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    基于人工蜂群PID的永磁同步電機(jī)調(diào)速系統(tǒng)

    2015-07-11 06:12:28蔡超周武能
    電氣傳動(dòng) 2015年10期
    關(guān)鍵詞:蜜源同步電機(jī)蜂群

    蔡超,周武能,2

    (1.東華大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,上海201620;2.數(shù)字化紡織服裝技術(shù)教育部工程研究中心,上海201620)

    永磁同步電機(jī)(PMSM)以其體積小,轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)小,功率密度高等優(yōu)點(diǎn),廣泛應(yīng)用于工業(yè)機(jī)器人、數(shù)控機(jī)床、航空航天等領(lǐng)域[1]。矢量控制策略的應(yīng)用使得永磁同步電機(jī)控制性能進(jìn)一步提高,矢量控制系統(tǒng)常采用PID 控制器進(jìn)行調(diào)節(jié),PID控制器具有算法簡(jiǎn)單,魯棒性好,可靠性高等優(yōu)點(diǎn),已經(jīng)廣泛應(yīng)用于工業(yè)過(guò)程控制[2]。目前,過(guò)程控制中仍有84%采用純PID 調(diào)節(jié)器,若包含改進(jìn)型則超過(guò)90%。

    人工智能技術(shù)的出現(xiàn)為PID控制器的參數(shù)自整定開(kāi)辟了一條新路,目前已經(jīng)出現(xiàn)了基于知識(shí)推理的專(zhuān)家PID 控制、基于模糊邏輯的智能PID控制、基于連接機(jī)制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制、基于遺傳算法的PID控制[3]。這些控制策略或要求對(duì)被控對(duì)象和控制規(guī)律有全面的先驗(yàn)知識(shí),或要求搜索空間為具有連續(xù)導(dǎo)數(shù)的光滑空間,具有一定的應(yīng)用局限性。

    人工蜂群算法(ABC)是一種最新發(fā)展的模擬蜜蜂群體尋找優(yōu)良蜜源的仿生智能進(jìn)化算法。它由土耳其學(xué)者Karaboga 于2005 年提出,與粒子群算法、遺傳算法等智能算法相比,該算法的突出優(yōu)點(diǎn)是在每次迭代過(guò)程中都進(jìn)行全局和局部搜索,不易陷入局部最優(yōu),且易收斂[4]。Karaboga 等已經(jīng)成功將人工蜂群算法應(yīng)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練[5],無(wú)人機(jī)航路規(guī)劃[6],任務(wù)調(diào)度優(yōu)化[7],圖像處理[8]等領(lǐng)域。鑒于該算法的應(yīng)用不斷取得成功,本文將人工蜂群算法與PID控制器相結(jié)合,并應(yīng)用到PMSM速度環(huán)調(diào)節(jié)器中,以使PMSM交流伺服系統(tǒng)獲得更好的控制性能。

    1 永磁同步電機(jī)的數(shù)學(xué)模型

    PMSM 的定子和普通電勵(lì)磁三相同步電機(jī)的定子相似,在建模分析時(shí)常做以下假設(shè):定子和轉(zhuǎn)子磁動(dòng)勢(shì)所產(chǎn)生的磁場(chǎng)沿定子內(nèi)圓正弦分布;不計(jì)鐵心渦流與磁滯損耗;忽略定子鐵心飽和;轉(zhuǎn)子上沒(méi)有阻尼繞組。在d-q旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系下,建立永磁同步電機(jī)數(shù)學(xué)模型,其定子電壓方程為

    磁鏈方程為

    式中:ud,uq為定子電壓d,q軸分量;id,iq為定子電流d,q 軸分量;ω為轉(zhuǎn)子角速度;p為電機(jī)的極對(duì)數(shù);Rs為定子繞組電阻;Ψd,Ψq為定子磁鏈d,q 軸分量;Ld,Lq為定子直軸、交軸電感;Ψf為永磁體與定子交鏈的磁鏈。

    電磁轉(zhuǎn)矩方程

    機(jī)械運(yùn)動(dòng)方程

    式中:Te為電磁轉(zhuǎn)矩;TL為負(fù)載轉(zhuǎn)矩;J 為轉(zhuǎn)動(dòng)慣量。

    2 永磁交流伺服系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

    交流伺服系統(tǒng)以永磁同步電機(jī)為被控對(duì)象,通過(guò)矢量控制方法對(duì)電流進(jìn)行解耦,應(yīng)用電壓空間矢量技術(shù)(SVPWM)生成脈寬調(diào)制波,輸出到逆變器進(jìn)而驅(qū)動(dòng)電機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)??刂葡到y(tǒng)采用電流環(huán)內(nèi)環(huán),速度環(huán)外環(huán)的雙閉環(huán)控制方式。為了提高速度調(diào)節(jié)性能,增強(qiáng)系統(tǒng)魯棒性,外環(huán)即速度環(huán)改由人工蜂群優(yōu)化PID 控制器代替?zhèn)鹘y(tǒng)PID,良好的速度外環(huán)可以抑制系統(tǒng)干擾和補(bǔ)償內(nèi)環(huán)擾動(dòng)。采用id*=0控制方式的永磁同步電機(jī)矢量控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

    圖1 永磁同步電機(jī)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig.1 Diagram of PMSM control system

    3 人工蜂群優(yōu)化PID控制器

    3.1 人工蜂群優(yōu)化算法

    人工蜂群算法的思想來(lái)源于昆蟲(chóng)王國(guó)中蜜蜂的覓食行為,蜜蜂同具體的蜜源聯(lián)系在一起,蜜源即為解空間內(nèi)的所有可能解。將蜜蜂種群分為3種類(lèi)型,即引領(lǐng)蜂、跟隨蜂、偵查蜂,這3種角色之間具有特定的轉(zhuǎn)變機(jī)制。蜂群對(duì)蜜源的搜索過(guò)程為:1)引領(lǐng)蜂和具體的蜜源聯(lián)系在一起,其發(fā)現(xiàn)蜜源,并通過(guò)搖擺舞分享蜜源信息;2)跟隨蜂根據(jù)引領(lǐng)蜂所分享的信息選擇一個(gè)蜜源,并在其附近進(jìn)行采蜜,尋找新蜜源,若搜索到更高適應(yīng)度的蜜源,則跟隨蜂轉(zhuǎn)變?yōu)橐I(lǐng)蜂;3)引領(lǐng)蜂在其前次搜索到的蜜源鄰域附近進(jìn)行多次搜索,當(dāng)多次搜索仍未找到更高適應(yīng)度的蜜源時(shí),則放棄該蜜源,轉(zhuǎn)變?yōu)閭刹榉?,隨機(jī)搜索新蜜源,當(dāng)其搜索到高適應(yīng)度的蜜源時(shí)又轉(zhuǎn)變?yōu)橐I(lǐng)蜂[9]。

    假設(shè)求解問(wèn)題的空間維度為D,蜜蜂種群代數(shù)為n,蜜蜂總數(shù)為NA,其中引領(lǐng)蜂規(guī)模為NG,跟隨蜂規(guī)模為NF,一般取NG=NF,在搜索開(kāi)始階段,隨機(jī)生成NA個(gè)蜜源,即初始解(X1,X2’···,XNA),且

    式中:Ub,Lb分別為搜索空間的上下限;j為被優(yōu)化參數(shù)組成的D 維解向量的某個(gè)分量,j ∈{1’2’···,D}。

    再計(jì)算各個(gè)解的適應(yīng)度,將排名前NG的解作為初始代引領(lǐng)蜂種群X(0),對(duì)于第n代的引領(lǐng)蜂Xi(n),i ∈{1’2’···,NG},在蜜源i位置進(jìn)行鄰域搜索,即

    其中j 是在[1’D]內(nèi)的一個(gè)隨機(jī)整數(shù),表示引領(lǐng)蜂隨機(jī)選擇某一維進(jìn)行搜索,k ∈{1’2’···,NG},k隨機(jī)生成且k ≠j,φji 為[-1’1]之間的隨機(jī)數(shù),且須保證生成的V在解空間內(nèi),采用貪婪選擇法在蜜源Vi和Xi中選取較優(yōu)適應(yīng)度的蜜源保留至下一代種群,當(dāng)所有引領(lǐng)蜂完成式(2)的搜索后將蜜源信息共享,接著,各跟隨蜂按照引領(lǐng)蜂種群適應(yīng)度值選擇一個(gè)引領(lǐng)蜂,并同樣對(duì)其鄰域進(jìn)行搜索,選擇概率為

    式中:f(Xi)為第i個(gè)蜜源的適應(yīng)度值。

    若某只引領(lǐng)蜂在其周?chē)阉鞔螖?shù)times 達(dá)到一定閾值Limit仍未找到更優(yōu)解,則放棄該蜜源,對(duì)應(yīng)的引領(lǐng)蜂轉(zhuǎn)變?yōu)閭刹榉?,同時(shí)重新初始化該引領(lǐng)蜂對(duì)應(yīng)的蜜源,即

    3.2 ABC-PID控制器設(shè)計(jì)

    ABC-PID控制器的結(jié)構(gòu)如圖2所示,控制器主要分為2 個(gè)部分:一部分為ABC 算法,如虛線框內(nèi)所示,另一部分為傳統(tǒng)PID 控制器。兩者通過(guò)適應(yīng)度函數(shù)結(jié)合起來(lái)。

    圖2 ABC-PID控制器結(jié)構(gòu)Fig.2 Diagram of ABC-PID controller

    將待優(yōu)化參數(shù)Kp,Ki和Kd的某一組值看作一個(gè)蜜源,將這3個(gè)參數(shù)的取值范圍看作蜂群的搜索空間,利用蜂群算法的搜索機(jī)制尋找最優(yōu)控制參數(shù),而評(píng)價(jià)參數(shù)是否最優(yōu)須由適應(yīng)度函數(shù)來(lái)確定,適應(yīng)度函數(shù)即用來(lái)評(píng)價(jià)蜜源質(zhì)量的好壞。本設(shè)計(jì)中評(píng)價(jià)參數(shù)是否最優(yōu)是根據(jù)在該參數(shù)下PMSM調(diào)速系統(tǒng)的速度響應(yīng)情況而定的,為了讓控制器對(duì)PMSM具備優(yōu)秀的調(diào)速性能,即能夠快速地跟蹤給定速度并且無(wú)超調(diào),本文選取伺服控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)中最常用也是最直觀的指標(biāo),即時(shí)間乘以誤差絕對(duì)值積分(ITAE)作為評(píng)價(jià)函數(shù)[10],其表達(dá)式為

    式中:t為時(shí)間;e(t)為速度誤差。

    此外,為了避免超調(diào),引入超調(diào)懲罰項(xiàng)βMp,從而使評(píng)價(jià)函數(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)?/p>

    式中:α,β為懲罰權(quán)值;Mp為系統(tǒng)超調(diào)量。

    參數(shù)尋優(yōu)的目的是使評(píng)價(jià)函數(shù)g(t)最小,而人工蜂群算法在搜索時(shí)總是向更高適應(yīng)度的方向進(jìn)行,因此,取適應(yīng)度函數(shù)為評(píng)價(jià)函數(shù)的倒數(shù),即

    從而引導(dǎo)蜜蜂種群搜索最優(yōu)參數(shù)組合,使得整個(gè)調(diào)速系統(tǒng)取得良好的動(dòng)靜態(tài)性能。

    3.3 算法實(shí)現(xiàn)步驟

    采用人工蜂群算法優(yōu)化PMSM 調(diào)速系統(tǒng)的具體實(shí)現(xiàn)步驟如下:

    1)初始化蜂群種群規(guī)模NA,設(shè)定最大迭代次數(shù)Cycle和最大搜索閾值Limit,并確定3個(gè)控制參數(shù)Kp,Ki和Kd的取值范圍;

    2)迭代次數(shù)n=1,按式(1)初始化蜜源Xi,對(duì)每個(gè)蜜源,采用羅斯-霍爾維茨準(zhǔn)則判斷閉環(huán)系統(tǒng)穩(wěn)定性,并根據(jù)式(5)計(jì)算其適應(yīng)度值,同時(shí)將蜜蜂分為引領(lǐng)蜂和跟隨蜂;

    3)每只引領(lǐng)蜂在原蜜源附近采蜜,按式(2)尋找新蜜源,并按貪婪選擇機(jī)制進(jìn)行更新;

    4)由式(3)計(jì)算引領(lǐng)蜂搜索到的蜜源被跟隨的概率;

    5)跟隨蜂按照與引領(lǐng)蜂相同的方式進(jìn)行搜索,并按貪婪選擇法保留更優(yōu)蜜源;

    6)若某只引領(lǐng)蜂搜索次數(shù)達(dá)Limit仍未找到更高適應(yīng)度的蜜源,則放棄該蜜源,轉(zhuǎn)變?yōu)閭刹榉?,并按式?)重新產(chǎn)生一個(gè)新蜜源;

    7)記錄最優(yōu)解及其適應(yīng)度值,n=n+1,跳轉(zhuǎn)至步驟2,重復(fù)運(yùn)行,直至最大迭代次數(shù)Cycle,并輸出PID控制器最優(yōu)參數(shù)及最優(yōu)適應(yīng)度值。

    4 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

    為驗(yàn)證算法的可行性,根據(jù)圖1 在Matlab/Simulink 環(huán)境中搭建PMSM 雙閉環(huán)調(diào)速系統(tǒng)模型,并用ABC-PID控制器取代傳統(tǒng)PID控制器施加到矢量控制的速度環(huán)中。永磁同步電機(jī)參數(shù)為:額定功率P=1.5 kW;額定轉(zhuǎn)矩Tn=10 N·m;定子電阻R=0.4 Ω;定子電感L=0.85 mH;極對(duì)數(shù)p=4;轉(zhuǎn)動(dòng)慣量J=9 kg·cm2。

    算法參數(shù)設(shè)置為:蜂群進(jìn)化代數(shù)Cycle=50;解空間維度D=3;蜂群規(guī)模NA=20;搜索閾值Limit=80;適應(yīng)度函數(shù)中的懲罰權(quán)值分別取α=5,β=1。給定電機(jī)轉(zhuǎn)速800 r/min進(jìn)行動(dòng)態(tài)仿真,經(jīng)過(guò)50代進(jìn)化后,人工蜂群算法收斂并搜索到控制器最優(yōu)參數(shù)為Kp=10.886 1,Ki=81.529 2,Kd=0.006 5,其最優(yōu)適應(yīng)度值為95.24,其中ITAE=0.001 6,Mp=0.25%。

    對(duì)比本文提出的ABC-PID 控制器和傳統(tǒng)PID 控制器,對(duì)兩種方法所得到的電機(jī)速度響應(yīng)結(jié)果進(jìn)行比較。

    圖3 為給定轉(zhuǎn)速800 r/min 時(shí)PMSM 階躍速度響應(yīng)情況,從圖3 中可以看出,ABC-PID 控制器調(diào)節(jié)時(shí)間ts(Δ=0.02)更短,為0.002 9 s,且?guī)缀鯚o(wú)超調(diào),穩(wěn)態(tài)誤差也很小,其穩(wěn)態(tài)誤差為1 r/min,而傳統(tǒng)PID控制器超調(diào)量較大,且調(diào)節(jié)時(shí)間較長(zhǎng),不能及時(shí)準(zhǔn)確地達(dá)到階躍給定信號(hào)。

    圖3 階躍速度給定PMSM速度響應(yīng)Fig.3 Speed response of PMSM with step speed desired

    為了進(jìn)一步驗(yàn)證所提方法對(duì)速度參數(shù)的變化是否敏感,給定電機(jī)轉(zhuǎn)速為-1 000 r/min 和+1 000 r/min 之間突變的方波信號(hào),其周期為0.1 s。圖4a和圖4b分別為ABC-PID控制和傳統(tǒng)PID 控制下PMSM 的速度響應(yīng)結(jié)果,由圖4 中波形可以看出,給定轉(zhuǎn)速突變時(shí)ABC-PID 控制器仍能快速地跟蹤給定信號(hào),幾乎無(wú)超調(diào),而傳統(tǒng)PID 控制器要經(jīng)過(guò)較長(zhǎng)時(shí)間才能恢復(fù)到給定,且超調(diào)量較大,無(wú)法快速準(zhǔn)確地跟隨給定信號(hào)。

    圖4 10 Hz方波速度給定時(shí)PMSM速度響應(yīng)Fig.4 Speed response of PMSM with 10 Hz square speed desired

    5 結(jié)論

    本文設(shè)計(jì)了基于人工蜂群算法的PID 控制器,將其替代傳統(tǒng)PID控制器應(yīng)用在PMSM控制系統(tǒng)的速度環(huán)中,該系統(tǒng)采用矢量控制策略,電流環(huán)仍為傳統(tǒng)PI 調(diào)節(jié)器。為了實(shí)現(xiàn)對(duì)給定速度快速且無(wú)超調(diào)地跟蹤,設(shè)計(jì)了相應(yīng)的適應(yīng)度函數(shù),將被優(yōu)化參數(shù)看作蜜源,充分利用人工蜂群算法特有的角色轉(zhuǎn)變機(jī)制和尋優(yōu)機(jī)制搜索最優(yōu)控制器參數(shù),較好地解決了永磁同步電機(jī)高性能的速度控制問(wèn)題。相比傳統(tǒng)PID 控制器,人工蜂群PID參數(shù)自整定控制器具有更好的動(dòng)態(tài)性能和靜態(tài)性能,是一種行之有效的控制方案。

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