為克服傳統(tǒng)的比例積分（PI）控制器參數(shù)整定方法在無刷直流電機(jī)控制中存在精度低、抗干擾能力弱等缺點(diǎn),提出了一種基于粒子群-引力（PSO-GSA）算法的模糊PI控制器設(shè)計(jì)方法。PSO-GSA算法融合了PSO算法的全局開發(fā)能力和GSA算法的局部探索性能,具有更加優(yōu)異的最優(yōu)值搜索能力。將PSO-GSA算法用于優(yōu)化模糊PI控制器的量化因子和比例因子,實(shí)現(xiàn)了模糊控制對PI控制器的實(shí)時(shí)、高精度調(diào)節(jié)。仿真和實(shí)驗(yàn)表明,該方法可以使得無刷直流電機(jī)控制有較好的穩(wěn)定性和魯棒性,電機(jī)轉(zhuǎn)速控制的精度有顯著提高。 

【文章來源】：科學(xué)技術(shù)與工程. 2020,20(19)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

無刷直流電機(jī)控制系統(tǒng)模型

PSO-GSA算法流程如圖2所示。首先隨機(jī)初始化所有粒子,每個(gè)粒子都被視為一個(gè)候選最優(yōu)解。初始化后,分別評估各個(gè)粒子的適應(yīng)度,開始根據(jù)粒子迭代次數(shù)更新引力常數(shù)和更新到目前為止最好的解。然后根據(jù)以上參數(shù)計(jì)算出粒子所受的合力以及加速度,并通過式(8)計(jì)算出所有粒子的速度,最后將粒子的位置定義為式(9),更新速度和位置滿足標(biāo)準(zhǔn)后將結(jié)束,若不滿足條件則重復(fù)以上過程直至達(dá)到最大迭代次數(shù)輸出當(dāng)前最優(yōu)解。為測試算法性能,選擇使用文獻(xiàn)[15]中四個(gè)測試函數(shù)對三個(gè)算法的性能進(jìn)行對比,測試函數(shù)的表達(dá)式如式(10)～式(13)所示。其中式(10)的維數(shù)是30,上下限為[-100, 100];式(11)的維數(shù)是4,上下限是[0, 10];式(12)的維數(shù)是4,上下限為[-5, 5];式(13)的維數(shù)是3,上下限為[1, 3]。四個(gè)例子的適應(yīng)度函數(shù)值如圖3所示。通過四個(gè)測試函數(shù)的對比驗(yàn)證,PSO-GSA算法比PSO算法和GSA算法收斂速度更快,適應(yīng)度函數(shù)值更小,性能更好。

F 4 =- ∑ i=1 4 c i exp [- ∑ j=1 3 a ij (x j -p ij ) 2 ]?????? ??? (13)3 模糊PI控制器設(shè)計(jì)

【參考文獻(xiàn)】：
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