據(jù) 永磁 同步電機(jī) 的 數(shù)學(xué)模型 可以建立起如下圖所示的永磁同步電機(jī)仿真模型 （ MATLAB仿真圖）： 南京工程學(xué)院自動(dòng)化學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 12 具體建立步驟在第四章有詳細(xì)介紹。在 兩相旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系下，三相永磁同步電機(jī) 可以等效的看做是直流電機(jī)，對我們 研究電機(jī)的控制策略而言相對簡單方便。 磁鏈方程的矩陣形式：