关键字 |
| 微分进化,DirectTorque控制、PI控制器 |
介绍 |
| 感应电动机是最广泛使用的交流驱动机器,因为他们坚固的结构和成本。感应电动机的转矩和磁通控制不同的策略可以根据文学。直接转矩控制的方法应用于变频驱动控制的感应电动机。直接转矩控制已经出现在过去的十年里成为一个可能的替代的著名的矢量控制感应的机器。在直接转矩、定子磁通和转矩直接控制,通过选择合适的逆变器的状态。速度调节器的输出(PI控制器)结果生成的参考转矩。然而PI控制器不能导致完美的控制如果参数Kp, Ki不是正确的选择。不受欢迎的扭矩和流量脉动可能发生在传统的直接转矩控制的感应电动机驱动。低速DTC可以提高系统的性能,通过不断调整监管机构通过调整Kp, Ki值。许多人工智能技术和随机搜索方法用来提高控制参数。 |
| 差分进化(DE)提出了调整速度控制器的参数(Kp, Ki)为了减少转矩脉动,流量脉动,定子电流畸变。DE通常被认为是一个可靠、准确、可靠和快速的优化技术。德已经成功地应用于解决广泛的数值优化问题。 |
感应电动机的数学模型 |
| 感应电动机的数学模型是基于方程(1)- (5)。 |
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传统的直接转矩控制 |
答:DTC策略: |
| 面向领域的方法,将定子电流矢量成dq组件。FOC复制直流电机动力学。不像船,DTC不重复的直流电机动态,但DTC方法根据要求选择电压矢量磁通和转矩以保持他们在滞后。 |
| 感应电动机的转矩由由 |
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| 从上面的方程我们可以说感应电动机产生的转矩取决于定子磁通,转子磁通和它们之间的相位角。 |
| 是由感应电动机定子电压方程 |
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| 通量的变化可以表示为 |
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| 这意味着电压向量变化通量向量。它也知道两级逆变器能产生8个电压矢量。生成一个转换表决定了应用的电压矢量。电压矢量的选择取决于定子磁通和转矩的位置。的电压矢量选择表可以扩大到包括更数字逆变器电压矢量的三个水平。使用PI控制器命令感应电动机驱动的高性能DTC在启动过程中经常表现为一个过度。这主要是由于这一事实π的高价值产生积极的高转矩误差。这将允许DTC方案控制电机的速度开车到一个值对应于定子磁通的引用。在启动,PI控制器行为只在错误扭矩值通过驾驶零边界。当这个边界交叉,PI控制器控制电机的速度和驱动器的参考价值。 Another main problem of the Conventional PI controller is the correct choice of the PI gains . Traditional PI controller using fixed gains may not provide the required control performance for the reason that the induction motor parameters are changing on different operating conditions. To tune the PI controller, lots of strategies have been proposed. The most famous, which is frequently used in industrial applications, is the Ziegler-Nichols method which does not require a system model and control parameters are designed from the plant step response. Tuning using this method is characterized by a good disturbance rejection but on the other hand, the step response has a large percentage overshoot in addition to a high control signal that is required for the adequate performance of the system. Another technique uses frequency response methods to design and tune PI controller gains based on specified phase and gain margins as well as crossover frequency. Furthermore, root locus and pole assignment design techniques are also proposed in addition to transient response specifications. All these methods are considered as model based strategies and then the efficiency of the tuning law depends on the accuracy of the proposed model as well as the assumed conditions with respect to actual operating conditions. All these techniques takes a more time fortuning the PI controller. To overcome the stated problems, an adaptive PI controller has been proposed to replace the classical PI controller where the proportional and integrator gains are tuned by the Differential Evolution algorithm. |
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微分进化算法 |
| 介绍了DE算法Storn和价格在1995年。它是一个基于人口的算法使用突变,交叉和选择的遗传算法。在构建更好的解决方案的主要区别是,遗传算法依赖于交叉而德依靠变异操作。德首先初始化种群随机均匀覆盖整个搜索空间。每个人的人口是摄动通过变异算子和联合使用交叉算子。这些操作符生成一个新的人口组成的最有前途的解决方案。每个新的人口的评估并选择进入下一代。当最好的个体的适应度函数满足优化标准,或指定的迭代次数达到这意味着最大迭代,优化终止。 |
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a . DE算法的步骤: |
| Step.1:初始化 |
| •初始化人口规模(np)和代(n)。 |
| •初始化变异因子(F)和交叉率(CR)。 |
| •德早期的搜索,即。,t = 0, the problem independent variables are initialized somewhere in their feasible numerical range. |
•人口向量 np是人口的规模。 |
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| •确定健身向量(艘)用目标函数的变量的值。 |
| Step.2:突变 |
| •在变异过程中创建一个新的人口向量从人口的初始值向量。 |
| •创建捐赠者的向量i成员经过以下步骤。 |
| 我。三个不同成员Xr1、Xr2 Xr3,随机选择从当前人口和不与当前的成员。 |
| 二世。变异系数乘以任何两个成员和这种比例差异的差异增加了第三个。 |
| V (t) = Xr1 + F * (Xr2-Xr3) |
| 变异系数一般在0.4 ~ 1.0的范围。 |
| Step.3:交叉 |
| 一般使用两种类型的交叉方案DE算法, |
| 即指数交叉和二世。二项交叉 |
| 本文使用二项交叉方案可表示为, |
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| u (t)代表了孩子与家长的X (t)。 |
| u (t)在新的人口,所以我们可以确定新的适应度函数。 |
| 新健身= [-]np 1 |
| Step.5:选择 |
| •在选择过程中比较新旧健身价值。 |
| •德实际上涉及到适者生存原则选择过程。选择过程可以表示为, |
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| 如果新的健身价值小于健身价值Xi (t) = ui (t),其他Xi (t) = Xi (t) |
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结果和讨论 |
| Kp的优化值和Ki从德获得项目被认为是在DTC系统和结果已经被观察到。验证基于DE DTC的性能不同的负载扭矩应用如图4所示(一个)、5(一个),6 (a)和7 (a)。电机转速波形相关基于DE DTC是比较传统πDTC是如图4所示(b)、5 (b), 6 (b)和7 (b)。 |
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| 直接转矩 |
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结论 |
| 基于DTC感应电动机,DE调整PI控制器提出了本文。DE调整PI控制器也提高了DTC系统的调速性能。从基于DE DTC的仿真结果已经观察到一种改进的转矩和通量响应。命令流优化方案降低了转矩脉动。它可以得出结论,基于DE DTC是比传统DTC系统。 |
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引用 |
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np是人口的规模。
