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摘要：发电机是电力系统的重要组成部分，而作为发电机正常工作的前提条件之一，励磁系统的运行良好与否将直接影响电机的运行特性，进而对电力系统的正常运转产生重大影响。在励磁系统中，控制部分是励磁系统能否良好运行有效抵御各种突发状况的关键所在。本文针对高温超导电机励磁系统，对励磁系统的控制策略进行了设计。模糊控制与常规的PID控制策略相结合，构成具有两者优点的励磁控制策略，也即能实现精确的控制目的，也要有自适应性能力和良好的鲁棒性。同时在此基础之上加入了变论域模糊控制，使系统的控制精度得到进一步的提高。
关键词：高温超导电机励磁系统；模糊PID；变论域模糊控制；仿真分析
引言
对于励磁系统而言，控制策略决定了系统在稳定和故障状态下的工作性能，提高励磁系统的控制性能，对同步发电机和电力系统的安全稳定运行都有着重要意义。励磁控制的作用十分重要，无论是系统工作在正常状态或是发生故障，励磁系统控制策略都不可或缺。励磁系统的性能对于高温超导电机的运行起着关键性的作用，对于几个关键的技术指标如可靠性、稳定性以及电能质量等指标都有着重要的影响。常规的PID控制策略结构简单，具有一定鲁棒性而且容易实现和稳态无静差控制。精度高能满足一般工业程度的要求。随着电力系统的发展，电力系统形成了具有高度非线性、时变性的特点，被控对象用常规PID励磁已经无法满足现代电力系统的要求，因此寻找更有效的控制方法。
1高温超导电机励磁系统构成
高温超导电机励磁系统构成如图1所示。其中励磁系统部分由电力系统稳定器、旋转整流器和控制部分组成，控制策略将在后面的章节中进行具体设计分析。在励磁系统之外，输入为外部加入的给定，输出将输出至高温超导电机转子绕组中。下面对各个部分的模型进行建模。
2励磁系统变论域模糊PID控制策略设计与仿真
2.1 励磁系统变论域模糊PID控制策略设计
对于变论域的模糊控制策略的设计不需要太多的领域专家知识，只要知道规则的大致趋势；相比模糊控制策略对控制规则、隶属度函数和等距划分没有特别高的要求，系统设计更为简单，精度也更高。所以，变论域模糊控制是一种高精度的模糊自适应算法，能够有效的应对控制对象的非线性、难以建模和模型参数变化的难点。如图2所示为常见的变论域模糊控制原理框图。
通常将两种方法应用于伸缩因子的选取上，分别是基于数学模型的伸缩因子和基于模糊推理的伸缩因子。无论采用哪种方法，其最终目标是论域每次变化都尽量达到最佳论域，能使控制性能最佳[2]。两种方法均有很多学者进行了研究和分析，其性能各有特点。
第一种方法通过伸缩因子的定义和性质，将伸缩因子表示成输出变量的函数，
本系统的模糊控制通过计算机处理器来实现，为了便于在其他控制策略上移植，选择采用离散时间系统进行控制策略设计[3]。
步骤2：施加对象后得到系统输出，反馈给系统参考输入相比较，得到控制策略的输入
步骤k：施加对象后得到系统输出，反馈给系统参考输入相比较，得到控制策略的输入，综合上述，得到上述双输入单输出自适应模糊控制策略输出
2.2 励磁系统变论域模糊PID控制策略下仿真
变论域模糊控制策略设计根据第四章中的设计原理，本文采用M语言对变论域模糊控制策略进行了编写，使用S-function对其进行了实现。变论域模糊控制策略设计根据第四章中的设计原理，本文采用M语言对变论域模糊控制策略进行了编写故障状态下端电压和励磁电压的仿真曲线如图3、4所示。
3高温超导电机励磁系统仿真分析
从两种控制策略的常规工作状态仿真曲线中可以明显看出在模糊PID控制策略控制下的曲线没有超调，在经过短暂的抖动后进入稳态，没有静态误差。在变论域模糊控制策略下的励磁电压曲线相对普通模糊控制更加平滑，不仅没有超调，也没有进入稳态之前的抖动。
表1是两种控制策略在常规工作状态下控制策略性能对比
根据表1的数据，可以得到分析结论。在调节时间和稳态误差以及超调量这几个方面，虽然模糊PID在上升时间上快于变论域模糊PID，但是从实际的响应曲线中可以看出，模糊PID在进入稳态误差之前的抖动较大，实际调节时间是要比变论域模糊PID长的。
由此可以确定，变论域模糊控制在常规工作状态下，控制效果上要优于模糊PID。
在励磁电压方面，从图中可看出，模糊PID在进入稳态之前有一个小小的抖动，但变论域模糊PID则没有这方面的问题，同时励磁电压响应方面精确度更高，进入稳态比较平滑。
结束语：
本文利用模糊控制理论，根据励磁系统的控制要求和特点，结合传统的PID和变论域优化，构建了一种变论域模糊PID控制策略。因为模糊控制不需要有精确的系统数学模型，所以基于模糊理论构建的励磁调节器具有更广泛的调节范围。仿真结果表明：变论域模糊PID控制在调功、调压和大扰动时具有更好的控制精度、反应速度和抗干扰能力，能够有效改善系统各状态量及输出量的动、静态性能，提高系统的稳定运行能力。
参考文献：
[1]于文俊. 变论域模糊控制算法在电力系统中的应用[D].華南理工大学，2011
[2]刘胜，方亮，葛亚明，傅荟璇. 船舶航向GA-PID自适应控制研究[J]. 系统仿真学报，2007，16：3783-3786
[3]刘胜，王宇超，傅荟璇. 船舶航向保持变论域模糊–最小二乘支持向量机复合控制[J]. 控制理论与应用，2011，04：485-490.
关键词：高温超导电机励磁系统；模糊PID；变论域模糊控制；仿真分析
引言
对于励磁系统而言，控制策略决定了系统在稳定和故障状态下的工作性能，提高励磁系统的控制性能，对同步发电机和电力系统的安全稳定运行都有着重要意义。励磁控制的作用十分重要，无论是系统工作在正常状态或是发生故障，励磁系统控制策略都不可或缺。励磁系统的性能对于高温超导电机的运行起着关键性的作用，对于几个关键的技术指标如可靠性、稳定性以及电能质量等指标都有着重要的影响。常规的PID控制策略结构简单，具有一定鲁棒性而且容易实现和稳态无静差控制。精度高能满足一般工业程度的要求。随着电力系统的发展，电力系统形成了具有高度非线性、时变性的特点，被控对象用常规PID励磁已经无法满足现代电力系统的要求，因此寻找更有效的控制方法。
1高温超导电机励磁系统构成
高温超导电机励磁系统构成如图1所示。其中励磁系统部分由电力系统稳定器、旋转整流器和控制部分组成，控制策略将在后面的章节中进行具体设计分析。在励磁系统之外，输入为外部加入的给定，输出将输出至高温超导电机转子绕组中。下面对各个部分的模型进行建模。
2励磁系统变论域模糊PID控制策略设计与仿真
2.1 励磁系统变论域模糊PID控制策略设计
对于变论域的模糊控制策略的设计不需要太多的领域专家知识，只要知道规则的大致趋势；相比模糊控制策略对控制规则、隶属度函数和等距划分没有特别高的要求，系统设计更为简单，精度也更高。所以，变论域模糊控制是一种高精度的模糊自适应算法，能够有效的应对控制对象的非线性、难以建模和模型参数变化的难点。如图2所示为常见的变论域模糊控制原理框图。
通常将两种方法应用于伸缩因子的选取上，分别是基于数学模型的伸缩因子和基于模糊推理的伸缩因子。无论采用哪种方法，其最终目标是论域每次变化都尽量达到最佳论域，能使控制性能最佳[2]。两种方法均有很多学者进行了研究和分析，其性能各有特点。
第一种方法通过伸缩因子的定义和性质，将伸缩因子表示成输出变量的函数，
本系统的模糊控制通过计算机处理器来实现，为了便于在其他控制策略上移植，选择采用离散时间系统进行控制策略设计[3]。
步骤2：施加对象后得到系统输出，反馈给系统参考输入相比较，得到控制策略的输入
步骤k：施加对象后得到系统输出，反馈给系统参考输入相比较，得到控制策略的输入，综合上述，得到上述双输入单输出自适应模糊控制策略输出
2.2 励磁系统变论域模糊PID控制策略下仿真
变论域模糊控制策略设计根据第四章中的设计原理，本文采用M语言对变论域模糊控制策略进行了编写，使用S-function对其进行了实现。变论域模糊控制策略设计根据第四章中的设计原理，本文采用M语言对变论域模糊控制策略进行了编写故障状态下端电压和励磁电压的仿真曲线如图3、4所示。
3高温超导电机励磁系统仿真分析
从两种控制策略的常规工作状态仿真曲线中可以明显看出在模糊PID控制策略控制下的曲线没有超调，在经过短暂的抖动后进入稳态，没有静态误差。在变论域模糊控制策略下的励磁电压曲线相对普通模糊控制更加平滑，不仅没有超调，也没有进入稳态之前的抖动。
表1是两种控制策略在常规工作状态下控制策略性能对比
根据表1的数据，可以得到分析结论。在调节时间和稳态误差以及超调量这几个方面，虽然模糊PID在上升时间上快于变论域模糊PID，但是从实际的响应曲线中可以看出，模糊PID在进入稳态误差之前的抖动较大，实际调节时间是要比变论域模糊PID长的。
由此可以确定，变论域模糊控制在常规工作状态下，控制效果上要优于模糊PID。
在励磁电压方面，从图中可看出，模糊PID在进入稳态之前有一个小小的抖动，但变论域模糊PID则没有这方面的问题，同时励磁电压响应方面精确度更高，进入稳态比较平滑。
结束语：
本文利用模糊控制理论，根据励磁系统的控制要求和特点，结合传统的PID和变论域优化，构建了一种变论域模糊PID控制策略。因为模糊控制不需要有精确的系统数学模型，所以基于模糊理论构建的励磁调节器具有更广泛的调节范围。仿真结果表明：变论域模糊PID控制在调功、调压和大扰动时具有更好的控制精度、反应速度和抗干扰能力，能够有效改善系统各状态量及输出量的动、静态性能，提高系统的稳定运行能力。
参考文献：
[1]于文俊. 变论域模糊控制算法在电力系统中的应用[D].華南理工大学，2011
[2]刘胜，方亮，葛亚明，傅荟璇. 船舶航向GA-PID自适应控制研究[J]. 系统仿真学报，2007，16：3783-3786
[3]刘胜，王宇超，傅荟璇. 船舶航向保持变论域模糊–最小二乘支持向量机复合控制[J]. 控制理论与应用，2011，04：485-490.