关键字 |
| BLDC马达、DTC、PI、PSO、MATLAB/simlink |
导 言 |
| 当前研究面向开发无刷直流电机,这些电机正快速成为传统dc电机型的替代物无刷直接流电运动正在产业中增加基础,特别是在电机生产、航空学、医学、消费者和工业自动化等领域等BLDC电机通常是永久磁同步电机,由dc电压驱动良好无刷dc电机优于传统刷dc电机的优劣之处包括速度优于托克特征、高动态响应和高效率另一重要优势是交付的叉子比马达大小更高,这有助于提高其在空间和权值考量方面的实用性。多种方法可改变BLDC电机广度速度控制电流技术包括矢量控制、预测控制、死机控制以及直接托盘控制最现代技术直接托盘控制法DTC提供许多长处,如快速托盘响应,不需要坐标变换和少依赖转子参数传统PI控制法(比例化集成化法)在运动控制系统广泛使用,原因是控制结构简单易行和设计松散微调PI控制器参数是一项困难任务为加强传统PI参数调优技术能力,建议数种智能方法,如遗传算法和粒子群优化 |
| 粒子轮廓优化是现代算法之一 用来解决全局优化问题解决优化问题PSO应用简化社会模型与其他方法相比,PSO应用简单实施,快速找到多项高质量解决方案,并具有稳定归并特征。PSO法极优化法和有希望方法解决最优PI控制器参数问题 |
当前工作的目的 |
| 当前工作的目标是提供替代方法提高BLDCM驱动器速度性能方法使用直接托克控制原理,该原理基于面向字段控件并基于直接自控理论DTC通过降低速度误差对BLDC驱动器实现更高速度控制直接控制Stator通量和电路使用现代算法之一粒子群优化技术来减少BLDC电机速度误差,从而克服传统方法的主要缺陷 |
模型模型模拟 |
| 典型地说,无刷DC电机数学模型与传统DC电机没有完全不同主要的差别在于BLDC电机驱动操作所涉及的阶段将特别影响BLDC模型安排的阻抗和感想性质。数学模型BLDC电机建模基础方程说明如下: |
图1:BLDC电机等效电路 |
| 并发方程按电动常量旋转 |
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| 运动方程简单系统惯性J、摩擦系数B和加载托盘T1 |
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直接操作控制BLDCMORTER |
| DTC策略在感应机驱动器中得到广泛实施允许直接控制电磁托盘通量 通过应用电流交换机控制信号的适当组合因此,在DTC中,Toque通过选择最优反转器切换状态来控制DTC技术优于矢量控制,因为高压响应、低逆序切换频率、低调损耗、缺坐标变换等优点论文中的控制策略应用到BLDC驱动 |
Fig 2:Block图解BLDC电机直接托盘控制 |
| 由两个独立歇斯底里比较器组成的基本控制算法生成推理通量和电法错误信号.A双级推理通量比较器和三级推算器比较实际值与推理参算器和推理参算器生成值对比视两个歇斯底里控制器输出值而定,最优切换逻辑选择六电向量和二零电向量中之一,由VSI生成,以保持悬浮通量和托盘在两个歇斯底里限制内.stator通量矢量角用于判定Vig3显示的电压段 |
Fig.3电压向量图 |
| 六非零向量(V1-V6)构造上图描述的六角轴并加载电源相邻二非零向量角为60度同时,二零向量(V0和V7)源头对负载应用零电压八向量称为基本空间向量并用V0、V1、V2、V3、V5、V6和V7表示假设Stator通量向量介于d-q平面第1段,V1,V2,V6可选择增加 stator通量向量反之可选择V3V4V5来减少Stator通量矢量零电压向量不影响 stator通量向量电荷向量选择控制托盘广度上,V2和V3矢量可选择增加叉度和V5和V6,矢量将减少叉度表1显示电压矢量选择与电流通量和托盘误差 |
表1:电压交换矢量
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局部阵列 |
| 粒子群优化是一种启发式全局优化法,1995年由Kennedy博士和Eberhart博士首次提出由群情开发并基于鸟类和鱼群运动行为研究PSO有两个主运算符速度定位更新本文主目标PSO最小化速度误差Fig.4显示块图PI控制器和对应目标函数见方程(9)和(10) |
| ifte* |
图4.PI控制器 |
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PSO算法: |
步骤1初始化 |
| 确定粒度m并设置参数c1和c2值初始化权因子随机生成粒子作为优化问题候选解法,即群量向量人口向量大小mx2m表示粒子大小人向量(PV)使用公式a.PV=kpmin+以客观函数替代此数据获取适配向量适配向量= |
步骤2速度矢量计算v |
| 在原版PSO中,速度矢量的每个组件都保留在[-Vmax,Vmax]范围内max=kmax-kpmin/nN=迭代数速度矢量排序sxncvss表示粒子大小ncv表示控件变量数 |
步骤3计算最佳和最佳 |
| bestpopulation = 人口向量最适配性=适配向量Gbest是迄今所有个人最佳定位中最优位置 |
步骤4迭代过程 |
| 权值更新 |
| W(t)=alpha*w(t-1). |
| Alpha=随机数 |
| 高速更新 |
| V(t)=w(t)*v(t-1)+c1*r1*(pbest-xi)+c2*r2(gbest-xi). |
| wherexi表示当前位置 |
| 位置更新 |
| Xik+1vt+xik |
| where Xik+1=新位置 |
| Xik前置位置 |
步骤5停止标准 |
| 目标函数(适配性)值按以上步骤计算,即Epbest.Compare粒子健康评价当前值优于Gbest后设置Gbest等值当前值和位置等值d维空间当前位置xi |
步骤6. 退出条件 |
| ifEpbest
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| 或) |
| 数迭代达最大允许数 |
| 中条件之一满足后停止ELSE第四步kp和ki最优值由传统DTC替换并获取结果 |
结实和讨论 |
| 从PSO程序获取的优化值代之以DTC系统并观察结果PSO基础DTC应用不同加载托盘验证,如图5a、6a、7a和8a所示PSO基础DTC电速波比常规PI基础DTC显示于图5(b)、6(b)、7(b)、8(b)。 |
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| PSO基础DTC |
| 下图5b显示时间Vs速度图图图图dTC应用图5a |
fig.6(b)速度比常规和基于PSODTC |
| 区块6b显示时间Vs速度图图图图dTC应用图6.a |
图7 (b) 速度比常规和基于PSODTC |
下图7b显示时速Vs速度图图图图dTC应用图7a |
| 据认为,PSO基础DTC速度性能比常规DTC好 |
结论 |
| 本文中已实施BLDC驱动控制机制基于PSO的拟议DTC模拟结果提高BLDC电机速度性能,而不管加载托盘波动PSO法通过最小速度误差优化PI控制器参数可得出结论,DTC使用PSO算法BLDC电机最优生成kpki值这种方法终于改善了BLDC电机动态速度行为,而BLDC电机基于LuscePI控制器DTC的动态速度行为比较 |
引用 |
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