基于PSO的模型预测速度控制权重系数自整定

摘要：

针对永磁同步电机(PMSM)模型预测速度控制,提出了一种基于改进粒子群优化(PSO)算法的权重系数在线自整定方法.由于传统模型预测速度控制包含多个权重系数,无法保证权重系数的最优.设计了一种混沌PSO算法,将实际电流与参考电流误差的均方根作为PSO算法的目标函数,通过迭代寻优获得符合最小化目标函数的权重系数.改进的PSO算法加强前期局部搜索能力,在搜索后期促进粒子收敛到最优全局解.实验结果验证了改进的PSO算法可实现权重系数实时的自整定,设计的权重系数使系统具有良好的稳态性能.

关键词：永磁同步电机、模型预测速度控制、粒子群优化算法、权重系数

所属期刊栏目：50

分类号：TM351(电机)

资助基金：福建省科技计划项目;福建省科技计划项目;福建省科技计划项目

在线出版日期：2022-06-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：42-46,51