上位機具備強大而快速的運算能力，因而PID 算法、模糊控制算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法、遺傳算法等各種控制策略都可以方便地實現(xiàn)。這里主要采用模糊控制算法。

　　3.2.1 調(diào)速算法

　　三相異步電動機模型是一個高階非線性強耦合多變量的模型[1]，進(jìn)行控制時需要考慮多方面的因素。 例如轉(zhuǎn)子的電壓、頻率、磁通，以及轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速和位置等參量之間互相影響存在耦合，繞組存在電磁慣性， 轉(zhuǎn)子存在機電慣性，轉(zhuǎn)子的電阻值會隨溫度而變化，負(fù)載轉(zhuǎn)矩、轉(zhuǎn)動慣量等有可能出現(xiàn)各種隨機擾動等。 這些因素的影響給控制帶來了困難，僅采用經(jīng)典的控制方法很難達(dá)到較高的精度要求。而模糊控制算法無 需被控對象的精確數(shù)學(xué)模型，且對被控對象的參數(shù)變化不敏感，魯棒性強。因此將變頻器和異步電動機看 作一個整體，采用模糊控制算法實現(xiàn)速度控制。

　　同時考慮到模糊控制器是一個有誤差控制器，達(dá)到期望速度后的穩(wěn)態(tài)階段波動比較大。而采用PI控制， 當(dāng)誤差較小時有較高的穩(wěn)態(tài)精度[2,3]。故而把增量式PI控制策略引入模糊控制器，構(gòu)成模糊-PI復(fù)合控制，以 改善模糊控制器的穩(wěn)態(tài)性能?；谀：?PI復(fù)合控制的異步電動機調(diào)速系統(tǒng)如圖2(a)所示，實驗結(jié)果如圖 2(b)所示(給定轉(zhuǎn)速100 r/min，采樣周期T=150ms，轉(zhuǎn)速誤差≤1.0 r/min)。

　　基于比例因子自調(diào)整的模糊控制系統(tǒng)如圖 3(a)所示，實驗結(jié)果如圖3(b)所示(電機額定轉(zhuǎn)速運 行時定位于0°，采樣周期T=150ms，位置誤差≤0.09°，即1 個計數(shù)脈沖的位置間隔)。

　　4 結(jié)語

　　本文基于PLC硬件平臺，充分利用PLC自身資源，設(shè)計了異步電動機的速度和位置綜合控制系 統(tǒng)。實驗表明該系統(tǒng)達(dá)到了一定的控制精度，具有一定的實用參考價值。