基于混合隶属度模糊PID的EGTS电机监控实验平台

EGTS motor monitoring experimental platform based on mixed membership fuzzy PID

摘要

针对A320飞机电动绿色滑行系统电机的快速精准、稳定运行及转速监测实验测试问题，设计了EGTS电机监控实验平台，基于飞升曲线，采用实验方法，建立稀土永磁直流电机驱动控制系统仿真数学模型。借助Matlab/Simulink平台，与传统PID控制算法对比，提出用混合隶属度模糊PID控制算法，实现EGTS电机闭环运行调速控制系统仿真。设计分压电路、信号调理电路、继电器逻辑控制电路及电气监控面板，在可编程逻辑控制器中实现混合隶属度模糊PID算法。以King view软件为平台，设计上位机监控显示界面，通过RS485通信方式，与下位机PLC互联，初步搭建了集系统状态监测，运动控制及上/下位机独立控制于一体的EGTS电机模拟监控实验平台。通过EGTS电机模拟监控测试实验，验证了控制算法及系统软、硬件设计的合理性。

Abstract

An EGTS motor simulation monitoring experimental platform is designed to achieve fast, accurate, and stable operation and speed monitoring experimental tests of the A320 aircraft electric green taxiing system motor. A simulation mathematical model of the rare earth permanent magnet DC motor drive control system is established based on the soaring curve and experimental method. A fuzzy PID control algorithm with mixed membership is proposed to realize the simulation of the EGTS motor closed-loop operation speed regulation control system. The voltage divider circuit, signal conditioning circuit, relay logic control circuit, and electrical monitoring panel are designed. The mixed membership fuzzy PID algorithm is implemented in the programmable logic controller. The upper computer monitoring display interface is designed with King view software, and the lower computer PLC is interconnected through RS485 communication. The EGTS motor simulation monitoring experimental platform integrating system condition monitoring, motion control, and independent control of the upper and lower computer is preliminarily built. Through the EGTS motor simulation monitoring test experiment, the rationality of the control algorithm and system software and hardware design is verified.

Graphical abstract

关键词

电动绿色滑行系统 / 稀土永磁直流电机 / 混合隶属度模糊PID / RS485通信 / PLC

Key words

EGTS / rare earth permanent magnet DC motor / mixed membership fuzzy PID / RS485 communication / PLC

电动绿色滑行系统(Electric green taxiing system, EGTS)技术，于2011年由EGTS国际公司研发并提出将其应用于A320中小型客机，是一种借助飞机自身的电力系统，实现飞机从停机坪推出的新型电动驱动系统^[1-2]，主要由APU发电机、驾驶舱控制指示面板监控显示面板、电机控制驱动器、稀土永磁直流电机、行星齿轮减速器和及电源功率转换器等组成。飞行员通过操纵控制指示面板的控制电门，启动APU发电机，为系统供电；同时通过控制面板给出前进/后退指令，通过飞控系统将其转换为电信号，并传输到电机控制驱动器，驱动EGTS电机正/反向转动；行星齿轮减速器降速增扭后，带动起落架机轮，替代主发动机和地面牵引设备，实现飞机自主地面滑行^[3]。

EGTS作为一种新型飞机电动绿色地面滑行的动力装置，最早于2005年由Gibraltar-based公司提出^[4]，之后相继被称为飞机地面电动滑行系统及电动滑行系统。2013年6月霍尼韦尔和赛峰公司在巴黎航展上联合演示了安装在A320飞机上的电动绿色滑行系统。2019年，全电飞机研制成功，波音、空客及通用电气等7家航空器及发动机制造商发布联合声明，把电动推进技术列为航空业“第三时代”的重要标志，并相继启动了该项目^[5]。美国航空航天学会(AIAA)在2020年度综述中指出：“加速发展全电飞机领域，促进电动推进技术原型机试飞”。目前，美国国家航空航天局(NASA)与高校紧密合作，陆续系统地开展了EGTS电机、控制、储能等前沿问题的研究^[6]。EGTS系统由电驱动，无需启动飞机主发动机，无需使用地面牵引车，虽然其电动耗能问题依然存在，但是通过与普通飞机的能耗和燃油污染问题的对比分析结果表明，EGTS系统可使每架飞机每年节约燃油费多达20万美元，节省燃油130 t，缩短滑行时间2 min，每个飞行班次降低4%的燃油消耗，减少75%的温室气体和50%的氮氧化合物排放^[7-8]。紧随我国自主研发的C9系列大飞机研制项目的启动、成功试飞及投入航线，全电飞机及其EGTS系统驱动能力，控制稳定性，前/主轮驱动动力学性能以及节能减排等问题的研究，取得了很好的成果^[8-10]，为我国EGTS的研制奠定了基础。而针对EGTS稀土永磁直流电机的快速、精准、稳定的转速控制的算法及监控实验平台搭建等问题，尚需进一步探索和研究。

本文在EGTS电机监测平台总体设计的基础上，提出用混合隶属度模糊PID算法，实现EGTS电机闭环调速控制系统仿真。设计模拟电路及电气监控面板；使用可编程逻辑控制器(Programmable logic controller, PLC)实现算法程序；基于King view软件，设计上位机监控显示界面；采用RS485通信方式与下位机PLC互联，初步设计并搭建了集系统状态监测、运动控制和上/下位机独立控制于一体的电机的实验监控测试平台；通过模拟飞机正常地面自主滑行工况，解决实验测试过程中EGTS电机控制以及数据采集不稳定等问题。为全电飞机^[11]EGTS电机监控系统的进一步研制提供一种实验平台设计方法。EGTS电机控制算法的深入研究，为空天动力装置的驱动电机控制方法的研究奠定基础。

1 EGTS电机监控系统总体设计

为实现EGTS电机监控系统对稀土永磁直流电机实时快速、精准、稳定的运动反馈监测和控制，在系统组成结构总体设计的基础上，进行系统硬件设计。

1.1 系统总体组成及工作过程

EGTS稀土永磁直流电机自带测速发电机，可实时把转子的转速转换为电信号，通过直接采集测速机端的电信号，即可转换为转速值，无需设计转速传感器，使闭环调速系统结构组成更简单，工作可靠性更高。

为实现对电机运行状态及闭环速度监测、显示、反馈及控制，设计了分压、信号调理和继电器逻辑控制三种模拟电路，同时对系统各支路电压信号进行调理反馈。EGTS电机监控系统的总体结构组成及控制过程如图1所示。

系统工作中，通过PLC实现指令信号的采集和控制显示信号的输出，并控制驱动器，进而控制电机的运行状态。

分压电路将PLC的模拟量输出电压衰减到驱动器可输入的适配范围。信号调理电路采集变送测速机端电压信号，反馈至PLC，经PLC计算并发送至上位机人机交互监控显示界面，完成EGTS电机的运行状态监控及数据显示功能。

继电器逻辑控制电路，接受PLC的控制信号，执行驱动器端电机正/反转信号切换。上位机监测控制显示界面与PLC间的通讯方式，采用RS485，通过USB-PPI电缆互联。

1.2 系统硬件设计

EGTS电机监控系统的硬件部分主要由PLC主控器、AQMD3620NS(3)电机驱动器、三种模拟控制电路、电气监控面板、通信电缆等组成。通过编写PLC程序配置驱动器控制模式，信号调理电路、分压电路的分压和多个继电器电路逻辑控制设计，实现监控系统的下位机硬件。

西门子S7-300型PLC主控器^[12]的模拟量输出端的输出电压为0~10 V，而AQMD3620NS(3)电机驱动器模拟量输入端的允许输入电压≤5 V，故增设4.7 kΩ电阻串联分压电路，以调理PLC模拟量输出端的电压。

在系统闭环反馈环节中，EGTS自带测速发电机的最高转速n为330 r/min，测速发电机输出斜率k_i 为0.2 V/(r·m^-1)。EGTS永磁直流电机测速发电机端的输出电压U为：

U=k_{i}n(1)

由式(1)，测速机端的输出电压为0~66 V，超出PLC可采集电压的量程，故增设信号调理电路，对测速机输出电压进行衰减变送。信号调理电路的组成及工作原理如图2所示。

信号调理电路主要由电阻分压电路和电压跟随器电路组成。电阻分压电路的分压衰减系数μ为：

\mu =\frac{R_s}{R_s+R_c}(2)

式中：R_c 为定值电阻，R_c =10 kΩ；R_s 为滑动变阻器，R_s =1.1 kΩ。

由式(2)，电压衰减系数μ=0.099 98，衰减后的电压为0~6.6 V。基于LM324N单电源供电的运算放大器芯片设计起到隔离、保护、阻抗匹配作用的电压跟随器电路。

增设两路继电器电路，一路接入电机驱动器供电电源端，可在系统开环监控时，切断闭环信号采集。另一路接入电机驱动器DE端，通过控制DE端的高低电平切换，实现电机正/反转控制。通过两路继电器的逻辑控制，使EGTS电机的运行始终处于受控状态。

2 系统控制算法及仿真

将驱动器、稀土永磁直流电机及模拟电路视为整体，基于飞升曲线理论，采用实验法，建立EGTS电机监控系统控制仿真数学模型。分别用常规PID控制算法和混合隶属度模糊PID控制算法，实现其闭环调速控制系统仿真，通过对比分析，确定适用于EGTS电机监控平台的混合隶属度模糊PID控制算法。

2.1 系统控制模型

借助King view软件，根据监控平台总体组成设计（图1），应用PLC、驱动器、模拟电路和监控计算机等初步搭建开环实验测试平台。在King view软件中记录开环状态下EGTS电机的转速响应，如图3所示。

控制系统的一阶惯性环节飞升曲线如图4所示，对比图3和图4，EGTS电机监控系统传递函数为：

G(s)=\frac{K}{T(s)+\mathrm{1}}(3)

式中：K为被控对象的静态增益，T(s)为被控对象的时间增益。

\left\{\begin{array}{l}K=\frac{\mathrm{\Delta }n}{\mathrm{\Delta }U}\\ T=t_{\mathrm{0.632}}-t_{\mathrm{0}}\end{array}\right.(4)

式中：ΔU为驱动器端的电压变化量，ΔU=3.3 V；Δn为电机输出转速变化量，Δn=174 r/min；t_0.632为达到0.632倍开环稳态转速时系统的响应时间，t_0.632=2.31 s；t₀为开环转速为0时系统响应初始时间。

由式(3)和式(4)：

G(s)=\frac{\mathrm{52.72}}{\mathrm{2.31}s+\mathrm{1}}(5)

2.2 系统控制算法

常规PID控制算法中系统的输入值r(t)与反馈值y(t)的偏差e(t)为：

e(t)=r(t)-y(t)(6)

e(t)的比例、积分和微分线性组合，形成控制量u(t)^[13]：

u(t)=K_{\mathrm{P}}\left[e(t)+\frac{\mathrm{1}}{T_{\mathrm{I}}}{\int }_{\mathrm{0}}^{t}e(t)\mathrm{d}t+T_{\mathrm{D}}\frac{\mathrm{d}e(t)}{\mathrm{d}t}\right](7)

其传递函数为：

G(s)=\frac{U(s)}{E(s)}=K_{\mathrm{P}}(\mathrm{1}+\frac{\mathrm{1}}{T_{\mathrm{I}}s}+T_{\mathrm{D}}s)(8)

式中：K_P为比例系数；T_I为积分时间常数；T_D为微分时间常数。

依据式(5)，结合式(6)~(8)，设计混合隶属度模糊PID算法^[14]。EGTS电机监控系统的混合隶属模糊控制器的结构组成如图5所示。

图5中，知识库可实现模糊化、模糊推理以及去模糊化模块的智能推理，是模糊控制算法的关键，由数据库和模糊控制规则库组成，其混合隶属度在模糊化的过程中实现。

EGTS电机监控系统的模糊PID控制平台的整体结构组成如图6所示。

图6中，模糊控制器离散化的输入转速偏差为E(k)，其偏差变化率ER(k)为：

ER(k)=\frac{E(k)-E(k-\mathrm{1})}{\mathrm{\Delta }T}(9)

模糊控制器的输出分别为比例增益调节参数ΔK_p、积分调节参数ΔT_i和微分调节参数ΔT_d，初值分别为K_p0、T_i0和T_d0，则模糊PID的调整参数为：

\left\{\begin{array}{l}{K}_{\mathrm{P}}=K_{\mathrm{P}\mathrm{0}}+\mathrm{\Delta }{K}_{\mathrm{p}}\\ T_{\mathrm{I}}=T_{\mathrm{i}\mathrm{0}}+\mathrm{\Delta }{T}_{\mathrm{i}}\\ T_{\mathrm{D}}=T_{\mathrm{d}\mathrm{0}}+\mathrm{\Delta }{T}_{\mathrm{d}}\end{array}\right.(10)

模糊控制器的基本论域、模糊论域以及决定二者间转换关系的量化因子如表1所示。

针对EGTS电机监控系统，本文采用三角形与高斯型并用的混合隶属函数，拟更好地解决随E(k)和ER(k)变化时，系统响应的快速性和稳定性问题，结合表1，模糊控制器的输入/输出变量的混合隶属模糊定义如图7所示。

图7(a)的E(k)混合模糊隶属度定义程序：

[Input1]

Name='E'

Range=[-EK EK]

NumMFs=7

MF1='NB(1)':'gaussmf', [0.07*EK -EK]

MF2='NM(2)':'trimf', [-EK -2*EK/3 0]

MF3='NS(3)':'trimf', [-EK -EK/3 EK/3]

MF4='ZO(4)':'trimf', [-EK*2/3 0 2*EK/3]

MF5='PM(6)':'trimf', [0 2*EK/3 EK]

MF6='PB(7)':'gauss2mf', [0.07*EKEK*0.9 0.07*EK EK]

MF7='PS(5)':'trimf', [-EK/3 EK/3 EK]

……

其他输入/输出参数混合模糊隶属度定义程序规则同上，共7段。

输入/输出模糊控制子集均为{NB, NM, NS, ZO,PS, PM, PB}，程序设计时顺序标定为{1, 2, 3, 4, 5,6, 7}，ΔK_p、ΔT_i、ΔT_d的模糊控制规则^[14]见表2。

表2中ΔK_p模糊规则程序为：

If E is NB(1) and ER is NB(1), then ΔK_p is PB(7), ΔT_i is NB(1), ΔT_d is PS(5);

If E is NM(2) and ER is NB(1), then ΔK_p is PB(7), ΔT_i is NB(1), ΔT_d is NS(3);

If E is NM(2) and ER is NM(2), then ΔK_p is PB(7), ΔT_i is NB(1), ΔT_d is NS(3);

……

用输出更为精准稳定的重心法，对每组模糊输出量z_j (ΔK_pj, ΔT_ij, ΔT_dj )，j=1, 2, …, 49,及其对应的隶属度μ{}_{z_j}(z)，求取加权平均值并取整，得到输出参数z_out(ΔK_p, ΔT_i, ΔT_d)：

z_{\mathrm{o}\mathrm{u}\mathrm{t}}=\frac{{\displaystyle \sum _{j=\mathrm{0}}^{\mathrm{49}}}{\mu }_{z_j}\left(z\right)\cdot z_j}{{\displaystyle \sum _{j=\mathrm{0}}^{\mathrm{49}}}{\mu }_{z_j}\left(z\right)}(11)

由图7和表2以及式(11)，系统输入E(k)、ER(k)与ΔK_p、ΔT_i、ΔT_d间的模糊关系如图8所示。

图8反映输出调节参数ΔK_p、ΔT_i、ΔT_d与输入参E、ER的对应关系。获得模糊控制器的调节参数ΔK_p、ΔT_i、ΔT_d，将其和PID控制器初值K_p0、T_i0、T_d0，代入式(10)，计算PID控制器的调整参数值K_P、T_L、T_D，将其代入式(7)得到控制器输出量u(t)。

2.3 Matlab仿真分析

借助Matlab/Simulink仿真平台，基于常规PID算法和混合隶属度模糊PID算法，在Simulink中建立EGTS电机闭环仿真程序，如图9所示。

正向通道驱动比例系数K₁为0.5，反馈通道反馈系数K_f 为1。模糊控制器系统的内部设计如图10所示。

阶跃和正弦波激励下，常规PID控制算法与混合隶属度模糊PID控制算法下的EGTS电动机监控系统的动态响应仿真结果，如图11和图12所示。

由图11和图12可知：

1) 阶跃响应下，当系统输出跟随系统输入响应时，常规PID控制算法与混合隶属度模糊PID控制算法控制下，系统输出响应对比，系统最大上升时间分别为0.942 s和0.401 s，系统调节时间分别为1.860 s和0.820 s。混合隶属度模糊PID控制算法控制下，系统上升时间比常规PID控制算法缩短了57.431%，系统调节时间比常规PID控制算法减小了55.914%。

2) 正弦响应下，当系统输入固定频率的正弦波，幅值设定为转速。常规PID算法和混合隶属度模糊PID算法控制下系统最大幅值误差比率分别为9.201%和4.401%，系统最大相位误差比率分别为16.801%和8.203%。在常规PID算法控制下，系统的最大相位误差和最大幅值误差均超过了混合隶属度模糊PID控制算法。混合隶属度模糊PID控制下系统的最大幅值误差比常规PID算法控制下降低了52.174%。在混合隶属度模糊PID控制律下，系统的最大相位误差比常规PID控制系统减小了51.190%。

3 系统软件设计

通过对控制算法的仿真分析及其验证，将混合隶属度模糊PID算法，写入可编程控制器逻辑控制器；设计上位机监控显示界面；配置变量寄存器和通讯方式，实现EGTS电机监控系统软件设计，完成上/下位机数据传输和协调控制。

3.1 可编程逻辑控制器程序设计

EGTS电机监控系统的PLC控制程序主要包括主程序、数据处理子程序、闭环调速子程序、开环逻辑程序、中断子程序等，系统采用程序调用方式进行控制。EGTS电机监控系统PLC控制的主程序流程如图13所示。

系统下位机硬件指令采集程序主要通过PLC控制器的输入映像寄存器I，读取下位机的开关数字信号，进行逻辑处理。而上位机指令采集程序通过PLC控制器内部标志位寄存器M，读取上位机控制信号。上/下位机可视化显示信号通过输出映像寄存器Q，将PLC的CPU逻辑运算结果和系统当前的运行状态，输出到上位机界面和下位机电气控制面板。

在PLC程序编译仿真软件STEP7中，建立数据寄存器，按顺序存储模糊规则（表2）Matlab计算结果，并编写查表程序，将混合隶属度模糊PID控制算法写入PLC控制程序。

混合隶属度模糊PID控制算法在PLC控制程序中的实现流程如图14所示。

3.2 上位机监控软件设计

基于King view软件开发系统上位机监测控制显示界面，对下位机系统进行开环监控和闭环调速，实现对EGTS永磁直流电机的监测、控制、数据采集和显示功能。上位机监测控制显示界面的构型如图15所示。

图15中，系统开环监控、闭环调速及模拟手控面板可以实时把电动机正反转状态、测速机端电压和模拟量输出参数值显示在监控界面上，同时，以曲线和数据形式显示测量转换后的转速跟随设定转速的趋势变化，实时监控电机的运行状态。

通过建立串口配置上位机软件与PLC通信地址，通信方式为RS485，波特率设置为9600，偶校验，数据位选择8位，停止位选择1位。

在上位机中创建变量数据库，存储下位机PLC控制器中的运算数据。通过内存变量对I/O口采集的下位机数据进行计算处理，并将其结果转换成上位机可显示的逻辑信号、转速值及电压值。

4 系统实验平台搭建及测试分析

4.1 系统实验平台

结合上位机设计、PLC软件编程及模拟电路设计制作，按系统总体结构设计（图1）布线搭建EGTS电机监控实验平台，如图16所示。

通过下位机电气控制面板的控制按钮完成系统启动停止控制，通过锁定按钮将控制权移交至上位机监测控制显示界面，下位机显示灯和控制监测显示界面可以实时监测并显示系统状态。

4.2 开环监控测试实验及分析

EGTS电机检测平台的下位机开环输出电压测试，如图17所示。

驱动器输入电压为4.97 V时，选定开环调速方式，测得驱动输出最大稳定电压为18.37 V，测速机端最大电压值44.10 V。

启动系统，上位机监控显示界面转向指示灯频闪，下位机电气控制面板启动灯点亮；继电器电路输出高电平，同时驱动器控制EGTS电机正/反向转动。EGTS电机输出转速和电压测试如图18所示。

监控面板显示开环时，EGTS电机的正向转速为174 r/min，上位机正传电压输出为34.85 V。输入驱动器的电压约为3.30 V时，电机测速机端的稳定反馈电压为34.84 V。输出与反馈电压差为0.01 V。

4.3 闭环监控调速测试实验及分析

系统闭环调速时，通过上位机监控显示界面的参数设置面板改变电机转子的转速设定值。EGTS电机监控系统的速度设定值与测量计算速度的响应结果如图19所示。

由图19可知：

1) 速度设定由低转速向高转速调节时，系统响应稳定、快速；由高转速向低转速下调时，响应的快速性下降，略有滞后，瞬态误差态误差为2 r/min。

2) 设定速度值由80 r/min上调到145 r/min时，响应稳定性较好，但响应时间慢，故所设计的EGTS电机调速控制系统适合在低跨度范围内调速，与飞机地面电动滑行的实际运行状态相符。

闭环调速状态，EGTS电机监控系统不同转速时的上/下位机电压值如表3所示。

由表3可知，上位机显示PLC输出电压值与下位机实测量值误差范围为0.02~0.07 V，测速机端电压误差范围为0.01~0.22 V，上位机数据显示总是滞后于系统的实际电压值。

5 结论

1) 与常规PID对比混合隶属度模糊PID控制算法，可使系统上升时间缩短57.431%，系统调节时间减少55.914%，最大幅值误差降低52.174%，最大相位误差减小51.190%，使系统输出响应更加快速、准确和稳定，在系统闭环调速方面优于常规PID算法。

2) 系统测试时数据传输存在延迟，该情况只在实验过程中出现，由于数据传输和测速发电机电压传输迟滞造成，且上/下位机显示电压误差0.02~0.07 V，在系统实验误差0.5~1.0 V允许范围内。

3) 开环控制测试和闭环调速实验测试表明，所设计系统能够实现开环控制、闭环调速控制、上下位机控制权切换、模拟手控等功能，该实验平台可控性及实用性较好。

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基金资助

国家自然科学基金项目(52065052)

内蒙古自治区科技计划项目(2020GG0302)

内蒙古自治区直属高校基本科研业务费项目(JY2022030)