用闭环PID自动调谐块对异步机器的磁场定向控制器进行调谐
这个例子展示了如何使用闭环PID自动调谐块在一个异步机器(ASM)的场定向控制(FOC)在仅仅一个仿真。
介绍现场控制
在该示例中，使用Simscape™电气™组件在Simulink®中建模了异步计算机（ASM）的面向现场控制（FOC）。万博1manbetx该模型基于Simscape示例具有传感器控制的三相异步驱动（Simscape电气）。
mdl ='scdfocasmpidtuning'；open_system (mdl)
面向现场的控制控制作为载体的3相定子电流。FOC基于投影，该投影将三相时间相关和速度依赖于速度的系统转换为两个坐标时间不变系统。这些变换是Clarke转换，公园转换及其各自的逆变换。这些变换在控件子系统中实现为块。
使用FOC控制交流电机的优点包括：
扭矩和磁通直接控制
准确的瞬态和稳态管理
与直流电机相比类似的性能
控件子系统包含所有四个PI控制器。外环速度PI控制器调节电机的速度。外环磁通PI控制器调节定子的通量。两个内圈PI控制器分别控制D轴和Q轴电流。来自外环速度PI控制器的命令直接进入Q轴以控制扭矩。D轴的命令是非零的，用于ASM，是外环磁通PI控制器的结果。
现有的PI控制器具有以下内容：
速度PI控制器的增益P = 65.47, I = 3134.24。
磁通PI控制器具有P = 52.22和i = 2790.51的增益。
d轴PI控制器的增益P = 1.08, I = 207.58。
q轴PI控制器的增益P = 1.08, I = 210.02。
控制器增益存储在数据存储存储器块中，并在每个PID块外部提供。当控制器的调整过程完成时，将新的调谐增益写入数据存储存储块。此配置允许您在模拟期间实时更新控制器增益。
闭环PID自动箱块
闭环PID自动箱块允许您一次调整一个PID控制器。它在植物输入中注射了正弦扰动信号，并在闭环实验期间测量植物输出。当实验停止时，块基于在近期所需带宽附近的少量点估计的工厂频率响应来计算PID增益。对于该FOC ASM模型，闭环PID自动箱块可用于四个PI控制器中的每一个。
当您使用闭环PID AutoTuner块具有初始控制器时，此工作流程适用。这种方法的好处是：
如果在实验期间存在意外的干扰，则现有控制器拒绝，以确保安全操作。
现有的控制器通过抑制摄动信号使电厂在其标称工作点附近运行。
当使用闭环PID自动调谐块的仿真和实时应用:
工厂必须是渐近稳定的（所有极点严格稳定）或整合。AutoTuner块不适用于不稳定的工厂。
已有控制器的反馈回路必须是稳定的。
为了更准确地实时估计植物的频率响应，在实验过程中尽量减少FOC ASM模型中任何干扰的发生。自动调谐器块期望装置输出仅是对注入扰动信号的响应。
因为在实验期间关闭反馈回路，所以现有控制器也抑制了注入的扰动信号。使用闭环实验的优点是控制器使工厂保持在标称操作点附近并保持安全操作。缺点是，如果您的目标带宽远离当前带宽，它会降低频率响应估计的准确性。
将AutoTuner与工厂和控制器连接
如Foc ASM模型所示，在PID块和工厂之间插入PID块和工厂之间的闭环PID自动箱块。这开始/停止信号启动并停止闭环实验。当没有运行实验时，闭环PID自动箱块的行为就像一个单位增益块，其中
信号直接通过
。
用四个PI控制器查看机器端转换器的原始控制结构。
要修改控制结构，请将闭环PID自动箱块与每个PI控制器一起结合到每个PI控制器。查看机器侧转换器的改进控制结构。
配置AutoTuner块
将闭环PID自动调谐块与设备模型和PID块连接后，对调谐和实验设置进行配置。
在这一点调整选项卡，有两个主要调谐设置：
目标带宽- 确定您希望控制器响应的速度快。在这个例子中，选择
5000RAD / SEC用于内环电流控制和200RAD / SEC用于外环控制。
目标阶段保证金- 确定您希望控制器的强大程度如何。在这个例子中，选择
70内环电流控制度和90.外环控制的度数。
在这一点实验标签，有三个主要实验设置：
植物类型- 指定工厂是否渐近稳定或集成。在此示例中，Foc ASM模型是稳定的。
植物标志- 指定工厂是否具有正面或负符号。如果植物达到新的稳定状态，则植物标志是植物投入的正变化导致植物输出的阳性变化。否则，植物标志是消极的。如果植物稳定，植物标志相当于其直流增益的迹象。如果工厂是集成的，如果植物输出不断增加（或减少），植物标志是正（或负面）。在这个例子中，Foc ASM模型具有正植物标志。
正弦幅度- 指定注入的正弦波的幅度。在这个例子中，选择
0.25对于内环控制器和0.01对于外环控制器，以确保工厂在饱和极限内被正确激励。如果激励幅度要么过大或太小，则它将产生不准确的频率响应估计结果。
调整级联反馈循环循环
由于闭环PID自动箱块仅一次调谐一个PI控制器，所以必须在FOC ASM模型中单独调整四个控制器。首先调谐内环控制器，然后调整外环控制器。
D轴电流控制器在3.5和3.55秒之间进行调谐。
Q轴电流控制器在3.6和3.65秒之间进行调谐。
通量控制器在3.7和4.7秒之间进行调谐。
速度控制器在4.8和5.8秒之间调谐。
调整每个PI控制器后，通过数据存储存储块更新控制器增益。
在正常模式下模拟AutoTuner块
在此示例中，Foc ASM模型是在Simulink中构建的。万博1manbetx所有四个控制器都在一次模拟中进行调整。此外，在调整控制器之前和之后比较速度响应。正在测试的场景包括加速过程和扭矩负荷变化（幅度为1 p.u.）。
由于电动机电力电子控制器的小型采样时间，计算机模拟Foc ASM模型通常需要几分钟。
SIM（MDL）logsout_autotuned = logsout;节省（'autotunedspeed'那'logsout_autotuned'）;
下图显示了整体仿真结果。
上图中的灰色区域显示了在调谐期间的电流和速度响应，从3.5到5.8秒。电流和电机速度的变化非常小。电机速度达到标称值1600自动运行过程开始之前的RPM。
四个PI控制器用新的收益进行调整。
速度PI控制器具有P = 158.8和i = 2110的增益。
磁通PI控制器具有P = 129.3和i = 1732的增益。
d轴PI控制器的增益P = 1.611, I = 627.6。
Q轴PI控制器具有P = 2.029和i = 829.9的增益。
在自动整定过程之前和之后采用相同的转子速度参考和转矩负载。标称转子转速误差1600使用闭环PID AutoTuner块调整控制器之前和之后的RPM。速度误差曲线及时对齐，以并排比较控制器性能。
scdfocasmPIDTuningPlotSpeed
调整控制器后，在加速期间，异步电机的速度响应具有更快的瞬态响应和较小的稳态误差以及扭矩负荷变化。
BdClose（MDL）
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