基于MFO算法的无刷直流电机模糊控制设计

刘雨豪，廖 平

(中南大学机电工程学院，湖南长沙 410083)

0 引言

在运动控制领域，直流电机以其优良的转矩和调速性能得到了广泛的应用[1]。有刷直流电机采用电刷进行机械换向，导致其具有噪音大、寿命短、可靠性差等缺点。随着电力电子技术的不断进步，新型材料和功率开关器件等出现，采用电子换向的无刷直流电机(BLDCM)应运而生。它既克服了有刷直流电机的缺点，又保有了优越的启动和调速性能，在航空航天、国防、工业自动化等领域得到了极快的发展和普及。

现代社会对电机控制性能的要求日益提高，一方面可以优化电机本体结构及相关电力电子装置，另一方面可以使用更加先进的电机控制策略[2-3]。BLDCM是变量复杂、非线性且强耦合的系统，难以推导出精确的数学模型[4]。传统PID控制方法依赖具体数学模型基础，很难满足准确和稳定的控制要求。模糊控制(fuzzy control)模仿人的思维和逻辑推理来进行控制而不依赖确定的控制对象模型，弥补了传统PID的控制短板[5]。但是模糊控制器缺乏参数自调整能力，在包含时变参数的非线性系统中，很难达到最优控制。

近年来，国内外众多专家学者应用智能控制算法优化模糊控制器，管先翠等将微粒群算法(PSO)应用至模糊控制[6-7]，方文茂在遗传算法(GA)优化模糊控制方面也做了大量工作，取得了一定的成果[8]。飞蛾火焰优化算法(MFO)是2015年由S. Mirjalili提出的一种全新群智能仿生算法，相比其他算法具有更优秀的寻优能力[9]。本文提出基于飞蛾火焰算法优化模糊控制的新方法，克服了模糊控制器不能更新控制参数的缺陷，应用MATLAB/simulink对其进行仿真研究，验证了其优越的控制性能。……