无刷直流电机自适应控制系统的研究与仿真

李梦凡，王 云，卫丽超

(西安微电子技术研究所，陕西 西安 710054)

0 引言

无刷直流电机(Brushless DC motor,BLDC)具有工作可靠、效率高、损耗小、调速性能好等优点，在智能家电、航空航天、医疗器械、工业自动化等领域中的应用日渐广泛。目前，无刷直流电机控制系统依然广泛采用定参数PID控制器，其结构简单，技术成熟，但是无刷直流电机具有时变不确定、非线性、耦合性强等特点[1]，而定参数PID控制方法的控制参数不能随着系统的工作状态调整，且其参数整定依赖于工程经验，因此这种传统的控制方法越来越不能满足无刷直流电机控制系统高精度和控制指标的要求。

近年来，随着人工智能技术的不断发展，很多智能算法被应用到PID控制器的参数整定上，例如模糊算法[2]、遗传算法[3]、粒子群算法[4]等。本文针对标准粒子群算法收敛速度慢、容易陷入局部极值等缺点[5],提出了基于改进的全面学习粒子群(Comprehensive Learning Particle Swarm Optimizer, CLPSO)算法优化PID参数的控制方法，并在MATLAB/Simulink中进行了无刷直流电机控制系统的仿真实验。

1 无刷直流电机的数学模型

不考虑尺槽效应和磁路饱和，并忽略磁滞、涡流、集肤效应和温度对参数的影响，无刷直流电机定子三相绕组的电压平衡方程可表示为：

(1)

其中：ua、ub、uc分别为电机三相绕组的相电压；ia、ib、ic分别为三相绕组的相电流；ea、eb、ee分别为三相绕组的反电动势；Ra、Rb、Rc分别为三相绕组的电阻；La、Lb、Lc分别为三相绕组的自感；Mab为A相绕组与B相绕组之间的互感，其他同理。

假定定子绕组对称，可得Ra=Rb=Rc=R；La=Lb=Lc=Ls；Mab=Mac=Mba=Mbc=Mca=Mcb=M。假定定子三相绕组为Y型接法，且没有中点，则有：