安徽理工大學 儲怡然
永磁同步電動機由于其獨特的性能而被廣泛應用于許多電氣傳動中。永磁同步電動機最顯著的優點是功率密度大、效率高、轉矩電流比大,并且由于沒有轉子電流而降低了損耗。磁場定向控制(FOC)是電機驅動最常見的控制方法之一,也稱為矢量控制,FOC改善了PMSM驅動的性能。在FOC中,由于轉矩分量與磁鏈分量的解耦,使得永磁同步電機的速度控制更加容易。FOC包含了直軸和正交軸電流控制器和速度比例積分(PI)控制器,以實現對電流和轉速的控制。為了獲得最佳性能,PI控制器的參數設計十分重要。根據經驗進行參數整定較為困難,且電機運行過程中受到擾動時參數難以自調整。
天牛須算法(Beetle Antennae search algorithm,BAS)是2017年由Jiang等提出的一種模仿自然界中天牛覓食過程的自然啟發式算法。與粒子群算法相比,天牛須算法具有較強的抗干擾能力,搜索算法只需要一個個體,即一只甲蟲,大大減少了計算量。
本文使用BAS算法對PI控制器進行優化,并對BAS算法加以改進,將其應用到PMSM的轉速外環控制中,達到優化電機控制的目的。
永磁同步電機的數學模型主要由電壓方程、磁鏈方程、轉矩方程和運動方程組成,PMSM在同步旋轉坐標系下的電壓方程如下:
定子磁鏈方程為:
電磁轉矩方程為:
機械運動方程為:
由于電磁轉矩影響電機轉速,通過對PMSM的轉矩進行控制實現電機調速的目的。由公式可知,調節定子d軸和q軸的電磁分量即可調節電磁轉矩。
天牛須搜索算法是一種模擬自然界中甲蟲覓食行為的優化算法。在捕食時,天牛會通過兩根觸角感知空氣中的食物氣味。根據BAS算法的原理,在計算天牛觸須探尋到的的氣味濃度之前,需要進行一系列的準備工作。天牛在d維空間中位置是。
天牛左右須坐標與質心坐標的距離相等,天牛左右須位置坐標定義如下模型:
式中Xl表示天牛須右坐標,Xr表示天牛須左坐標,l表示觸須和質心之間的距離,表示隨機的單位向量,以此表示天牛的朝向是隨機的。的歸一化公式如下:
在獲得左右觸角的位置后,比較兩觸角感知到的味道濃度差異,確定甲蟲下一步的搜索方向:
在式中,t表示當前迭代次數,Xt+1表示下一刻位置,Xt表示當前位置,δt表示第t次迭代時的步長,sign(x)函數為符號函數,公式如下:
步長迭代公式如下:
式中eta通常取0.95。
天牛須算法作為單體智能尋優算法其尋優的速度較快、代碼簡短實現較為容易,但是容易過早收斂,陷入局部最優。因此,本文對天牛須算法加以改進,將固定步長改為變步長,步長的變化公式為:
式中,T為最大迭代次數,t為當前迭代次數,s0和s1是常數,本文取0.9和0.4。
在電機的控制系統中,PID控制器結構簡單,實現容易,常被用于電機的閉環控制中。但是PID算法的控制效果依賴于比例、積分、微分系數,在受到外界擾動時,動態性能受到影響。本文采用改進后的天牛須算法對PI控制器進行參數調整,提高控制系統的動態性能和穩定性。改進后的BAS-PI控制器結構如圖1所示。
圖1 改進的BSO-PI控制器結構
選取積分時間和絕對誤差(ITAE)作為算法的適應度函數,以提高轉速控制的動態響應能力,減小其超調量,提升系統的穩定性。適應度函數如下:
采用改進天牛須算法優化PMSM調速系統的具體步驟如下:
步驟1:對天牛須算法進行初始化,設置天牛初始位置左邊X,待優化參數維度D,最大迭代次數N,搜索范圍[LB,UB]。
步驟2:確定目標的適應度函數J,使PMSM調速性能最優。
步驟3:根據適應度函數,計算天牛左右須適應度值。
步驟4:根據公式,更新天牛的位置。
步驟5:判斷是否滿足迭代終止條件,不滿足則跳轉到步驟3進行下一次更新。
步驟6:輸出搜尋到的最優天牛位置和對應的適應度函數值,位置坐標即為最優的Kp,Kl參數組合,算法結束。
在MATLAB/SIMULINK環境中搭建了PMSM的矢量控制模型,采取直軸電樞為0的控制策略。仿真實驗中,待優化變量的維度D=2,最大迭代次數tmax=10,天牛觸須之間距離的初始長度設為10,待優化的參數Kp,Ki的搜索范圍是,步長衰減因子eta設置為0.95。電機空載啟動,初始轉速設定為400r/min,2s后轉速增加至永磁同步電機參數如表1所示。
表1 永磁同步電機相關參數
由圖2可以看出,相比于傳統的PI控制,采用BSO優化控制策略后轉速起始和變轉速后的超調量都變小,動態響應更快,電機穩態后的轉速誤差更小。
圖2 PMSM轉速特性曲線
本文采用在BAS算法基礎上改進的BSO算法對PMSM矢量控制系統轉速環中PI控制器進行優化。仿真分析結果表明,采用改進BAS算法優化的PI參數整定方法,具有超調量小、魯棒性好的優點,可以有效的改善PMSM調速性能。