李家祥 汪凤翔 柯栋梁 李 政 何 龙

基于粒子群算法的永磁同步电机模型预测控制权重系数设计

李家祥1,2汪凤翔1,2柯栋梁2李 政2何 龙2

（1. 福州大学电气工程与自动化学院 福州 350108 2. 电机驱动与功率电子国家地方联合工程研究中心 中国科学院海西研究院泉州装备制造研究所 泉州 362200）

针对模型预测控制算法（MPC）在处理多目标多约束条件时权重系数设计问题，该文提出一种基于混沌变异的动态重组多种群粒子群算法（CDMSPSO）实现权重系数自整定。通过分析模型预测转矩控制（MPTC）代价函数，以两相旋转坐标系下电流误差方均根为参考，将降低转矩脉动和减小电流总谐波畸变（THD）作为主要控制目标，设计粒子群算法中粒子的目标函数。采用CDMSPSO算法，将整个种群划分为多个小的子粒子群，并以一定重组周期将粒子进行随机重组，然后随机选择一个子粒子群，以其中任一粒子为基础迭代生成混沌序列，并将新的混沌序列替代选择的子粒子群，实现粒子的混沌变异。仿真和实验结果验证了该方法能较好地解决权重系数整定问题，且稳态性能优异。

永磁同步电机 模型预测控制 权重系数 粒子群优化 动态重组 混沌变异

0 引言

永磁同步电机（Permanent Magnet Synchronous Motor, PMSM）因其结构简单、高效率、高功率密度和高功率因数等特点，在工业伺服等领域被广泛应用[1-3]。矢量控制算法因其级联式内外环比例积分（Proportional Integrate, PI）控制结构，带来参数设计及调制复杂等问题[4]。直接转矩控制具有结构简单、动态响应快等特点，但存在稳态性能差，转矩纹波大等不利因素[5]。……