典型文献
基于PSO的模型预测速度控制权重系数自整定
文献摘要：
针对永磁同步电机(PMSM)模型预测速度控制,提出了一种基于改进粒子群优化(PSO)算法的权重系数在线自整定方法.由于传统模型预测速度控制包含多个权重系数,无法保证权重系数的最优.设计了一种混沌PSO算法,将实际电流与参考电流误差的均方根作为PSO算法的目标函数,通过迭代寻优获得符合最小化目标函数的权重系数.改进的PSO算法加强前期局部搜索能力,在搜索后期促进粒子收敛到最优全局解.实验结果验证了改进的PSO算法可实现权重系数实时的自整定,设计的权重系数使系统具有良好的稳态性能.
文献关键词：
永磁同步电机;模型预测速度控制;粒子群优化算法;权重系数
中图分类号：
作者姓名：
梅容魁;于新红
作者机构：
福州大学 电气工程与自动化学院,福州350108;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中心,泉州362200
文献出处：
引用格式：
[1]梅容魁;于新红-.基于PSO的模型预测速度控制权重系数自整定)[J].微特电机,2022(05):42-46,51
A类：
模型预测速度控制,系数自整定
B类：
PSO,控制权,权重系数,永磁同步电机,PMSM,改进粒子群优化,在线自整定,整定方法,传统模型,混沌,电流误差,迭代寻优,局部搜索,搜索能力,全局解,稳态性能,粒子群优化算法
AB值：
0.221418
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