基于MFO的车用PMSM控制策略研究
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西安工程大学 电子信息学院 西安 710048

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中图分类号:

TP23

基金项目:

陕西省重点研发计划项目(2021GY-076)、西安工程大学(柯桥)研究生创新学院研究生联合培养项目(19KQYB02)资助


Research on Vehicle PMSM Control Strategy Based on MFO
Author:
Affiliation:

School of Electronic Information, Xi'an Polytechnic University, Xi'an 710048, China

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    摘要:

    针对永磁同步电机(PMSM)弱磁控制系统的建模不精、抗干扰能力不足等问题,分析了该系统的基本结构,并对该系统的控制策略进行主要研究,但是目前常规的模糊PID控制下的系统依然存在不足之处。本文提出模糊控制与飞蛾火焰优化(MFO)算法相结合的控制策略,重新构建出控制系统中的电流环和速度环,对系统的控制参数实时自整定。本文将传统的PID控制算法、模糊PID控制算法和本文中的模糊飞蛾火焰优化算法(MFO)法进行仿真测试,通过这三种算法得出相应的转速和转矩的仿真曲线,并对转速、转矩的波动误差和恢复时间进行数据分析,最终结果表明,本文所提出来的算法控制下的系统恢复时间相比于传统PI控制算法、模糊PID控制算法分别提升了0.04s和0.02s,且抗干扰能力也具有明显提升。

    Abstract:

    In view of the weak magnetic control system of permanent magnetic synchronous motor (PMSM), the basic structure of the system is analyzed, but the system under the conventional fuzzy PID is still insufficient.In this paper, a control strategy combining fuzzy control with moth flame optimization (MFO) algorithm, constructs the current loop and speed loop in the control system and self-rectify the control parameters in real time.This paper tests the traditional PID control algorithm, fuzzy PID control algorithm, obtains the corresponding speed and torque simulation curve and analyzes the fluctuation error and recovery time. The final results show that the system recovery time under the control of the algorithm has improved 0.04s and 0.02s, compared with the traditional PI control algorithm and fuzzy PID control algorithm and anti-interference capability.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

王延年,吕志发,武阳,范昊.基于MFO的车用PMSM控制策略研究[J].电子测量技术,2021,44(22):75-79

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  • 在线发布日期: 2024-07-04
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