改进遗传算法在无刷直流电机调速系统pid参数优化中应用

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1、第7期组合机床与自动化加工技术NO．72013年7月ModularMachineTool&AutomaticManufacturingTechniqueJu1．2013文章编号：1001—2265(2013)07—0090—02改进遗传算法在无刷直流电机调速系统PID参数优化中的应用国珍(青岛理工大学自动化工程学院，山东青岛266520)摘要：文章针对传统PID整定方式在无刷直流电机控制系统中存在的不足，采用了改进遗传算法对无刷直流电机调速系统PID参数进行优化。将微粒群算法应用于遗传算法的变异操作中，改善了单纯遗

2、传算法的早熟收敛，提高了算法的收敛速度，使算法有更强的寻优能力。通过matlab进行了仿真，得到了目标函数值的优化过程曲线及系统的阶跃响应曲线，仿真结果表明系统得到了较好的控制效果，也验证了改进遗传算法解决参数优化问题的可行性和优越性。关键词：直流无刷电机；遗传算法；微粒群算法中图分类号：TH165；TM346文献标识码：AApplicationofImprovedGeneticAlgorithmsinPIDParametersOptimizationf0rBrushlessDCMotorDrivingSystem

3、GU0Zhen(CollegeofAutomationEngineering，QingdaoTechnologicalUniversity，QingdaoShandong266520，China)Abstract：InviewofthelimitationsofconventionalmethodsforPIDparameterstuninginbrushlessDCmotor(BLDCM)drivingsystem，animprovedgeneticalgorithmisproposed．Particleswar

4、moptimizationisappliedtothemutationoperationofgeneticalgorithm．Theimprovedalgorithmcaneffectivelyimprovetheproblemofpremature，theoptimizationabilityofgeneticalgorithmandconvergencespeed．Theob—jectivefunctionandunitstepresponseareobtainedbysimulation．Thesimulat

5、ionresultsverifythefeasi—bilityandsuperiorityoftheimprovedgeneticalgorithminparameteroptimization．Keywords：thebrushlessDCmotor(BLDCM)；geneticalgorithms；particleswarmoptimization收敛现象，提高了算法的收敛速度，使系统具有更强O引言的适应性与抗干扰能力。由于无刷直流电机(BrushlessDCMotor，简称1无刷直流电机的数学模型BLDCM)

6、结构简单、快速响应、宽调速范围、具有良好的可控性等优点，使其在纺织机械、自动化流水线等以一台三相无刷直流电机为例，假定各相绕组各种领域中均有广泛应用。在无刷直流电机控制系对称，相应的时间常数忽略不计，电动机的动态特性统中，PID控制器作为一种经典的控制器以算法简可有以下方程表示J：单、可靠性高、稳定性好等优点有强大的生命力。传U—U=E+IR(1)T=K，(2)统的PID的参数整定方法不仅需要熟练的技巧，而o且需要反复调整，得到的解往往还不是最优解。遗=·dlt(3)。传算法为PID参数的优化提供了新的途径，它是一

7、E。=Kn(4)种寻求全局优的优化方法，不需要知道对象的全部式中u为电源电压；U为功率管的管压降；E为平均信息，它仍然可以根据对象的输出情况对控制参数反电动势；K为转矩系数；K为电动势系数；，为绕进行优化¨。但传统的遗传算法也存在一些不足，组相电流；R为电动机的内阻；T为电机平均转矩；容易产生早熟收敛或收敛速度较慢等问题。本文针对这些不足提出了将微粒群算法应用于遗传算法的，为电机负载转矩；n为电机转速；GD为电机转子飞轮力，GD=4gJ(J为转动惯量)。经拉式变换后，变异操作中并应用于无刷直流电机调速系统PID控制

8、器，这种智能算法有效的克服了遗传算法的早熟可求得电机的传递函数为：收稿日期：2013—03—10；修回日期作者简介：国珍(1977一)，女，山东淄博人，青岛理工大学自动化工程学院讲师，研究方向自动化控制，(E—mail)qs2004b@163．com。2013年7月国珍：改进遗传算法在无刷直流电机调速系统PID参数优化中的应用·91·基于改进遗传算法的PID