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      基于GSA和SVM算法的Z源逆變器驅(qū)動控制

      2019-06-24 03:53:32王金玉孟令琪
      自動化儀表 2019年5期
      關(guān)鍵詞:粒子控制器速度

      王金玉,孟令琪,李 港

      (1.東北石油大學(xué)電氣信息工程學(xué)院,黑龍江 大慶 163318;2.天津市濱海新區(qū)大港油田第六采油廠,天津 300450)

      0 引言

      傳統(tǒng)感應(yīng)電機驅(qū)動系統(tǒng)采用電壓源逆變器(voltage source inverter,VSI)或電流源逆變器(current source inverter,CSI)作為功率變換單元,輸出電壓小于傳統(tǒng)VSI的輸入直流電壓[1-3]。此外,在類似的橋上發(fā)射晶閘管是有限的,因為它短路了直流電源[4-5]。傳統(tǒng)的電壓源型變頻調(diào)速系統(tǒng)中,降壓型逆變器輸出電壓低于電網(wǎng)電壓,這對許多要求系統(tǒng)過載運行的場合很不利。系統(tǒng)本身不具備穿越電網(wǎng)電壓跌落的能力,通常通過增加一級Boost電路升壓來承受電網(wǎng)電壓跌落。但是該方法提高了系統(tǒng)復(fù)雜度,增加了系統(tǒng)成本和體積。[6-7]Z源逆變器克服了常規(guī)VSI和CSI的不足,可以用來控制上述問題[8-11]。

      1 系統(tǒng)分析

      1.1 Z源逆變器控制方案

      算法控制流程如圖1所示。

      圖1 算法控制流程框圖

      1.2 利用GSA獲得PI控制器的參數(shù)優(yōu)化

      GSA旨在解決優(yōu)化問題。基于人口的啟發(fā)式算法是基于重力和質(zhì)量相互作用的規(guī)律[13]。該算法由搜索器組成,通過引力相互作用。這些粒子被認為是對象,它們的性能是由它們的質(zhì)量來衡量的。重力導(dǎo)致了一種全球運動,所有物體都向其他物體移動,物體質(zhì)量更大[14]。利用該算法對較重的質(zhì)量進行了緩慢的運動,并給出了較好的解決方案。質(zhì)量的位置表示問題的解,在這里,重力和慣性質(zhì)量是由一個適應(yīng)度函數(shù)決定的。該算法通過調(diào)整重力和慣性質(zhì)量來導(dǎo)航,而每個質(zhì)量給出一個單獨的解決方案。每個質(zhì)量都被最重的質(zhì)量所吸引。因此,最重的質(zhì)量是搜索空間中最優(yōu)解。

      本文利用GSA對IM的誤差速度進行優(yōu)化,使其最小化。為實現(xiàn)最小誤差,最優(yōu)地預(yù)測了PI控制器的比例(Kp)和積分(Ki)增益參數(shù)。在優(yōu)化參數(shù)的基礎(chǔ)上,對PI調(diào)優(yōu)進行了準確分析,并給出了參考交軸電流。GSA的詳細過程描述如下。

      過程1 隨機初始化N個粒子的位置。在本文中,隨機生成比例(Kp)和積分(Ki)增益參數(shù)。

      (1)

      過程2 適應(yīng)性進化和最佳適應(yīng)度計算。

      為了最小化或最大化問題,通過評估迭代中所有代理的最佳和最差的適合性來執(zhí)行適應(yīng)性進化。

      (2)

      式中:Kp和Ki分別為比例和積分增益參數(shù)。

      過程3 更新引力常數(shù)(G)。

      重力常數(shù)G由以下方程計算:

      (3)

      式中:T為系統(tǒng)迭代的次數(shù),在開始時初始化G0和α,它們將隨著時間的推移而減少,以控制搜索的準確性。

      過程4 大量粒子的計算。

      每個粒子的重力和慣性質(zhì)量在迭代t中計算如下:

      (4)

      (5)

      過程5 計算加速度和慣性質(zhì)量。

      根據(jù)牛頓第二定理,粒子i在第d維上t時刻的加速度計算為:

      (6)

      作用于第i個粒子上的總作用力計算為:

      (7)

      式中:Kbest為一組質(zhì)量比較大的粒子的數(shù)量,是一個隨著時間增加而減少的線性函數(shù),最后只有一個慣性質(zhì)量最大的粒子作用于其他的粒子。

      (8)

      過程6 更新粒子的速度和位置。

      在下一次迭代(t+1)中,粒子的速度和位置由下列方程計算:

      (9)

      (10)

      過程7 返回到過程2循環(huán)迭代,直到達到循環(huán)次數(shù)或要求精度為止。

      過程8 結(jié)束循環(huán),輸出結(jié)果。

      首先,隨機初始化粒子的位置和速度,再計算各個粒子的適應(yīng)度函數(shù),以此計算粒子的慣性質(zhì)量,求出慣性質(zhì)量的最好值和最壞值。其次,計算每個粒子在每一維上的引力,以求得引力加速度。最后,更新粒子的位置和速度。以此循環(huán),直到得到最后結(jié)果。

      1.3 SVM產(chǎn)生控制脈沖

      D=[ai,bi]

      (11)

      式中:ai∈Tp為輸入向量;bi∈(+1,-1]為類標簽。

      ①逆變器的參數(shù)分別由參考交軸電流和實際交軸電流兩部分組成。這些是從分離的目標類中選擇的兩個類。

      ②選擇在式(12)中給出的單獨的目標類的決策函數(shù)。

      (12)

      式中:W為m和n之間的超平面的法線;ec,θ為m和n的偏移值;Wc,θx為Wc,θ和x之間的標量積;K(a,b)為核函數(shù);δ為非負拉格朗日乘子。

      ③K(a,b)值根據(jù)這個函數(shù)進行控制。核函數(shù)為線性、高斯、多項式和正切雙曲。將適當?shù)暮瘮?shù)應(yīng)用于式(11),其核函數(shù)描述如下:

      線性核函數(shù):

      K(a,b)=(a,b)

      (13)

      高斯核函數(shù):

      (14)

      多項式核函數(shù):

      K(a,b)=(a,b)p

      (15)

      切雙曲核函數(shù):

      K(a,b)=tanh(a,b-θ)

      (16)

      式中:τ為標準差;p為多項式。

      ④根據(jù)決策函數(shù)的符號函數(shù)對信號進行分類,用于設(shè)置閾值決策。符號函數(shù)說明如下:

      (17)

      對類決策函數(shù)進行了總結(jié)。Gc,θ(x)的類決策函數(shù)為:

      (18)

      式中:o為類分類;Gθ(x)的類決策函數(shù)是確定的。最后檢查了maxfv=(k-1)條件。

      ⑤為了評估式(19)所估計的訓(xùn)練誤差,測試誤差由式(20)確定:

      (19)

      (20)

      這個過程一直持續(xù)到訓(xùn)練和測試的缺陷被顯著降低。SVM約束的選擇完全取決于支持向量機的精度,它是實現(xiàn)選擇合適值的最優(yōu)性能的標志。一旦過程完成,支持向量機就準備好給參考三相電流。最后,將SVM輸出轉(zhuǎn)換為適當?shù)目刂泼}沖。

      2 仿真試驗

      本文利用GSA和SVM來控制系統(tǒng)的Z源逆變器。該方法是在MATLAB/Simulink的工作平臺上實現(xiàn)的。利用GSA控制Z源逆變器的速度,并借助于電機的實際和參考轉(zhuǎn)速。SVM用于預(yù)測VSI的控制脈沖。在上述過程的基礎(chǔ)上,通過所提出的方法和現(xiàn)有的方法來生成控制信號。對該方法進行了測試,并對其性能進行了說明。系統(tǒng)的實現(xiàn)參數(shù)如表1所示。

      表1 實現(xiàn)參數(shù)

      然后用所提方法對三相IM定子電流進行了評估。它清楚地表明瞬態(tài)周期很短,即定子電流中的振蕩消失。在轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速的變化過程中,對升壓輸入下的電壓和轉(zhuǎn)子速度進行了性能分析,如圖2、圖3所示。振蕩時間后,定子電流在模擬時間結(jié)束時作出恒定響應(yīng)。

      圖2 電壓性能分析

      圖3 轉(zhuǎn)子速度性能分析

      從圖2、圖3可以看出,在0~0.5 s之間系統(tǒng)響應(yīng)是受限的,所以不影響系統(tǒng)的性能。轉(zhuǎn)矩、通量、電流的性能分析分別如圖4、圖5和圖6所示。

      圖4 轉(zhuǎn)矩性能分析

      圖5 通量性能分析

      圖6 電流性能分析

      在定子電流中,使用不同技術(shù)的總“諧波”失真(total harmonic distortion,THD)的數(shù)量是明確指定的?;谏鲜隹紤],利用驅(qū)動系統(tǒng)獲得的速度響應(yīng)和定子電流分析了所提方法的性能。通過評價,確定了該方法的有效性。根據(jù)Z源IM驅(qū)動系統(tǒng)的總體性能,對其有效性進行了評價。利用該控制器,與其他控制器相比,Z源IM驅(qū)動系統(tǒng)在較低的誤差下實現(xiàn)了更好的速度響應(yīng)。從以上分析可知,GSA和SVM控制器的速度控制性能優(yōu)于其他控制器。

      3 結(jié)束語

      本文提出了一種基于GSA和SVM控制器的混合算法,以實現(xiàn)對Z源逆變器驅(qū)動系統(tǒng)的最優(yōu)速度控制。根據(jù)GSA的增益優(yōu)化和SVM控制脈沖產(chǎn)生得出的仿

      真結(jié)果表明,該方法成功地降低了定子電流的8.50%,消除了電機轉(zhuǎn)矩和轉(zhuǎn)速響應(yīng)中的振蕩,驗證了其有效性。

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