基于改進WFPSO算法的無刷直流電機模型分析

徐曉冬，戴曙光

(上海理工大學 光電信息與計算機工程學院，上海 200093)

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基于改進WFPSO算法的無刷直流電機模型分析

徐曉冬，戴曙光

(上海理工大學 光電信息與計算機工程學院，上海 200093)

針對傳統的無刷直流電機控制無法在線調整參數、難以精確控制的問題，提出一種基于改進的粒子群優化(PSO)算法的模糊PID控制器設計。通過對粒子群優化算法的參數進行分時段更新，實現模糊PID控制器參數動態全局優化，來確定使用雙閉環控制模型的無刷直流電機的最優參數。Matlab仿真結果表明，該研究方法較傳統方法可使得轉速無超調、減少調節時間，同時啟動時轉矩脈動較小。

粒子群優化；模糊PID控制器；無刷直流電機；Matlab

無刷直流電機(BrushlessDirectCurrentMotor,BLDCM)是一種無換向電刷機械構造而直接使用電子換向器的新式電機。具有無換向火花、能獲取更高的扭矩轉速特性、高速動態響應、效率高、壽命長、低噪聲和易于控制維護等特點，廣泛應用于計算機、航空、醫學及消費電子領域，工業機器人以及精密電子儀器的驅動中都有其應用[1-3]。

盡管BLDCM結構簡單，但也是一種復雜多變量、耦合、非線性的系統，傳統PID控制無法達到動態性和魯棒性的要求[3]。而模糊智能控制具有變參數、非線性、自尋優等優點，可較好地適應BLDCM調速系統的變結構和非線性等因素，進而提高整個BLDCM調速系統的魯棒性[3]。

實現無刷直流電機控制模型，文獻[4]對標準PSO算法進行分析，但未對參數做調整；文獻[5]采用模糊PID的電機仿真模型，不可以在線動態調整參數；……