改进粒子群算法的永磁同步电机pid控制器

-精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 1 改进粒子群算法的永磁同步电机 PID 控制器 摘 要： 采用粒子优化算法进行 PID 模糊控制训练能提高永磁同步电机 的控制精度，提出一种基于改进粒子群 算法的永磁同步电机 PID 控制方法，构 建永磁同步电机 PID 模糊控制目标函数， 选择电压、转矩、速度和电磁损耗等参 数进行控制约束参量分析。采用改进的 粒子群算法进行 PID 控制的加权训练， 实现控制目标函数最优化求解，进行永 磁同步电机 PID 控制律优化。实验结果 表明，采用该控制方法进行永磁同步电 机控制的调制性能较好，具有较好的输 出增益，振荡较小，抗干扰能力较强。 中国论文网 /8/view-12898619.htm -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 2 关键词： 粒子群算法； 永磁同 步电机； PID 控制； 加权训练 中图分类号： TN876?34； TM351 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（ 2017）07?0139?04 Improved PSO algorithm based PID controller of permanent magnet synchronous motor XIE Zhijun， ZHENG Lijuan， QU Zhaogui （Experimental Center， Sichuan Technology and Business University， Chengdu 611745， China） Abstract： Since the particle swarm optimization （PSO ） algorithm used to train the PID fuzzy control can improve the control precision of the permanent magnet synchronous motor， an improved PSO algorithm based PID control method of the permanent magnet synchronous motor is proposed. The PID fuzzy control objective function of the -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 3 permanent magnet synchronous motor was constructed. The voltage， torque， speed， electromagnetic loss and other parameters are selected to analyze the control constraint parameters. The improved PSO algorithm is used to perform the weighted training of the PID control， solve the optimal control objective function， and optimize the PID control law of the permanent magnet synchronous motor. The experimental results show that the control method has high modulation performance of the permanent magnet synchronous motor， good output gain， small vibration， and strong anti?interference ability. Keywords ： particle swarm optimization algorithm； permanent magnet synchronous motor； PID control； weighted training 0 引 言 永磁同步电机在现代电力控制系 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 4 统中得到广泛的应用，其具有可靠性和 稳定性好，发电输出增益较大和抗干扰 能力较强的优点。永磁同步电机通过超 导电子进行同步控制发电，电机输出的 功率较大，需要进行可靠性控制设计1。 永磁同步电机的控制和设计包含多参量 约束和多模控制的目标优化问题，永磁 同步电机控制模型是一种多变量、非线 性的时滞控制系统，文献2?3提出具有 确定性分叉性边界优化的控制方法，采 用梯度优化算法进行模糊 PID 控制，控 制目标的约束参量取决于永磁体的特性、 电机性能，增加电动势的平均值，但忽 略了电机的速度要求。本文在电机 PID 控制的基础上进行优化设计，采用改进 的粒子群算法进行训练优化，以及控制 方法优化设计。 1 永磁同步电机的控制参量模型 本文研究的永磁同步电机的结构 模型如图 1 所示。通过对电机的损耗、 电机体积/重量等方面的优化设计，减少 漏磁和漏磁电感对电机在动态工况下的 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 5 影响，提高电磁的输出转矩和功率4。 永磁同步电机系统主要由电磁耦 合器的偶极子进行线圈序列的定位和电 磁耦合实现交流振荡控制，建立无槽无 刷直流电机控制的几何参数模型，本文 中，优化控制的参数包括：最大电磁转 矩数P， 耦合器的极弧系数，磁场 有效电流值lm，电机的永磁体转子/定 子轭厚度ly， 绕组厚度lw ， 气真空磁 导率lg，漏磁系数 k1， 转子半径rr ，气 隙的磁阻密度Jcu ，永磁体磁场ls， 定/转子轴向长度（通常用细长比 =dbls表示，其中db=2（rr+lg） 。 选择电压、转矩、速度和电磁损 耗作为控制约束参量，依据洛伦兹法则 得到无槽无刷直流电机磁极厚度为l， 在磁场密度为B的磁场通过功率反馈 自适应调制，得到输出电流I时，漏磁 系数为f=IlB 。 在扰动误差干扰下， 电机的传输效率为： =PoI2p（Zps+Rp）? 40M2psM2srM2rlL2lI2pRoh1（20M2 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 6 srL2lRr+20M2psM2rlRo+h1Rp） （1） 其中： h1=20M2srL2l+RsRrL2l+RsRoM2rl。 通过对电磁耦合增益的调整，在 距离电机电磁绕组旋转中心为r处的转 矩为T=NILBr。令l=ls，r=rr+lg， NI=AwJcukf，再计算直流电机的电磁 耦合增益，得到B，就可以得到图 1 中永磁同步电机的电磁转矩。其中kf 是补偿电容常数，Aw为电容输出终端 绕组截面积，定义为 Aw=lw（2rr+2lg+lw）。线圈的电压 增益为： NI=lw（2rr+2l+lw）Jcukfkc （2） 式中：kc是电机的线圈转动惯 量，转矩输出为 10 N m，那么线圈 与总线圈之比为kc=23。 忽略目标电流特征和定/转子铁芯 磁阻的扰动性约束因素，得到永磁同步 电机的磁通密度为： Bg=FmAg? （3） -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 7 式中：Fm为永磁体形成的非正 弦磁密；Ag 为绕组气隙动势； ?为电 流输出放大增益。根据上述参量分析， 得到无槽无刷直流电机的控制参量模型 为： Fm=Brlm0r1 （ 4） Ag=lsp（rr+lg ） （5） ?=10lsp1r1rr- lmrrdrr+rrrr+lgdrr+1r2rr+lgrr+lg+lwdrr （6） 式中：真空磁率0=410-7 H/m；r1和r2 为每极下气隙的磁阻 及磁导率。 2 电机控制目标函数的构建 在进行控制约束参量模型构建的 基础上，采用模糊 PID 控制模型进行控 制器设计，PID 控制器是一个三层神经 网络结构5?6，如图 2 所示。分别为电 机控制参量的输入层、电机控制整流处 理的中间层和电机控制功率输出的输出 层。 PID 神经网络控制器的输入节点 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 8 的控制训练向量模式为： x （t ）=（x0（t） ，x1（t） ， ，xk-1 （t ） ）T （7） 基于模糊神经网络控制设计方法， 得到永磁同步电机 PID 控制中隐含层 j（a，a ）表示前向神经元电机的 电磁耦合模值，采用适当的训练方法进 行加权训练，对电机控制的输出向量 x（t）与连接权向量 j进行自适应跟 踪训练，得到加权训练后的隐含层输出 为： dj=i=0k-1 （xi（t）-ij（t） ） 2，j=0，1，2，N-1 （8） 式中j=（0j，1j，k- 1，j）T表示训练权重。本文采用粒子 群算法进行控制器训练，表示 PID 控制 器神经元j对最大风能的利用权重： wj* （t+1）=wj* （ t）+ （cj*） x（t）-wj* （ t） （9） 式中：j（j*，NEj*（t） ）， 采用 PID 神经网络控制，调节永磁同步 电机谐振角0，输出功率为： -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 9 po=40M2psM2srM2rlL2lI2pRo（20 M2srL2l+RsRrL2l+RsRoM2rl）2 （10） 得到永磁同步电机转速调节 PID 控制的目标函数为： Y（s）R（s）=GC（s） G0（s）e-s1+GC（s ）G0 （s） （11） 式中：Y（s）为永磁同步电机 前向 PID 神经元输出控制参数； R（s） 为输入 PID 控制器积分神经元 的控制参数；e-s为模糊修正补偿参数。 3 基于改进粒子群算法的 PID 控 制优化 3.1 永磁同步电机转矩计算 在选择电压、转矩、速度和电磁 损耗等参数进行控制约束参量构建的基 础上，进行控制目标函数设计，然后采 用改进的粒子群算法进行 PID 控制的加 权训练，实现控制目标函数的最优化求 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 10 解7，结合电机的漏感和工作频率，得 到永磁无刷直流电机的电磁耦合器的定/ 转子铁芯磁阻的关系式为： Llp-1Cp=0?Cp=12Llp （12） Lls-1Cs=0?Cs=12Lls （13） 采用粒子群算法进行神经网络 PID 训练，考虑全局优化问题minfx， 得到蚂蚁进行 PID 隐含层加权训练的更 新公式如下： vt+1id=vtid+c1r1（pid-xtid） +c2r2（pgd-xtid）xt+1id=xtid+vt+1id （14） 在迭代搜索过程中，蚂蚁个体根 据个体最优和全局最优来更新自己的速 度和位置8，考虑到漏磁系数k1 和粒 子优化下的跨距系数k，得到永磁同 步电机转矩： Tem=kfkck1kBrlmlslw（2rr+2lg+lw ）Jculnrr+lg+lwrr-lm （15） -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 11 k1=1-10.9rrp（lg+lw）2+1 （16） k=（，kc ）kc （17） 其中为粒子个体之间的瞬间跨 度，近似为： =min（，kc）ks+（1-ks） tanh-kc （ 18） 式中：ks1；为经验值。 3.2 PID 控制律设计 根据计算的永磁同步电机转矩， 在电磁损耗长度为l 的磁场 B中以粒子 速度v移动，使用一组蚂蚁个体集合在 D维空间中搜索最优值，得到永磁同 步电机 PID 控制的变异适应度值为： Mdist Fg=i=1Ndist（i，Fg ）N （19） 在粒子进化优化控制下，蚂蚁个 体自身找到的最优解则为电机的最优电 磁损耗抑制点，此时产生的电压 E=vlB。令v=rr，r=rr+lg， B=kk1Bg，l=lskfkcAwAc，则电机 能量损耗的均方误差为： -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 12 E=（rr+lg）kk1BgrlskfkcAwAc （20） 式中：r为电磁耦合器的偶极 子旋转角速度；Ac为磁场强度随电磁 耦合器分布的衰减系数。 电机输出的电流可以表示为： I=AcJcu，PID 控制器的反射阻抗为： V=E+RI，其中R为电机的励磁绕组， 通过粒子优化控制，得到永磁同步电机 的电压增益输出为： V=lskfkcAwAcketJcu+kk1Brrlnrr+lg +lwrr-lm （21） 式中：为绕组的电感和电阻的 传输比特率；ket=1+（rr+lg+lw） （pls） 。可以计算出永磁同步电机的 附加涡流损耗状态控制方程为： XRMVRMPP=01000000A2300000 010000A43000000001000000XRMVRM PP+00B2B200B4B400B6-B6CLCR （22） -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 13 其中： A23=- M2PL2gMPJP+2（JP+MPL2） （MR+JRR2） （23） A43=M2PgL+2MPgL（MR+JRR2） MPJP+2（JP+MPL2） （MR+JRR2） （24） B2=（JP+MPL2 ） R+MPLMPJP+2（JP+MPL2） （MR+JRR2） （25） B4=-R+LRMP-2（MR+JRR2） MPJP+2（JP+MPL2） （MR+JRR2） （26） B6=D2RJP+D22R（MRR+JRR） （27） 在粒子优化下进行 PID 控制的自 适应加权，通过 Steinmetz 常数可以建 立永磁同步电机转矩C和控制电压U 的关系为： C=Km（U-KeP ） （28） -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 14 式中：Km，Ke为最大电磁转 矩、转速。计算各蚂蚁个体权值为： wik=wik-1p （zkxik）p（xikxik- 1）q（xikxik-1） （29） 将式（29）代入永磁同步电机控 制目标函数方程，得到优化的 PID 控制 律为： Bsy=k1Brlm2plylnrr+lg+lwrr- lm （30） 加上计算得到的转矩和速度等参 量信息kh ，n，ke ，以及定子饱和磁 密y，可以得到电机控制的优化解为： Ph=khyVs