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

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.

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

所属期刊栏目：36

分类号：TM341(电机)

资助基金：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

在线出版日期：2021-01-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：50-59,76