基于粒子群算法永磁同步电机无传感器控制优化.pdf

第 1期 组 合机 床 与 自动化 加工 技术 No．1 2014年 1月 M odularM achineTool AutomaticM anufacturingTechnique Jan．2014 文章编号：1001—2265(2014)01—0125—04 DOI：10．13462／j．cnki．mrntamt．2014．O1．035 基于粒子群算法的永磁同步电机无传感器控制优化 陈小龙 (江阴职业技术学院，江苏 江阴，214405) 摘要：针对确定噪声矩阵参数的困难性，将粒子群优化算法用于噪声矩阵参数的寻找。以电机转速的 实际值和估计值的偏差绝对值对时间的积分为适应度函数，通过不断调整粒子在空间中的位置 ，最终 寻找到使得适应度函数最小的粒子位置 ，从而得到使偏差最小的协方差矩阵。测试结果显示，经粒子 群算法优化噪声矩阵参数后的系统，速度估计精度明显提高。优化后的电机实际速度波形脉动减小， 调速更加平稳 。 关键词：粒子群算法；永磁同步电机；扩展卡尔曼滤波；无传感器控制 中图分类号：TH39；TM351 文献标识码 ：， OptimizationofPMSM SensorlessControlSystem BasedonPSO Algorithm CHEN Xiao-long (JiangyinInstituteofTechnology，JIANGyinJiangsu214405，China) Abstract：Aimingatdifficultyofdeterminingthenoisematrixparameter，PSO algorihtm isappliedtohteopti· mizationofnoiseparametermatrix．htefitnessfunctionishtetimeintegralofhteabsolutevalueofhtedevia— tionbetweenactualvalueandestimatedvalueofhtemotorspeed，htepositionoftheparticle，whichmakeshte valueoffitnessfunctionhtesmallest，isultimatelydeterminedthroughconstantlyadjustinghtepositionofhte particleinhtespace，hterebycomputingmatrixwiht htesmallestdeviation．Theresultsshow htathteprecision ofspeedestimationisobviouslyimprovedafternoisematrixpraametersofhtesystem raeoptimizedbyPSO al— gorithm ．Andoptimizedwaveform pulseofhtemotorspeeddiminishes，speed—governingismorestable． Keywords：particleswarnloptimization(PSO)algorihtm；permanentm，agnetsynchronousmotor(PMSM)； ex~ndedkalmanfilter；sensorlesscontrol 0 引言 这会导致瞬态特性变慢。Q设置的过大 、 设置的过 小都将加快系统的调速性能，但同时也会增加系统的 在高精度的电机控制系统中，通常需要在电机转 不稳定性。实际应用最常用的方法就是在保证稳态跟 轴上安装传感器来检测 电机转子的位置和速度 ，从而 踪和滤波不发散的前提下去反复实验和凑试 。但是 增加系统的制造成本。采用无传感器控制可以简化电