感应电机最小定子电流的PI预测函数控制

研究感应电机效率优化问题,针对目前传统控制方法在电动机动态时为使电机能够提高响应性能而无法兼顾效率优化的缺点,设计了一种基于多变量PI预测函数的最大转矩电流比控制策略.通过引入预测输出误差项,构建具有比例、积分性质的多变量预测函数控制器,并应用到感应电机电流环控制中.能够有效地控制定子电流励磁分量与转矩分量,从而实现电动机转子磁链与转速的解耦控制.改进型多变量PI预测函数控制策略具有跟踪效果好、抗干扰能力强、无超调、稳态误差小的优点,兼顾了感应电机的动态效率与转速响应速度.同时该算法与传统预测控制器结构类似,便于广大工程人员设计实现,适用于电动汽车中的驱动电机.     

遗传优化同步电机分数阶PID预测函数励磁控制器

为提高同步电机励磁调节器的控制性能,提出一种基于遗传算法优化同步电机分数阶PID预测函数励磁控制器的设计方法。将同步电机的励磁系统进行线性化处理,在分数阶系统理论的基础上用预测函数控制推导出同步电机励磁调节器的分数阶传递函数模型,并根据所得到的系统性能综合指标评价函数再用遗传算法对分数阶PID预测函数控制器的参数进行优化整定。经仿真实验验证,与传统分数阶PID控制和预测函数控制相比,不仅减小了调节时间,增强了系统抗干扰能力,无稳态误差。并且在参数整定方面,遗传算法的收敛速度和寻优能力也明显优于模糊控制和粒子群算法。