磁悬浮轴承控制策略:电流环PID控制器设计及参数整定

磁悬浮轴承电流环被控制对象等效为RL串联电路模型,电路输入为电压,输出/控制目标为电流。电路拓扑如下:

图1 磁悬浮轴承电路等效模型​​

忽略反电势影响,电路微分方程及拉氏变换:

因此电路等效传递函数为:

其中,L为标称电感,R为标称电阻。

考虑控制器采样时间T,同于PWM周期T,将系统延时等位为:

功率驱动增益为:Kpwm。

采用PI控制器,则系统框图为:

图2  磁悬电流环控制框图

系统开环传递函数:

 通过零极点对消方法,得:

其中:

计算系统闭环传递函数,并按照典型II型系统最优阻尼比整定参数,得:

系统参数整定,计算kp、ki:

 将kp、ki带入系统闭环传递函数,并等效化简:

得电流环等效传递环数:

按如下设定系统参数,并计算控制参数:

单元 

参数定义

参数

数值

单位

功率单元

电压

Udc

100

VDC

开关频率

f

20000

Hz

开关周期

T

0.00005

s

桥臂增益

Kpwm

1

No

—— 

—— 

—— 

—— 

—— 

磁轴承参数

电感

L

5.36E-03

H

电阻

R

0.15

Ω

—— 

—— 

—— 

—— 

—— 

电流环

根轨迹增益

K*

8.89E+07

No

PID比例系数

Kp

3.57E+01

No

PID积分系数

Ki

1000

No

惯性时间常数

Ts

150

us

响应时间95%

ts

450

us

在MATLAB/simulink搭建仿真模型:

图3 仿真模型

根据所搭建传递函数,分析系统响应时间如下:

图4 系统阶跃响应

结果表明,阶跃响应时间仿真结果和计算结果基本一致 ,参数整定合理。

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完解决方案。项目涵盖空间境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员工程技术人员,尤其适合研究生及有一工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维境下的无人机自主导航避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略约束处理机制,宜在仿真境中测试不同场景以深入理解算法行为系统鲁棒性。
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