基于蚁群优化的异步电机矢量控制系统的研究

苏宏立 黄铭芝 朱向华 应 涛

（中国联合工程公司，浙江 杭州 310022）

1 问题的提出

异步电动机矢量控制是基于电动机动态数学模型，较好地解决了电动机定子三相电流转矩分量和励磁分量的耦合问题，大大提高了异步电机变压变频调速系统的动态性能，在现实生活中应用比较广泛。

电动机在实际运行过程中，由于温度升高、频率变化、磁路饱和等因素的影响，电机参数会偏离初始设定值。而电动机矢量控制是建立在动态数学模型基础之上，对电机参数具有很强的依赖性，特别是转子时间常数的变化对矢量控制系统影响最大。

针对上述问题，前人研究了基于人工神经网络、基于模糊PID等一些观测参数优化控制器的自适应控制方法，这些方法在实际中起到了较好的效果。但是这些方法有些结构复杂，有些需要较多的先验知识，更主要的是在调速性能要求较高的场合，这些方法的在线实时性并不理想。

本文通过Hammerstein模型及最小二乘在线辨识技术，辨识出变化后的系统模型参数，然后采用蚁群优化算法在线调节控制器参数，精度较高，实时性较好，得到了不错的仿真效果。你要给我的：480*2（住宿）+47*4+24（车票）+238（鞋子）+94（裤子）+30*4+15（索道）=1639

2 非线性系统最小二乘在线辨识

最小二乘辨识方法是一种简单、实用、易于在线实现的系统辨识方法。实际工程中有广泛应用。而辨识对象——异步电机矢量控制系统是一个耦合紧、阶次高、非线性强、参数时变的系统。对这样一个系统的在线辨识，是相当复杂的。……