[发明专利]一种利用在线粒子群优化算法来设计永磁同步电动机电流和速度控制器PI参数的方法

摘要

本发明公开了一种利用在线粒子群优化算法来设计永磁同步电动机电流和速度控制器PI参数的方法。该方法采用改进的粒子群优化算法，提高实时运算速度，并考虑无速度传感器控制以及定子绕组电阻值发生变化的情况，完成速度和电流控制器PI参数的在线优化设计，且优化的目标函数值可以根据系统的动态和静态运行情况而改变；该方法具有算法智能化、控制精度高、稳定性好，以及自适应能力强等特点，并实现全数字化智能控制，不增加传统永磁同步电机伺服控制的硬件成本。该发明适用于永磁同步电机高精度速度闭环控制，以及负载易发生变化、要求能快速完成控制器PI参数的寻优与整定的工作场合。

主权项

1.一种利用在线粒子群优化算法来设计永磁同步电动机电流和速度控制器PI参数的方法，其特征在于：它采用在线粒子群优化算法，并考虑无速度传感器控制以及定子绕组电阻值参数发生变化的情况，以快速完成速度和电流控制器PI参数的优化，且优化的目标函数值根据系统的动态和静态运行情况而改变，所述的在线粒子群优化算法将在一个采样周期内完成单次迭代任务，具体步骤如下(1)利用随机函数Random()完成30颗粒子的在0‑1范围内的随机赋值，即初始化赋值，且每颗粒子共有4个位置参数变量和一个速度变量(2)计算每颗粒子初值所对应的目标函数值(3)对电机定子绕组电流值和转子速度值进行实时采样，采样周期为100us；(4)重新计算每个粒子的目标函数值，并与步骤(2)结果比较，取较小值，找到该粒子群中目标函数值最优的粒子，完成更新；(5)根据公式w^(t)＝w_max‑t·(w_max‑w_min)/iter_max，更新权重系数w，其中w_min＝0.4为参考最小值，w_max＝0.9为参考最大值，iter_max为寻优过程最大迭代次数，t为当前迭代次数；(6)完成每颗粒子的速度变量参数更新；(7)完成每颗粒子的位置变量参数更新；(8)重复步骤(3)到步骤(7)直至30颗粒子全部搜索完毕，并获得最优粒子所对应的位置参数变量值；(9)重复步骤(3)到步骤(8)，直至粒子群完成规定的迭代次数。