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作 者:周立[1] 李京明 周越鹏 尚治博 ZHOU Li;LI Jingming;ZHOU Yuepeng;SHANG Zhibo(Faculty of Electrical and Control Engineering,Liaoning Technical University,Huludao 125105,China;Shanxi Yangguang Power Generation Responsibility Company,Yangquan 045200,China)
机构地区:[1]辽宁工程技术大学电气与控制工程学院,辽宁葫芦岛125105 [2]山西阳光发电有限责任公司,山西阳泉045200
出 处:《电力系统保护与控制》2023年第6期145-153,共9页Power System Protection and Control
基 金:国家自然科学基金项目资助(51177067)。
摘 要:在永磁同步电机模型预测转矩控制(model predictive torque control,MPTC)中,由于目标函数控制变量的量纲不同,为了在代价函数中选取最优的权重系数,提出一种改进高斯变异鸽群算法(Gaussian mutation pigeon-inspired optimization algorithm,GPIO)实现权重系数自整定。首先,基于代价函数最小化原则设计PIO的目标函数,用电流id、iq脉动误差均方根评价权重系数。其次,在传统高斯变异算子的基础上引入自适应调整动态参数实现变异。仿真和实验结果表明,将改进后的算法应用于永磁同步电机模型预测转矩系统,能在较少的迭代次数内整定出最优的权重系数,极大地降低了转矩误差和电流谐波畸变率。In the model predictive torque control(MPTC)of permanent magnet synchronous motor(PMSM),due to the different dimensions of control variables in the objective function,in order to select the optimal weight coefficient in the cost function,an improved Gaussian mutation pigeon-inspired optimization algorithm(GPIO)is proposed to realize the self-tuning of the weight coefficient.First,the objective function of PIO is designed based on the principle of cost function minimization,and the weight coefficient is evaluated by the root mean square of current id and iq pulse error.Second,based on the traditional Gaussian mutation operator,adaptive dynamic parameters are introduced to realize mutation.The simulation and experimental results show that the improved algorithm is applied to the model predictive torque system of permanent magnet synchronous motor,and the optimal weight coefficient can be set within less iterations,it reduces the torque error and current harmonic distortion rate.
关 键 词:模型预测转矩控制 代价函数 权重系数 高斯变异鸽群算法 高斯变异算子
分 类 号:TM341[电气工程—电机] TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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