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基于PSO的模型预测速度控制权重系数自整定 被引量：2
1
作者 梅容魁 于新红 《微特电机》 2022年第5期42-46,51,共6页
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... 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。 展开更多
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
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