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).pdf

1、本文對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)進行了研究。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(lǐng)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

2、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(luò)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(luò)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

3、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?？挛髯儺惲Ｗ尤核惴ㄊ抢每挛髯儺愝^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id=0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(chǔ)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)