基于自适应PSO的微电网双向DC-DC变换器前馈自抗扰控制

针对传统PI控制光储微电网系统双向DC-DC变换器存在的直流母线电压波动大、充放电有效性差、抗干扰能力弱等问题,设计了一种基于自适应粒子群优化(APSO)的双闭环控制策略。首先,建立双向DC-DC变换器的数学模型。其次,设计了包括电压环线性自抗扰控制(ADRC)、电流环PI控制的双闭环控制系统,并在电压环中加入前馈控制以增强控制系统的鲁棒性。然后,针对自抗扰控制器参数难以整定的问题,提出了一种基于APSO算法的参数优化系统,该算法引入了自适应惯性权重因子,使惯性权重在粒子群迭代过程中可以动态调整以获得更佳的寻优效果。最后,设计一种带罚函数的时间乘以误差绝对值积分(ITAE)指标作为适应度函数,实现了前馈线性自抗扰控制(FF-LADRC)系统控制参数的自主寻优。MATLAB仿真结果表明,所提控制策略能够有效减小直流母线电压波动,提升储能系统的充放电性能,解决了线性自抗扰控制器参数整定问题。     

车用PMSM的双闭环分数阶PID控制策略研究

纯电动汽车永磁同步电机（PMSM）控制系统是一种非线性、强耦合的复杂系统,为提高永磁同步电机的整体控制性能以及鲁棒性,文中提出了一种双闭环分数阶PID控制策略,分别对电流内环和速度外环进行相应的分数阶控制。通过建立电机的电流环模型进而得到整体系统的分数阶模型,设计出电流环以及速度环的分数阶PID控制器,并利用粒子群优化算法（PSO）对控制器参数进行寻优,以便于获得更好的控制性能。将所设计的分数阶控制器应用于车用永磁同步电机的控制中,通过与传统PID控制在不同转速、负载突变时的控制性能相对比,验证了文中所设计的分数阶PID控制器具有良好的动态特性和鲁棒性。     

基于矢量控制的永磁同步电机建模与仿真

给出了永磁同步电机(PMSM)数学模型及矢量控制原理。从分析影响双闭环调速系统性能的因素着手,提出了PMSM位置伺服系统综合设计方案。电流环采用三角载波比较方式的电流滞环控制方法,能够比较容易提高伺服系统控制精度和响应速度。速度环调节器应用了变结构控制的方法,这种方法具有良好的快速性、定位无超调。仿真模块是基于MATLAB/SIMULINK和Powerlib模块库搭建起来的,通过仿真结果得出这两种控制策略的完美结合极大的提高了双闭环调速系统的动态性能和鲁棒性,为伺服控制系统的发展提供了坚实的理论基础。     

风电并网逆变器的双闭环自抗扰控制策略研究

为提高风电并网逆变器在同步旋转坐标系下dq轴电流的解耦效果及电网故障下母线电压的抗扰性能,提出一种新线性自抗扰控制(Linear Active Disturbance Rejection Control,LADRC)的双闭环结构。根据风电并网逆变器的数学模型,得到传统的基于PI控制的电压电流双闭环系统,分析电流内环控制在电流解耦中存在的局限性。将LADRC技术用于内环以削弱dq轴电流间的耦合,外环应用LADRC技术提高系统的抗扰性能。通过仿真对所提出的新型双闭环结构的控制性能进行验证,结果表明该控制结构在解耦效果、抗扰性能等方面均优于传统的PI双闭环结构。对大型风电机组并网的稳定性控制具有实际意义。     

永磁直线同步电机电流环新型线性自抗扰控制

永磁直线同步电机的抗扰能力较弱,电流环的动态性能易受磁场畸变、逆变器死区等因素影响而下降。为增强电流环的控制品质,选择使用线性自抗扰控制(LADRC)作为q轴电流环的闭环控制策略。考虑追踪高频信号时,电流环逆变器、低通滤波器等小滞后环节动态响应的不可忽略性,采用时、频域分析结合的方法,将电流环与小滞后环节联立,在频域内推导出电流环的新型二阶控制模型,进而在时域内建立起三阶电流环LADRC系统。设计了超前校正环节以减轻阶数升高带来的控制滞后,并给出了详细的控制系统参数整定方法。通过仿真与传统LADRC进行了对比。结果表明:新型LADRC控制策略在电流动态跟随、扰动抑制上性能更优,所构建的控制系统具有良好的控制性能。     

基于转子磁场定向控制的PMSM伺服系统建模仿真

在分析永磁同步电动机（PMSM）数学模型的基础上，建立了的转子磁场定向矢量控制的PMSM伺服系统模型。系统采用位置、转速和电流三闭环控制，其中位置环和速度环采用经典的PI控制，电流环采用转子磁场定向矢量控制，以实现瞬时的转矩调节。仿真模拟了PMSM的恒转矩起动、恒功率运行以及负转矩制动的全过程，实现了位置伺服的精确控制。     

基于柯西变异粒子群算法的永磁同步电机参数辨识

永磁同步电机(PMSM)参数影响矢量控制伺服系统的性能,因而需要对电机参数进行实时辨识。将电机的定子等效成一阶惯性系统,并在d-q同步旋转坐标系下建立定子的数学模型。提出平均最好位置和柯西变异相结合的改进粒子群算法,对永磁同步电机定子绕组的电阻、电感和磁链进行辨识。仿真和实验结果表明该辨识方法寻优能力强,搜索精度高,稳定性好,具有良好的动态性能。     

基于PSO-BP神经网络的无刷直流电机模型及控制系统研究

针对无刷直流电机(BLDCM)气隙磁密非线性分布的特性,利用粒子群优化的反向传播(PSO-BP)神经网络对气隙磁密波形进行逼近,从而建立较为精确的BLDCM模型。在此模型基础上设计了一种双闭环控制系统:转速环采用单神经元PID控制,通过改进的Hebb学习规则调整权值,以实现PID三个参数的自适应;电流环采用滞环电流控制,以实现电流调节。在Matlab/Simulink中搭建仿真模型,仿真结果验证了该模型的正确性。     

永磁同步电机驱动控制器和调制方式

详细分析了永磁同步电机（PMSM）的控制方式,建立了速度、电流双闭环的PMSM仿真系统。为解决超调和稳态精度低的矛盾,采用了积分分离式PI控制器。分析了正弦脉宽调制（SPWM）、混合脉宽调制（HPWM）和空间矢量脉宽调制（SVPWM）方式的优缺点,并对它们在PMSM双闭环系统中的应用进行了仿真。结果显示：HPWM和SVPWM比SPWM具有更高的电压利用率;HPWM同时具有SPWM原理简单及易于模拟和数字实现的优点;SVPWM具有最低的谐波含量,算法较复杂,但便于数字实现。     

永磁同步电机的自适应逆控制

设计了自适应逆控制的永磁同步电机(PMSM)控制系统,控制系统采用双闭环结构的矢量控制,将自适应逆控制方法引入速度控制。运用非线性自适应滤波器,实现系统的建模与逆建模,并引入滤波器构成了速度控制器,采用最小均方差(Least Mean Square,LMS)自适应滤波算法在线调整其权函数,实现速度的精确控制。在基于DSP的永磁同步电机速度控制系统平台上的实验结果表明,非线性滤波器能够建立电流环模型,提出的非线性自适应逆控制方法能够实现精确的速度控制。与PID控制方法相比,具有更精确的速度跟踪性及更快的响应速度。     

基于ASAPSO的火炮随动系统模糊控制策略

针对传统PID控制器因参数无法随负载变化而实时改变,导致火炮随动系统控制效果不佳的问题,设计了以空间矢量控制为理论基础的三闭环随动控制系统。该随动控制系统采用永磁同步电机(PMSM)作为执行电机,并在系统位置环上加入了经自适应模拟退火粒子群优化算法(ASAPSO)优化参数后的模糊控制器。通过搭建系统仿真模型,将这2种控制器分别运用在该随动控制系统的位置环上,对比了2种控制器的位置响应、抗转矩扰动能力和目标跟踪能力。结果发现,模糊控制器的参数经ASAPSO优化后,系统的静态特性和动态特性比传统PID控制器更好,能够有效克服转矩扰动等非线性因素的影响,系统具有较好的目标跟踪性能。     

永磁同步电动机调速系统的模糊PI智能控制新方法

在分析永磁同步电动机 (PMSM )数学模型的基础上 ,利用Matlab软件建立了控制系统的仿真模型 ,提出了一种新型的模糊PI控制方法。在PMSM双闭环调速系统中 ,电流控制采用滞环电流调节器 ,而转速控制通过采用常规PI控制和模糊控制相结合的方法来实现。仿真结果表明 ,这种新型的模糊PI智能控制方法响应快、无超调、鲁棒性强、抗干扰能力好 ,较传统PI控制具有更好的动、静态特性     

UUV推进电机在线参数辨识自适应控制方法研究

针对水下无人航行器(UUV)的推进电机矢量控制系统中电流控制器性能因参数变化而下降的问题,提出一种基于智能在线参数辨识的电流环自适应控制方法。以离散型永磁同步推进电机动态模型作为被控对象,采用动态惯性权重粒子群算法对永磁同步推进电机的定子电阻和dq轴电感进行在线辨识,根据电流控制器工程设计方法,将辨识所得的电机参数实时用于计算电流控制器的PI值,实现电流环的自适应控制。最后,通过仿真实验验证所提方法的有效性,结果表明该方法可以有效地克服水下快速洋流对推进电机的负载扰动,进而实现永磁同步推进电机的快速、高精确度电流控制性能。     

基于CMPSO算法的永磁同步电机转动惯量识别研究

永磁同步电机(PMSM)是一种具有很强非线性的动态系统,在工业驱动应用中发挥着重要作用。实时辨识转动惯量对于高精度PMSM系统控制和稳定性状态监测具有重要意义,但传统转动惯量识别方法精度较低。在传统离散模型参考自适应理论基础之上,用柯西变异粒子群优化(CMPSO)算法代替待辨识参数自适律设计环节,以实现PMSM转动惯量识别。该转动惯量辨识方法充分利用了CMPSO算法的快速高效收敛性,仿真结果和试验结果表明了可行性、正确性和准确性。     

基于多目标粒子群算法的过热汽温自抗扰控制

针对火电机组过热汽温存在大惯性、大时滞和非线性的动态特性,以及扰动因素作用下参数不易整定的问题,提出自抗扰控制-线性自抗扰控制（ADRC-LADRC）串级控制策略,即外回路应用非线性自抗扰减小超调量,内回路应用线性自抗扰对扰动快速响应并加以抑制,同时采用多目标粒子群算法对自抗扰串级回路中的参数进行整定。测试与工程应用表明：基于多目标粒子群算法整定参数的ADRC-LADRC控制策略具有较好的控制性能和抗干扰能力,能够快速响应扰动并跟踪设定值,维持过热汽温的稳定。     

永磁同步电动机双闭环参数辨识自适应控制

针对永磁同步电动机伺服系统,其电阻、转动惯量等参数会发生变化,使系统控制环性能变差的情况,介绍了一种对电阻、电感与转动惯量进行辨识的自适应控制方法。该方法首先辨识电机的电感与电阻,设计电流环;然后采用改进的朗道离散时间递推,提出模型参考自适应算法,辨识转动惯量,设计电压环。仿真与实验结果表明,系统可以快速地跟踪参数的变化,并较之于传统的PID控制,系统的超调量小,速度响应快,具有良好的鲁棒性与稳定性。     

电力系统无功优化自适应粒子群算法

针对粒子群(PSO)算法存在易陷入局部最优的缺点,提出了一种新的基于种群多样性指数的自适应粒子群优化算法(ASPO)。该算法利用种群多样性信息对惯性权重进行非线性调整,并在算法后期引入速度变异算子和位置交叉算子,使算法摆脱后期易于陷入局部最优的束缚,同时又保持前期搜索速度快特性。将其应用于电力系统无功优化,对IEEE-30节点系统进行仿真计算,并与GA、PSO等算法比较,结果表明APSO算法能有效应用于电力系统无功优化,其全局收敛性能、收敛精度和收敛稳定性均较GA、PSO算法有了明显提高。     

永磁同步电机伺服系统电流环的仿真

介绍了永磁同步电机伺服系统电流环仿真模型的建立方法。通过数字仿真探讨了伺服系统电流环调节器参数的设计和调整,研究了电流微分反馈对电流环动态过程响应的改善,分析了电流微分反馈强度的设置。考虑到电流环的简化,分析了将电流环近似等效为一阶惯性环节的可行性,并讨论了所设计系统电流环的稳定性。