基于改进WFPSO算法的无刷直流电机模型分析

›› 2016, Vol. 29 ›› Issue (9): 37-.

基于改进WFPSO算法的无刷直流电机模型分析

徐晓冬，戴曙光

（上海理工大学光电信息与计算机工程学院，上海 200093）

出版日期:2016-09-15 发布日期:2016-09-26
作者简介:徐晓冬（1991-），男，硕士研究生。研究方向：嵌入式系统等。戴曙光（1957-），男，教授，博士生导师。研究方向：工业光电检测技术与装置等。

Analysis of model for Brushless DC Motor Based on Improved WFPSO Algorithm

XU Xiaodong, DAI Shuguang

(School of Optical-Electrical and Computer Engineering, University of Shanghai for 
Science and Technology,Shanghai 200093, China)

Online:2016-09-15 Published:2016-09-26

摘要/Abstract

摘要：

针对传统的无刷直流电机控制无法在线调整参数、难以精确控制的问题，提出一种基于改进的粒子群优化(PSO)算法的模糊PID控制器设计。通过对粒子群优化算法的参数进行分时段更新，实现模糊PID控制器参数动态全局优化，来确定使用双闭环控制模型的无刷直流电机的最优参数。Matlab仿真结果表明，该研究方法较传统方法可使得转速无超调、减少调节时间，同时启动时转矩脉动较小。

关键词: 粒子群优化, 模糊PID控制器, 无刷直流电机, Matlab

Abstract:

An improved particle swarm optimization (PSO) algorithm is put forward for the precise control of Brushless DC Motor by adjusting the parameters online. The updated parameters of particle swarm optimization (PSO) algorithm is used to dynamically optimize the parameters of the fuzzy PID controller, which determines the optimal parameters of double closed loop control model of the Brushless DC Motor. The simulated results of Matlab show that the method effectively decreases the adjusting time without overshoot of speed with smaller starting torque ripple.

Key words: PSO, fuzzy PID controller, BLDC, Matlab

中图分类号:

TP301.6

徐晓冬，戴曙光. 基于改进WFPSO算法的无刷直流电机模型分析[J]. , 2016, 29(9): 37-.

XU Xiaodong, DAI Shuguang. Analysis of model for Brushless DC Motor Based on Improved WFPSO Algorithm[J]. , 2016, 29(9): 37-.

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