基于改进PSO与广义五阶CKF算法的PMSM无传感器控制

TM341; 为提高永磁同步电机无传感器控制效果,针对电机转速估计精度及PI参数优化的问题,提出一种基于改进粒子群优化(PSO)的PI参数与广义五阶容积卡尔曼滤波(CKF)算法的PMSM无传感器控制方法.首先,建立了PMSM的离散数学模型,推导了其转速环传递函数,并以此为适应度函数利用基于柯西变异的改进PSO算法来对转速环PI参数进行优化;其次,利用广义五阶容积规则推导了广义五阶CKF算法,构建了基于改进PSO的PI参数和广义五阶CKF算法的PMSM无传感器控制方法;最后,实验结果表明,广义五阶CKF算法相较于三阶CKF算法,对电机转速和转子位置估计精度更高,基于改进PSO转速环PI参数的优化...

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Published in电机与控制学报 Vol. 25; no. 7; pp. 120 - 128
Main Authors 张荣芸, 郑常胜, 时培成, 赵林峰, 龚长富, 周成龙
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 安徽工程大学 高端装备先进感知与智能控制教育部重点实验室,安徽 芜湖241000 01.07.2021
安徽工程大学 机械与汽车工程学院,安徽 芜湖241000%安徽工程大学 汽车新技术安徽省工程技术中心,安徽 芜湖241000%合肥工业大学 汽车与交通工程学院,合肥230009
Subjects
粒子群算法
广义五阶CKF
转子转速位置估计
矢量控制
永磁同步电机
无传感器控制
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ISSN1007-449X
DOI10.15938/j.emc.2021.07.013

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Summary:TM341; 为提高永磁同步电机无传感器控制效果,针对电机转速估计精度及PI参数优化的问题,提出一种基于改进粒子群优化(PSO)的PI参数与广义五阶容积卡尔曼滤波(CKF)算法的PMSM无传感器控制方法.首先,建立了PMSM的离散数学模型,推导了其转速环传递函数,并以此为适应度函数利用基于柯西变异的改进PSO算法来对转速环PI参数进行优化;其次,利用广义五阶容积规则推导了广义五阶CKF算法,构建了基于改进PSO的PI参数和广义五阶CKF算法的PMSM无传感器控制方法;最后,实验结果表明,广义五阶CKF算法相较于三阶CKF算法,对电机转速和转子位置估计精度更高,基于改进PSO转速环PI参数的优化方法能够改善PMSM的控制效果,将改进PSO与广义五阶CKF算法相结合有利于改善PMSM的无传感器控制效果.
ISSN:1007-449X
DOI:10.15938/j.emc.2021.07.013