本文關鍵詞：基于柯西變異粒子群算法優(yōu)化永磁同步電機的PID參數(shù)

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【摘要】：在永磁同步電機PID控制中,為了使PID得控制效果得到改善,需要修改PID的微分系數(shù)、比例系數(shù)、積分系數(shù)三個參數(shù)。在工業(yè)中,自動化控制領域的研究熱點一直是PID的優(yōu)化控制,在PID中加入一些優(yōu)化算法能有效的提高參數(shù)的精度和尋優(yōu)的時間,從而使PID的參數(shù)優(yōu)化方法成為時下研究的熱點,其中較為常用的永磁同步電機PID控制中參數(shù)的優(yōu)化方法包括專家法,Z-N法和單純型法等。最近幾年,在控制系統(tǒng)中加入智能算法越來越普遍,PID控制器中加入神經(jīng)網(wǎng)絡控制算法的方法也逐漸興起。以前的優(yōu)化方法都比較簡單,然而這些優(yōu)化方法都有不足之處,例如專家法以經(jīng)驗知識為依據(jù),專家知識庫要不斷修整和重新更正;Z-N法靈活性不高,且超過規(guī)定的量多。在神經(jīng)網(wǎng)絡算法中,由于其參數(shù)的優(yōu)化過程不簡單,使得其算法收斂的時間長,控制系統(tǒng)的精度降低,傳統(tǒng)的粒子群算法搜尋最優(yōu)位置時間久,且容易陷入局部尋優(yōu)。這時,為解決PID參數(shù)優(yōu)化中收斂度低、控制精度不高以及易陷入局部尋優(yōu)的問題,基于柯西變異的粒子群算法對PID控制器的參數(shù)優(yōu)化方法被提了出來。柯西變異粒子群算法是利用柯西變異較長的“尾部”使全局最優(yōu)粒子(gbest)跳躍到一個更好的位置,逃離局部尋優(yōu),得到最優(yōu)PID參數(shù)原理,首先構(gòu)建電機電流環(huán)PI矢量控制的s函數(shù)模型,以及永磁同步電機的?0di時的矢量控制模型。然后,根據(jù)粒子群算法的性質(zhì),在帶慣性權(quán)重的粒子群算法的基礎上,加入柯西變異算子,得到柯西變異算法,再將永磁同步電機的矢量控制調(diào)速系統(tǒng)中加入基于柯西變異粒子群算法優(yōu)化的PID參數(shù)的控制器,仿真驗證該算法。實驗結(jié)果表明,基于柯西變異粒子群算法的永磁同步電機PID參數(shù)優(yōu)化具有尋優(yōu)能力強,搜索能力高,穩(wěn)定性好,動態(tài)性能良好的優(yōu)點。
【學位授予單位】：湘潭大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TM341;TP18
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本文編號：1153808