灰色預測模糊控制器在DTC中的應用
曹承志，張宇，陳忠黨，劉本偉（沈陽工業大學信息科學與工程學院，沈陽110023）
摘要：采用灰色預測方法提取系統的行為數據，尋求系統運動規律，從而能按規律預測系統未來的運動趨勢；并根據系統未來的運動趨勢，確定相應的控制決策實現準確的預測，控制籍此解決常規模糊控制器在直接轉矩控制過程中因電機模型參數不變及滯后所帶來的超調量大、響應慢和不穩定性等問題。通過電機參數預測模型得出下一狀態磁鏈、轉矩和磁鏈位置角，經過模糊推理給出相應的****或次****控制方案。仿真結果表明采用灰色預測模糊控制方法的直接轉矩控制系統克服了滯后效應對系統的影響，調節過程平穩，在動態響應、抗干擾能力和魯棒性等方面均取得了良好的效果，其控制精度及動態品質均優于常規的模糊控制器。關鍵詞：灰色預測；模糊控制；直接轉矩
中圈分類號：TP273+4 文獻標志碼：A 文章編號：1001-6848f 20101 01-0057-04
O引言
直接轉矩控制( DTC)技術自1980年代問世以來，以其新穎的控制思想、簡潔的控制結構和優良的動、靜態性能而備受關注[1]。但是，由于直接轉矩控制理論固有的一系列問題，導致其動態控制效果較差，且都程度不同的存在著滯后問題，很難真正做到實時性、準確性和適應性[1]。本文嘗試通過灰色預測控制系統的行為數據，并與模糊控制理論相結合，避免了單純使用模糊集合理論帶來的學習性能差、輸出輸入變量論域上模糊集合隸屬度函數有較大主觀性等缺點，同時可以改進系統的實時控制。進而可以確定相應的直接轉矩控制策略，最終實現準確的預測控制。
1基于GM(1．1)模型的趨勢預測
灰色系統是指既含有已知信息，又含有未知信息的系統，它是介于白色系統和黑色系統之間的一種系統。它研究的是信息不完全的對象，其任務就是要開拓一條新的途徑，針對概率統計的弱點，從雜亂無章、有限的、離散的數據中找出規律。建立灰色系統模型。灰色預測是一種對含有不確定因素的系統進行預測的方法，是根據過去的及現在已知的或非確定的信息、建立一個從過去延伸到將來的灰色模型(GreVModel．簡稱GM)，從而確定系統未來發展變化的趨勢，并為規劃、決策提供依據。
GM(I，1)模型的建立：首先對給定的原始時間數據序列X(0)=(X(0)(1)，X(0)(2)，…X(0)(n))
經過一次累加生成數據列為X(1)=(X(1)(1)，X(1)(2)，…X(1)(n)),其中X(1)(k)= 的緊鄰值生成序列：
式中，  k=1，2，3，…，n。則CM(1，1)模型的一般表示形式  的解為： 式中，t表示時間a，b為參數  ， GM(1，1)模型  時間響應序列為 經累減還原求出預測值：
式中，  |
