基于FPGA+DSP的电动叉车起升控制器研发

来源 :吉林大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:lj200610819
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在电子商务迅速发展的今天,物流行业成为电子商务领域的重要一环,而叉车是物流行业中最主要的短途搬运及装卸工具。在整个社会大力倡导环境保护的背景下,电动叉车的使用比例逐年上涨,并有取代内燃叉车之势。传统的电动叉车采用液压系统控制货叉起升,但液压系统会产生一定的油污,在环境要求高的工作场合,有必要采用高性能电控系统代替液压系统。永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motors,PMSM)具有体积小、重量轻、效率高等优点,常用作货叉起升控制电机。永磁同步电机是一个强耦合、变参数的被控对象,矢量控制方法作为常用的永磁同步电机控制方法,能够实现对电机的解耦控制。模糊控制(Fuzzy Control)算法具有人的推理和决策能力,在无法建立精确的系统模型时,模糊控制算法仍具有较强的鲁棒性,因此模糊控制算法在永磁同步电机控制系统中得到了广泛应用。本文以控制电动叉车货叉起升的永磁同步电机为研究对象,阐述了矢量控制方法和相关智能控制算法的基本原理及应用。针对电机在传统矢量控制系统控制下存在转速响应慢、转矩脉动大等问题,提出了一种模糊神经网络PI控制算法,并将其应用到矢量控制的转速闭环中,提高对电机的控制性能。最后搭建基于FPGA和DSP的永磁同步电机矢量控制实验平台。本文主要研究的工作如下:1.详述电动叉车起升电机的结构和矢量控制方法,同时简要介绍矢量控制方法中的空间矢量脉宽调制(Space Vector Pulse Width Modulation,SVPWM)技术。2.概述矢量控制方法中常用的智能控制算法如PI(Proportional Integral)控制、模糊控制、径向基(Radial Basis Function,RBF)神经网络等,在上述算法基础上设计了模糊PI(Fuzzy PI,FPI)控制器,然后在模糊PI控制器的基础上利用RBF神经网络在线调整模糊控制器的比例因子,提出了一种模糊神经网络PI(Fuzzy Neural Network PI,FNNPI)控制器。3.在matlab/simulink中建立起升电机矢量控制方法仿真模型,利用simulink中的工具箱设计模糊PI控制器和模糊神经网络PI控制器仿真模型,并将它们应用到矢量控制仿真模型中,通过仿真模型中起升电机的转速、转矩响应验证模糊神经网络PI控制算法的有效性。4.分析电动叉车起升电机控制器的需求,搭建控制器硬件平台。选用FPGA和DSP作为控制器的主处理器,并完成控制器的外围电路设计,包括电流信号采样调理电路、智能功率驱动电路、AD转换电路等相关硬件电路,在FPGA和DSP的基础上设计了信号采集、串口通信、矢量控制方法、SVPWM等软件程序。在此硬件平台上对电机进行控制,验证控制器的正确性。
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