基于改进粒子群算法的BLDCM分数阶速度控制器的研究

金 鹏，李 晶

(辽宁工程职业学院 ，铁岭 112008)



基于改进粒子群算法的BLDCM分数阶速度控制器的研究

金 鹏，李 晶

(辽宁工程职业学院 ，铁岭 112008)

分数阶PIλDμ控制器具有5个控制参数，相比于传统PID控制器具有更高的控制精度及灵活度。将分数阶PIλDμ控制器应用于BLDCM调速系统可有效提高其性能指标。但由于增加了控制参数λ和μ，参数整定难度也相应提高。提出一种通过改进的粒子群算法对分数阶PIλDμ控制器参数寻优的方法，并引入自适应权重策略和混沌局部搜索策略来克服普通粒子群算法容易陷入局部最小解及收敛速度慢的不足。仿真和系统实际运行效果都证明该方法的可行性。

BLDCM；分数阶PIλDμ；参数整定；粒子群算法

0 引 言

由于PID具有编程简单、使用方便、实用性强等优点，所以多年来PID控制器一直是主要的过程控制器；但PID控制也具有反应速度不快、超调较大、控制精度不高、控制灵活度不强、需要精确控制模型等缺点。由于无刷直流电动机(以下简称BLDCM)是一个非线性、多变量、时变的系统，难以建立精确模型，所以普通PID控制效果差强人意[1]。模糊算法及一些人工智能算法虽然可以对PID参数自整定，做出近乎完美的仿真曲线，但在实际的电机过程控制中，3个最优的PID参数往往不能使电机获得最优的动态性能。分数阶PIλDμ引入了积分阶次λ和微分阶次μ，并且λ和μ可以是大于0的任意实数，使得控制灵活度大大提高，但同时也增加了参数整定难度。文献[2-3]提出利用模糊算法来自整定分数阶PIλDμ的参数，由于目前没有成熟的λ和μ的经验规则，所以文献中只对Kp，Ki，Kd自适应调节，λ和μ则手动精调。……