基于粒子群优化模糊控制器无刷直流电机控制

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1、《电气自动化)2009年第31卷第2期一智能控制技术一nteligentControlTechnics基于粒子群优化模糊控制器无刷直流电机控制六ControllingofBrushlessDCMotorBasedonParticleSwarmOptimizationFuzzyLogicalController兰州理工大学电气工程与信息工程学院(1t肃兰州730050)包广清刘家兵(LanzhouUniversityofTechnology，LanzhouGansu730050，China)BaoGuangqingLiuJiabing摘要：针对传统PID调节器，在无刷直流电机

2、的高性能速度跟踪中，难以克服系统超调和短时振荡问题，提出了一种新的无刷直流电机控制策略。即利用粒子群算法优化的模糊控制器代替传统PID控制器，对模糊控制器的三个参数、肋、“进行全局优化，充分发挥模糊控制器的鲁棒性。为了验证该方法的有效性，利用Matlab仿真工具进行仿真验证，观察控制系统的一阶动态响应。结果表明，系统具有很强的鲁捧性，能够很好的跟踪负载变化，动态响应快，速度跟随准确。关键词：无刷直流电机粒子群优化算法模糊控制仿真Abstract：InviewofthetraditionalPIDregulator．inthehigh．performancebrushless

3、DCmotorspeedtracking，difficulttoovercometheovercontrolandshort—timeoscillationproblems，anewbrushlessDCmotorcontrolstrategyisproposed．Namely，theparticleswar／noptimizationfuzzycontrollerisusedinsteadofthetraditionalPIDcontroller，itsthreeparameters：ka，kb，kuareoveralloptimized，givefullplaytoth

4、erobustnessofthefuzzycontroller．Inordertoverifytheeffectivenessofthemethod，byuseofMatlabsimulationtoolforsimulation，takeonobservationofthecontrolsystemfirstorderdynamicresponse．Theresultsshowthatthesystemishighlyrobustness，canverygood．trackloadchange,fastdynamicresponse，thespeedtrackingacc

5、urately．Keywords：brushlessDCmotorparticleswarmoptimizationfuzzycontrolsimulation【中图分类号】TM301，TP273．4【文献标识码】A[文章编号】1000．3886(2009)02．0030．031引言无刷直流电机应用电子换向代替传统的机械换向，不但具备交流电机结构简单、运行可靠、维护方便的优点，同时运行效率高、无励磁损耗、调速性能优越，在当今的国民经济的各个方面得到了广泛的应用”1。衡量无刷直流电机调速系统优劣的指标包括快速性、稳定性、鲁棒性，这些指标的实现都依赖于其控制系统。传统的【兰】=

6、[i~0r!][i'al+[】p[]+[兰】cPID控制，因其方法简单成熟，实用化程度较高，但是PID控制器本身具有一定的局限性，即控制参数不能随环境变化而调整，不具有整体优化功能I。后来，许多学者开始采用一些智能控制策略如神经网络或模糊控制。】，但这些方面都有各自的缺陷。本文提出一种粒子群优化模糊控制器(PFC)，即利用粒子群算法优化模糊控制器的三个参数n、肋、h，这样就可以随环境变化以及负载变化实时跟踪模糊控制器的参数变化，使得模糊控制器的鲁棒性和控制精度都能提高，使系统输出避免较大的超调和不稳定，获得优越的动静态性能和抗干扰能力。[三~tb】=【r；】[ib】+[￡三

7、￡肘LM】p【】+[兰】t2，2无刷直流电机(BLDCM)的数学模型以二相导通星形三相六状态为例，分析BLDCM的数学模型及电磁转矩等特性。为了便于分析，假定：(1)三相绕组完全对称，气隙磁场为方波，定子电流、转子磁场分布皆对称；★基金项目：甘肃省自然科学基金项目(3ZS061一A25—050)30IElectricaIAutomation《电气自动化)2009年第31卷第2期一智能控制技术一ntelligentControlTechnics每一区域的速度和位置=【，舶，]赋初值，初值在允许范3粒子群优化算法围内随