多策略粒子群算法在磁悬浮承重装置中的应用
混合磁悬浮装置的各项参数相互影响,决定着整个装置的性能。在满足承重要求的条件下,有必要对该装置的各项参数进行优化研究。为此,提出一种多策略改进粒子群算法,并将其应用到混合磁悬浮承重装置的参数优化中。首先,对混合磁悬浮装置进行介绍,通过分析永磁和电磁悬浮力,以励磁损耗和资金投入最小,和在允许范围内减载程度最高为目标,建立该装置的优化模型。在算法上,通过分析传统粒子群算法的缺陷,首次提出多开端策略来提高种群的多样性,结合反向学习和参数修正等多种策略对粒子群算法进行改进(多策略改进粒子群算法),以广义Schwefel函数为验证函数,通过与其他粒子群算法的比较证明,改进算法具有更强的优势。最后,运用多策略改进粒子群算法对磁悬浮模型进行优化,将优化结果与原有参数进行比较,分析可知该结果更加符合实际情况,通过仿真验证该结果的合理性,为进一步建立实验模型奠定了理论基础。
一种永磁同步电机直接转矩控制无传感器运行优化方法
为了改进自抗扰控制器(active-disturbance rejection control,ADRC)性能,同时解决永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)传统直接转矩控制(direct torque control,DTC)中存在的磁链和转矩脉动大以及机械速度传感器的使用降低系统可靠性等问题,提出一种PMSM DTC无传感器运行优化方法。设计了ADRC速度调节器,阐述了将最小二乘支持向量机(LSSVM)最优回归模型有效嵌入ADRC调节器的实现方法,对ADRC进行优化,以提高ADRC观测精度及系统动态响应速度,改善系统的抗干扰能力;同时,在两相静止坐标系下提出基于扩张状态观测器同时对定子磁链和转速进行估计的方法,以降低磁链和转矩脉动,同时实现无传感器运行。仿真和实验结果验证了该方法的可行性和有效性。