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直接转矩控制(DTC)由于控制方式简单、动态响应快以及便于实现数字化,广泛应用于交流传动中。但传统直接转矩控制的磁链和转矩具有较大的脉动,且永磁同步电机(PMSM)是一个多变量、强耦合和强非线性的系统,为了改善永磁同步电机传统直接转矩的控制性能,将非线性控制方法中的反推控制用于直接转矩控制中。但是基于反推控制的新型直接转矩控制中具有多个可调参数,可调参数的取值直接影响系统性能的提高。系统调试中寻找最优参数时,需要实验者记录大量的数据包括系统误差、上升时问、超调量、稳定性等,这样就增加了系统调试的复杂度。 为进一步优化基于反推的直接转矩控制系统,本文采用模糊逻辑和微粒群算法分别对反推控制器和自适应反推控制器进行参数优化。模糊逻辑优化利用模糊逻辑原理,将转矩误差和转矩误差变化量进行模糊化,再利用模糊推理和解模糊以实现反推控制器可调参数的在线鉴定。微粒群算法是一种采用简单速度.位移模型寻找全局最优的智能控制算法,本文将转速误差的积分和转速上升时间作为微粒群优化的寻优目标函数,利用微粒群速度和位置的更新公式进行迭代寻优,以实现自适应反推控制器的参数优化。然后利用MAT-LAB仿真工具对建立的控制系统进行仿真研究,最后为了验证控制系统的可行性,设计了基于TMs320F28335DSP的永磁同步电机数字控制系统的软件和硬件平台,并对所建立的控制系统进行了实验研究。仿真和实验结果证明了模糊逻辑可以有效的优化反推控制器的参数,节省了调试时间,减小了系统对参数的依赖性,系统具有良好的静动态性能;微粒群算法可以根据物理量寻找到自适应反推控制器的最优参数,证明了采用微粒群算法优化自适应反推的可行性和有效性。