CN112134501A - 一种基于粒子群算法的永磁同步电机转速控制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种基于粒子群算法的永磁同步电机转速控制方法；包括以下步骤：S1、构建永磁同步电机矢量控制***；S2、通过坐标变换简化永磁同步电机矢量控制***中永磁同步电机的数学模型，得到永磁同步电机的电流方程、电压方程、磁链方程、转矩方程和运动方程；S3、通过对S2中永磁同步电机方程以及数学模型分析，得到永磁同步电机矢量控制***中PI控制器传递函数与PI参数；S4、将PI参数引入到PSO控制器中，通过PSO控制器找到当前解空间中最优粒子实现PI参数整定。本发明在构建永磁同步电机矢量控制***上增加了粒子群算法优化控制器参数的方法，并对电机运行工况进行分析，使得电机转速的超调量降低并快速稳定到参考转速，得到了优化效果。

Description

一种基于粒子群算法的永磁同步电机转速控制方法
技术领域
本发明涉及一种微网控制策略，更具体地，涉及一种基于粒子群算法的永磁同步电机转速控制方法。
背景技术
随着我国工业化的迅速发展，地铁车辆已经成为人们生活中主要交通工具应用到城市中。电机作为地铁车辆动力***的核心，其控制技术是最关键技术之一，该技术也成为研究热点。现在大量研究人员研究以永磁同步电机作为地铁车辆驱动电机的应用情况越来越广泛了。PMSM具有高功率密度、高效率、结构简单、体积小、损耗低等优点。现今国内关于永磁同步电机调速***的研究有很多。PMSM的控制通常采用PI控制，但PI参数很难得到精确值，不精确的比例积分参数可能会导致***不稳定和无法控制。
现有技术中有的采用遗传算法对列车的运行过程进行优化，但是该算法局部搜索能力普遍较差；或者采用基于空间矢量脉宽调制原理(SVPWM)和滑模控制(SMC)建立永磁同步电机调速***模型，优化电机转矩波动，但未分析不同工况下电机运行情况。
由于实现对逆变器的控制地铁车辆的运行工况非常地复杂，包括启动到匀速运行，再到刹车制动速度降为零等各种复杂的运行情况，因此地铁车辆电机控制***需要高性能电机转矩和转速的控制，达到在运转过程中的控制要求。
发明内容
本发明针对现有技术中算法局部搜索能力较差，未分析不同工况下电机运行情况的问题。提供一种基于粒子群算法的永磁同步电机转速控制方法。
为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
一种基于粒子群算法的永磁同步电机转速控制方法，包括以下步骤：
S1、构建永磁同步电机矢量控制***；
S2、通过坐标变换简化永磁同步电机矢量控制***中永磁同步电机的数学模型，得到永磁同步电机的电流方程、电压方程、磁链方程、转矩方程和运动方程；
S3、通过对S2中永磁同步电机的电流方程、电压方程、磁链方程、转矩方程、运动方程以及永磁同步电机数学模型分析，将电机转速控制转化为对电流分量的控制；并由此得到永磁同步电机矢量控制***中PI控制器传递函数与PI参数；
PI控制器传递函数G(s)为：
Figure BDA0002621592070000021
其中，Kp为比例系数；Ki为积分系数；
S4、将PI参数引入到PSO控制器中，通过PSO控制器找到当前解空间中最优粒子实现PI参数整定，进而调节永磁同步电机的转速。
进一步地，在步骤S2中坐标变化包括Clark变换、Park变换。
进一步地，在步骤S2中永磁同步电机的电流方程为：
Figure BDA0002621592070000022
Figure BDA0002621592070000023
其中，usd、usq分别是电机定子电压的dq轴分量；isd、isq分别是电机定子电流的dq轴分量；
Figure BDA0002621592070000024
分别是电机定子磁链dq轴分量；Rs为定子电阻；Lsd、Lsq分别是dq轴电感分量；
Figure BDA0002621592070000025
为永磁体磁链；Te是电磁转矩；Pn是电机极对数。
进一步地，在步骤S2中永磁同步电机的磁链方程为：
Figure BDA0002621592070000026
Figure BDA0002621592070000027
进一步地，在步骤S2中永磁同步电机的转矩方程为：
Figure BDA0002621592070000028
进一步地，在步骤S3中将S2永磁同步电机的转矩方程简化为：
Figure BDA0002621592070000029
进一步地，在步骤S3中PI参数由PI控制器输出。
进一步地，在步骤S2中永磁同步电机运动方程为：
Figure BDA0002621592070000031
ω＝Pnωr
其中，TL是负载转矩；B是阻尼系数；J是转动惯量；ωr是电机机械角速度；ω是电角速度。
进一步地，在步骤S5中，通过更新速度公式和位置公式寻找最优参数；
更新速度公式为：
Figure BDA0002621592070000032
位置公式为：Kl+1＝Kl+Vl+1l＝1,2,…,n.
其中，α,β为均匀分布在[0,1]上的随机数，ω是恒定惯性权重，c1,c2是学习因子。
本发明的有益效果为：在构建永磁同步电机矢量控制***上增加了粒子群算法优化控制器参数的方法，并对电机运行工况进行分析，使得电机转速的超调量降低并快速稳定到参考转速，得到了优化效果，同时实现了永磁同步电机快速响应和平稳运行,不同的运行工况下使电机输出平稳的电磁转矩，从而获得良好的调速性能。
附图说明
图1为永磁同步电机矢量控制***图；
图2为PSO算法流程图；
图3为未采用粒子群算法优化的电机转速波形图；
图4为采用粒子群算法优化的电机转速波形图；
图5为永磁同步电机空载时定子三相电流波形图；
图6为永磁同步电机负载时定子三相电流波形图；
图7为永磁同步电机空载时电磁转矩响应曲线图；
图8为永磁同步电机负载时电磁转矩响应曲线图；
图9为永磁同步电机空载时转速波形图；
图10为永磁同步电机空载时转矩波形图；
图11为永磁同步电机空载时定子三相电流图；
图12永磁同步电机负载时转速波形图；
图13永磁同步电机负载时转矩波形图；
图14永磁同步电机负载时定子三相电流图。
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本发明作进一步的说明。
一种基于粒子群算法的永磁同步电机转速控制方法:
S1、构建永磁同步电机矢量控制***；
S2、通过坐标变换简化永磁同步电机矢量控制***中永磁同步电机的数学模型，得到永磁同步电机的电流方程、电压方程、磁链方程、转矩方程和运动方程；
Clark变换
从三相静止坐标系(abc)到两相静止坐标系(αβ)的变换,其电流变换矩阵为
Figure BDA0002621592070000041
Park变换
从两相静止坐标系(αβ)到两相旋转坐标系(dq)的变换，其电流变换矩阵为
Figure BDA0002621592070000042
由上式可得从ABC坐标系到dq坐标系的电流变换矩阵(TABC-dq)为
Figure BDA0002621592070000043
通过永磁同步电机的数学模型得到永磁同步电机的电流、电压、磁链、转矩方程和运动方程；
Figure BDA0002621592070000044
Figure BDA0002621592070000045
Figure BDA0002621592070000046
Figure BDA0002621592070000051
Figure BDA0002621592070000052
式中:usd、usq分别是电机定子电压的dq轴分量；isd、isq分别是电机定子电流的dq轴分量；
Figure BDA0002621592070000053
分别是电机定子磁链dq轴分量；Rs为定子电阻；Lsd、Lsq分别是dq轴电感分量；
Figure BDA0002621592070000054
为永磁体磁链；Te是电磁转矩；Pn是电机极对数。
永磁同步电动机的运动方程为
Figure BDA0002621592070000055
ω＝Pnωr (10)
式中：TL是负载转矩；B是阻尼系数；J是转动惯量；ωr是电机机械角速度；ω是电角速度。
S3、通过对S2中永磁同步电机的电流方程、电压方程、磁链方程、转矩方程、运动方程以及永磁同步电机数学模型分析，将电机转速控制转化为对电流分量的控制；并由此得到永磁同步电机矢量控制***中PI控制器传递函数与PI参数；
根据简化后永磁同步电机在dq坐标系下的数学模型可知，它将电机转速控制转化为对电流分量isd、isq的控制。
当isd＝0时，式(8)简化为：
Figure BDA0002621592070000056
根据公式(11)可知电机的电磁转矩Te只与电流分量isq有关。
永磁同步电机转速环是将参考转速和电机实际转速比较得出两者误差,然后经过速度PI控制器，输出q轴参考电流isq，在矢量控制***令d轴参考电流为isd＝0，PI控制器传递函数G(s)为：
Figure BDA0002621592070000057
式中:Kp为比例系数；Ki为积分系数。
S4、将PI参数引入到PSO控制器中，通过PSO控制器找到当前解空间中最优粒子实现PI参数整定，进而调节永磁同步电机的转速。
图2是PSO算法流程图。假设在一个K维的目标搜索空间中，有n个粒子组成的种群，每个粒子以一定的速度搜索最佳位置，它会根据自己和历史上的最佳记录来更新自己的位置
采用PSO算法对PI控制参数的优化，其中粒子L的当前/电流位置表示为：
Figure BDA0002621592070000061
粒子L的当前速度表示为：
Figure BDA0002621592070000062
粒子L在其搜索历史中的最佳位置表示为：
Figure BDA0002621592070000063
人口在其搜索历史中的最佳位置表示为：
Figure BDA0002621592070000064
通过以下公式更新速度和位置：
Figure BDA0002621592070000065
Kl+1＝Kl+Vl+1 l＝1,2,…,n. (18)
公式中，α,β为均匀分布在[0,1]上的随机数，ω是恒定惯性权重，c1,c2是学习因子。
仿真结果与分析
为了验证粒子群算法(PSO)优化的可行性，利用MATLAB/Simulink搭建仿真模型，表1、2是仿真条件和电机参数。
表1
Figure BDA0002621592070000071
Figure BDA0002621592070000072
表2
PMSM转速仿真
PMSM转速环PI控制器参数Kp1＝0.14,Ki1＝7；q轴电流环PI控制器参数Kp2＝13.2，Ki2＝1053.8；d轴电流环PI控制器参数Kp3＝57.75，Ki3＝1053.8；
图3是未采用粒子群算法优化的电机转速波形图。
电机启动0.06s后稳定到参考转速1500r/min，且转速超调量较高会缩短电机寿命。显然，上述PI参数并不是最优值，还需要通过优化算法得到更优PI参数值，获得跟好的控制效果。图4是采用粒子群算法优化的电机转速波形图，从图中可知，转速超调量几乎为零，且转速稳定时间缩短了。
在不同条件下永磁同步电机的定子三相电流波形如图5、图6所示，从图5可以看出，虽然在启动时电流脉动很快就稳定下来了。从图6可知，加人负载后定子电流虽然比空载时稳定时间变长了，但在0.03s也稳定下来了。
在空载和负载条件下，电磁转矩响应曲线波形如图7-图8所示。空载条件下约0.03s时达到稳定，负载条件下约0.035s时电磁转矩与负载转矩达到平衡，实现了永磁同步电机转矩良好响应。
通过上述的分析可知，当电机给定的参考转速为额定转速的情况下，无论电机是在空载条件下还是在负载条件下运行都能通过使用粒子群优化算法得到很好的控制结果。
PMWM基本工况仿真
启动特性仿真
首先，设置启动转速为1500r/min,在0.2s加速到3000r/min，在0.32s时进行匀速运行。在空载条件下,转速、三相定子电流和电磁转矩响应曲线如图9-图11所示。图9是静止状态启动，0.07s时稳定到了1500r/min，然后进行匀速运行。在0.2s时开始加速运行，大约0.32s时转速稳定到3000r/min。
根据图10、图11可知，在0.07s时三相定子电流稳定于某数值，在加速过程这种情况一样，同时电磁转矩曲线随着转速的稳定迅速稳定到零，说明电磁转矩仿真曲线表明电磁转矩对负载转矩有良好的响应，图7中也能看出优化后的波形要平稳很多。
制动特性仿真
地铁列车经常会使用制动功能，因此，制动性能的好坏体现了PMSM稳定情况，所以***更需要良好的制动性能。启动转速设置为1500r/min，负载转矩为15N.m，在0.2s负载转矩突变为20N.m，0.3s进行制动。由图12-图14所示，可知转速波形无超调，定子三相电流曲线和电磁转矩曲线也跟随转速曲线有良好的响应。
以上所述实施例仅是为充分说明本发明而所举的较佳的实施例，本发明的保护范围不限于此。本技术领域的技术人员在本发明基础上所作的等同替代或变换，均在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于粒子群算法的永磁同步电机转速控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、构建永磁同步电机矢量控制***；
S2、通过坐标变换简化永磁同步电机矢量控制***中永磁同步电机的数学模型，得到永磁同步电机的电流方程、电压方程、磁链方程、转矩方程和运动方程；
S3、通过对S2中所述永磁同步电机的电流方程、电压方程、磁链方程、转矩方程、运动方程以及永磁同步电机数学模型分析，将电机转速控制转化为对电流分量的控制；并由此得到永磁同步电机矢量控制***中PI控制器传递函数与PI参数；
PI控制器传递函数G(s)为：
Figure FDA0002621592060000011
其中，Kp为比例系数；Ki为积分系数；
S4、将所述PI参数引入到PSO控制器中，通过PSO控制器找到当前解空间中最优粒子实现PI参数整定，进而调节永磁同步电机的转速。
2.根据权利要求1所述的一种基于粒子群算法的永磁同步电机转速控制方法，其特征在于，在步骤S2中坐标变化包括Clark变换、Park变换。
3.根据权利要求1所述的一种基于粒子群算法的永磁同步电机转速控制方法，其特征在于，在步骤S2中永磁同步电机的电流方程为：
Figure FDA0002621592060000012
Figure FDA0002621592060000013
其中，usd、usq分别是电机定子电压的dq轴分量；isd、isq分别是电机定子电流的dq轴分量；
Figure FDA0002621592060000014
分别是电机定子磁链dq轴分量；Rs为定子电阻；Lsd、Lsq分别是dq轴电感分量；
Figure FDA0002621592060000015
为永磁体磁链；Te是电磁转矩；Pn是电机极对数。
4.根据权利要求1所述的一种基于粒子群算法的永磁同步电机转速控制方法，其特征在于，在步骤S2中永磁同步电机的磁链方程为：
Figure FDA0002621592060000021
Figure FDA0002621592060000022
5.根据权利要求1所述的一种基于粒子群算法的永磁同步电机转速控制方法，其特征在于，在步骤S2中永磁同步电机的转矩方程为：
Figure FDA0002621592060000023
6.根据权利要求1所述的一种基于粒子群算法的永磁同步电机转速控制方法，其特征在于，在步骤S3中将S2永磁同步电机的转矩方程简化为：
Figure FDA0002621592060000024
7.根据权利要求1所述的一种基于粒子群算法的永磁同步电机转速控制方法，其特征在于，在步骤S3中PI参数由PI控制器输出。
8.根据权利要求7所述的一种基于粒子群算法的永磁同步电机转速控制方法，其特征在于，在步骤S2中永磁同步电机运动方程为：
Figure FDA0002621592060000025
ω＝Pnωr
其中，TL是负载转矩；B是阻尼系数；J是转动惯量；ωr是电机机械角速度；ω是电角速度。
9.根据权利要求1所述的一种基于粒子群算法的永磁同步电机转速控制方法，其特征在于，在步骤S4中，通过更新速度公式和位置公式寻找最优参数；
更新速度公式为：
Figure FDA0002621592060000026
位置公式为：Kl+1＝Kl+Vl+1 l＝1,2,…,n.
其中，α,β为均匀分布在[0,1]上的随机数，ω是恒定惯性权重，c1,c2是学习因子。
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