无刷直流电动机控制系统优化仿真设计

2021-05-08邹志军迟长春

上海电机学院学报 2021年2期

关键词：优化

邹志军, 迟长春

(上海电机学院电气学院, 上海201306)

由于PID控制简单、方便,目前工业界在简单的控制系统中还是使用传统的PID控制。但是无刷直流电动机(Brushless Direct Current Motor,BLDCM)是一个复杂的控制对象,而且根据应用场合的不同,控制的要求也不同。传统PID 控制的控制参数都在程序中固定设置,不能根据工作环境要求自动调整,控制性能有待提高。因此,对BLDCM 控制系统的调速性能进行研究有一定的现实意义。

为了实现BLDCM 调速参数的自整定,很多学者研究了基于现代智能控制算法的PID控制。文献[1]针对汽车空调用BLDCM,对比了基于模糊控制单闭环和双闭环PID方案;文献[2]采用了自调节模糊PID控制;文献[3]实现了一种基于深度学习神经网络的模糊PID控制器。但是要确定模糊控制算法中模糊子集和隶属度函数都存在一定困难,BP神经网络的学习速度很慢,在一定程度上影响系统的上升时间;混合算法虽然优化了其中某个算法的优点,但同时不可避免引入新算法的缺点[4-7]。

本文利用惯性权重和Levy飞行优化了蝙蝠算法全局搜索过程中的位置更新方式和速度更新方式,且用蝙蝠算法优化了传统PID 控制。利用Matlab/Simulink建立了BLDCM 仿真模型,仿真电动机的速度从0 r/min升至1 000 r/min,再升为3 000 r/min调速过程。仿真结果显示基于蝙蝠优化算法的PID控制方法有效降低了电动机调速过程中的超调量,从而缩短了上升时间。