基于改进混合遗传算法的永磁无刷直流电动机

    调速系统的优化设计

    龙   驹

(西华大学，四川成都610039)

    摘要：以永磁无刷直流电动机作为被控对象，运用一种改进的混合遗传算法对其速度控制器的参数进行了优化设计，该算法针对常规遗传算法搜索效率低和早熟收敛的缺点，通过将单纯形法与自适应遗传算法相组合形成了一种全局优化算法，并进行仿真分析和验证，证实了采用该算法确能起到更好优化调速性能的目的：

    关键词：永磁无刷直流电动机；改进混合遗传算法；仿真

    中图分类号：TM33  文献标识码：A  文章编号：1004—7018(2008)01—0037—03

0 引言

    永磁无刷赢流电动机采用高磁能积的永磁体励磁，具有结构简单、体积小、重量轻、转动惯量小、动态特性好、电气时间常数小、转矩波动小、功率因数高、响应快等优点，在高控制精度与高可靠性等方面显示出的优越性能，使得永磁无刷直流电动机调速系统正成为当代调速领域研究中的热门课题。

1永磁无刷直流电动机速度控制器的优化设计

1．1速度控制系统的构成及工作原理简介

    永磁无刷直流电动机速度控制系统是由电流和转速两个控制环节构成，如图1所示。其中电流环作为内环，而速度环则作为外环。参考速度与速度反馈量形成偏差，经过速度调节器调节后产生电流参考量，它与电流反馈量的偏差经过电流调节器调节后形成PWM占空比的控制量去控制三相逆变器工作，从而实现电动机的速度控制。要构成性能良好的速度控制系统，关键是要采用更好的优化算法对速度调节器的PI参数进行优化设计。本文应用改进遗传算法对速度调节器的PI参数进行优化。

1.2控制器优化模型的建立

    基于改进遗传算法优化的速度控制系统模型组成如图2所示；

    因为永磁无刷直流电动机速度控制系统有(超凋量)及ts(调节时间)两个性能指标，故速度调节器优化设计的任务便是综合调配性能指标，使之达到用户能满意的****结果。我们按照调节器的常规工程设计法整定K_p、T_i的两个参数值K_p、T_i，然后在此两个数值附近生成初始种群。这种方法可充分利用常规工程设计法的合理内核，使搜索空间大大缩小，从而能迅速搜索到****解。

    遗传算法的调节任务是使性能指标J最小，同时为了避免超调，本文的性能指标，在ITAE性能指标的基础上进行了改进，引入了惩罚功能，将超调量作为****指标的一项，于是得到****的性能指标J：

式中：e(t)为系统误差，e(t)=r(z)一y(t)；w₁、w₂、w₃、w₄为权值，且w₄》w₁；u(t)为控制器输出，t_u为上升时间。

    综上所述，于是得到速度调节器的优化模型方程为：

其中：θ为[O，1]内选定的数，K_p、T_i是按照常规工程设计法设计所的速度调节器参数值。

1．3改进遗传算法的算法设计

    针对基本遗传算法的缺陷，同时也为了使遗传算法应用于无刷直流电动机系统时具有****性能，本文在分析各种常用改进遗传算法的基础上，吸取了他们的合理内核，形成了一种改进的混合遗传算法，对永磁无刷直流电动机速度调节器的PI参数进行了优化设计，取得了满意的效果。

1．3．1参数编码

    由于对永磁无刷直流电动机速度控制器进行优化设计实质上是一个对多维、高精度要求的数学