| 基于粒子群算法的永磁同步电机模型预测控制权重系数设计 |
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| 引用本文： | 李家祥,汪凤翔,柯栋梁,李政,何龙. 基于粒子群算法的永磁同步电机模型预测控制权重系数设计[J]. 电工技术学报, 2021, 36(1): 50-59,76. DOI: 10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.200752 |
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| 作者姓名： | 李家祥 汪凤翔 柯栋梁 李政 何龙 |
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| 作者单位： | 福州大学电气工程与自动化学院 福州 350108;电机驱动与功率电子国家地方联合工程研究中心中国科学院海西研究院泉州装备制造研究所 泉州 362200;电机驱动与功率电子国家地方联合工程研究中心中国科学院海西研究院泉州装备制造研究所 泉州 362200 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目;中国科学院海西研究院"前瞻跨越" 计划重大项目 |
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| 摘 要： | 针对模型预测控制算法(MPC)在处理多目标多约束条件时权重系数设计问题,该文提出一种基于混沌变异的动态重组多种群粒子群算法(CDMSPSO)实现权重系数自整定.通过分析模型预测转矩控制(MPTC)代价函数,以两相旋转坐标系下电流误差方均根为参考,将降低转矩脉动和减小电流总谐波畸变(THD)作为主要控制目标,设计粒子群算法中粒子的目标函数.采用CDMSPSO算法,将整个种群划分为多个小的子粒子群,并以一定重组周期将粒子进行随机重组,然后随机选择一个子粒子群,以其中任一粒子为基础迭代生成混沌序列,并将新的混沌序列替代选择的子粒子群,实现粒子的混沌变异.仿真和实验结果验证了该方法能较好地解决权重系数整定问题,且稳态性能优异.
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| 关 键 词： | 永磁同步电机 模型预测控制 权重系数 粒子群优化 动态重组 混沌变异 |
Weighting Factors Design of Model Predictive Control for Permanent Magnet Synchronous Machine Using Particle Swarm Optimization |
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| Li Jiaxiang,Wang Fengxiang,Ke Dongliang,Li Zheng,He Long. Weighting Factors Design of Model Predictive Control for Permanent Magnet Synchronous Machine Using Particle Swarm Optimization[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2021, 36(1): 50-59,76. DOI: 10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.200752 |
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| Authors: | Li Jiaxiang Wang Fengxiang Ke Dongliang Li Zheng He Long |
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