一种基于改进粒子群算法优化无刷直流电机模糊控制器的方法

摘要

本发明公开了一种基于改进粒子群算法优化无刷直流电机模糊控制器的方法，步骤包括：将整个解空间划分为七个区域；根据目标函数计算每个粒子的适应度；根据其适应度，更新粒子的个体极值和全局极值；将所更新的个体极值和全局极值赋值给量化因子K_a、K_b和比例因子K_p、K_i、K_d；对输入输出的性能指标进行评估，如果满足目标函数，则结束，如果不满足则应用改进粒子群算法将P_i、P_g代入量子粒子群公式，粒子在空间区域不断寻优，直到粒子满足目标函数，生成新的粒子群体。本发明基于改进粒子群算法能以最快的速度找出全局最优解，电机在额定转速下运行平稳，响应迅速，基本无超调出现，具有良好的随动性和动静态特性。

主权项

一种基于改进粒子群算法优化无刷直流电机模糊控制器的方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)将整个解空间划分为七个区域，给每个区域的位置设为：K₁＝[K_a K_b K_p]^T；K₂＝[K_a K_b K_i]^T；K₃＝[K_a K_b K_d]^T，K₁、K₂、K₃可在允许范围内随机赋以初值，此时以P_i为初始位置的个体极值，P_g为七个区域使得目标函数最小的全局极值；(2)根据目标函数计算每个粒子的适应度；(3)根据其适应度，更新粒子的个体极值和全局极值；(4)将所更新的个体极值和全局极值赋值给量化因子K_a、K_b和比例因子K_p、K_i、K_d，量化因子K_a、K_b和比例因子K_p、K_i、K_d分别为模糊控制器输入输出的性能指标；(5)对输入输出的性能指标进行评估，如果满足目标函数，则结束，如果不满足则应用改进粒子群算法将P_i P_g代入量子粒子群公式，粒子在空间区域不断寻优，直到粒子满足目标函数，生成新的量子粒子群体，此时粒子所在位置为参数优化因子K_a、K_b、K_i、K_p、K_d的最优值，否则返回步骤(2)继续寻优。