智能优化PI参数的永磁同步电机控制

被引：7

作者：

崔业兵 ^{[1
]}

向方明 ^{[2
]}

朱遵义 ^{[2
]}

许敬 ^{[1
]}

机构：

[1] 南京理工大学

[2] 南京工程学院

来源：

电机与控制应用 | 2013年 / 40卷 / 08期

关键词：

遗传算法; 神经网络; 永磁同步电机; 优化;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM341 [同步电机];

学科分类号：

080801 ;

摘要：

针对永磁同步电机控制系统控制参数较难整定问题,提出一种基于神经网络和遗传算法极值寻优的PI控制器参数离线整定方法。利用电机控制系统的试验数据训练BP神经网络,并选择预测精度最高的神经网络模型作为遗传算法的优化目标函数,然后利用遗传算法搜索使电机控制系统的动态响应性能最好的PI控制器参数组合。通过永磁同步电机控制系统的仿真,表明系统采用优化后的PI参数能够快速、平稳而又准确地跟踪输入指令变化,抗干扰能力强。

引用

页码：23 / 28

页数：6

共 10 条

[1] 基于参数辨识的PMSM电流环在线自适应控制方法 [J].

杨立永 ;

张云龙 ;

陈智刚 ;

李正熙 .

电工技术学报, 2012, 27 (03) :86-91

[2] 永磁无刷直流电机及其控制 [J].

夏长亮 ;

方红伟 .

电工技术学报, 2012, 27 (03) :25-34

[3] 基于遗传算法并联机床电机伺服系统控制参数整定 [J].

郝齐 ;

关立文 ;

王立平 .

清华大学学报(自然科学版), 2010, 50 (11) :1801-1806

[4] 改进BLDC转矩性能的模糊控制器的设计 [J].

王占友 ;

谢顺依 .

电机与控制学报, 2009, 13 (06) :913-918

[5] 不确定参数电动舵机滑模变结构控制 [J].

彭书华 ;

李华德 ;

苏中 ;

曲永印 .

电机与控制学报, 2009, 13 (01) :128-132

[6] 无刷直流电机小脑模型网络与PID复合控制 [J].

夏长亮 ;

李志强 ;

王迎发 .

电机与控制学报, 2008, (03) :254-259

[7]

Modeling and control of V/f controlled induction motor using genetic-ANFIS algorithm[J] . Seydi Vakkas Ustun,Metin Demirtas.Energy Conversion and Management . 2008 (3)

[8]

Artificial neural network based modeling of performance characteristics of deep well pumps with splitter blade[J] . Energy Conversion and Management . 2006 (18)

[9]

Optimal tuning for PI controller[J] . Ya-Gang Wang,Hui-He Shao.Automatica . 1999 (1)

[10]

Trends of permanent-magnetsynchronous machine drives .2 Toshihiko Noguchi. IEEE Transactions onElectrical and Electronic Engineering . 2007

← 1 →