一种异步电机的自抗扰控制器的参数优化方法技术

本发明专利技术公开了一种异步电机的自抗扰控制器的参数优化方法，具体按照以下步骤实施：步骤1初始化蚁群算法及自抗扰控制器内部参数，步骤2计算初始目标函数值，步骤3蚁群对自抗扰控制器的参数的寻优得到最小目标函数值，步骤4最小目标函数值对应的自抗扰控制器参数即为最优参数。通过本发明专利技术方法可有效解决自抗扰控制器由于参数多而导致参数难整定的问题，既发挥了蚁群算法的分布式并行计算的能力，又体现了自抗扰控制的鲁棒性好的优点，将蚁群算法和自抗扰控制融合起来，有助于自抗扰控制技术在其他领域内的实际应用和推广。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于电机控制
，具体设及一种异步电机的自抗扰控制器的参数优 化方法。
技术介绍
典型的异步电机矢量控制系统，包括磁链观测和控制器设计两部分。磁链观测是 矢量控制的关键，其观测结果是否准确直接影响了磁链与转矩的解禪控制，系统的动态响 应很大程度上取决于控制器的性能。如今，控制器从传统的PI/PID控制、最小拍控制，到较 复杂的观测和控制方法，如自适应控制、滑模变结构控制、H-控制、模糊控制等，都被尝试 应用于异步电机调速系统中，它们各有自己的优点和局限性。 矢量控制存在的缺点与急需解决的问题；（1)实现时要进行复杂的坐标变换，并 需准确观测转子磁链，而且对电机的参数依赖性很大，难W保证完全解禪，使转矩的控制效 果打了折扣；(2)矢量控制系统对参数变化的敏感性使得实际控制效果难W达到理论分析 的结果，即使精确地知道电机参数与转子磁链，也只有在稳态的情况下才能实现解禪，弱磁 时禪合仍然存在；（3)采用一般调节器的矢量控制系统，其性能受参数变化W及各种不确 定性因素影响较大，即使在参数匹配良好的情况下取得了良好的性能，一旦系统参数发生 变化或受到不确定性因素的影响，就会导致性能变差。 针对一般的异步电机矢量控制系统对电机参数时变的鲁椿性差，转矩子系统与磁 场子系统禪合等问题，将自抗扰技术（ActiveDis1:u;rbancesRejectionControl-ADRC) 引入异步电机矢量控制系统，试图削弱控制器设计对被控对象的依赖、克服负载扰动、被控 电机参数变化、W及建模误差等"内扰、外扰"对系统控制性能的不利影响。 自抗扰控制器的控制性能取决于控制器内部的参数，如何整定众多参数，使控制 器工作于最佳状态，是ADRC应用中的一个难题。同时，众多的参数也限制了自抗扰控制技 术在异步电机矢量控制系统中的应用，W及在其他领域的应用和推广。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供，解决了异步 电机中现有自抗扰控制器存在参数难调试的问题。 本专利技术所采用的技术方案是，，具 体按照W下步骤实施：[000引步骤1、初始化参数；种群迭代次数M，种群中妈蚁的个数m，信息素重要程度因 子a，能见度重要程度因子0，信息素挥发因子P，信息素释放总量Q，初始信息素值 Tci(i，j)，自抗扰控制器初始内部参数Gw(r、h、5 1、5 2、0 1、0 2、03、a1、a2、b); 步骤2、计算Gw(r、h、5i、63、@1、@2、@3、〇1、Q2、b)所对应的初始目标函数值 Y〇： Y〇=aAN〇+bT"se〇+cTset〇+dEss〇(D 其中，AN。为自抗扰控制器初始参数下根据电机运行后计算得出的超调量，Tfk。。 为自抗扰控制器初始参数下根据电机运行后计算得出的上升时间，Twt。为自抗扰控制器初 始参数下根据电机运行后计算得出的调节时间，E,,。为自抗扰控制器初始参数下根据电机 运行后计算得出的稳态误差； 步骤3、蚁群对自抗扰控制器的参数的寻优： 首先构建解空间：自抗扰控制器的每个参数由S位有效数字的数字序列组成，一 组参数（r、h、5 1、5 2、01、0 2、0 3、a1、a2、b)构成10s位的数字序列，参数的每一位数字 序列均由0~9组成，最终形成含有lOsX10个结点的网格； 其次，根据目标函数值Yk更新解空间每个结点的信息素，并得到一个最小目标函 数值； 步骤4、步骤3中得到的最小目标函数值所对应的自抗扰控制器参数即为最优参 数。 本专利技术的特点还在于， 步骤1中信息素重要程度因子a的取值范围为0~10。 步骤1中能见度重要程度因子0的取值范围为0~10。 步骤1中信息素挥发因子P的取值范围为0~1。 步骤3中根据目标函数值Yk更新解空间每个结点的信息素的具体步骤为： 步骤3. 1、妈蚁根据公式（2)选择参数每一位数字序列上的结点，并获得一组参数 G邸(r、h、51、52、01、02、03、曰1、曰2、b)，【主权项】1. ，其特征在于，具体按照以下步骤实 施： 步骤1、初始化参数：种群迭代次数M，种群中蚂蚁的个数m，信息素重要程度因子α，能 见度重要程度因子β，信息素挥发因子P，信息素释放总量Q，初始信息素值TtlQ, j)，自 抗扰控制器初始内部参数GQQ(r、h、δ η δ 2、β η β 2、β 3、a i、a 2、b); 步骤2、计算GQQ(r、h、δ2、βρ β2、β3、αι、a2、b)所对应的初始目标函数值Y Q: Y0= a Δ N 0+bTrise0+cTset0+dEss0 (I) 其中，八队为自抗扰控制器初始参数下根据电机运行后计算得出的超调量，I\is&为自 抗扰控制器初始参数下根据电机运行后计算得出的上升时间，TsrttlS自抗扰控制器初始参 数下根据电机运行后计算得出的调节时间，E sstl为自抗扰控制器初始参数下根据电机运行 后计算得出的稳态误差； 步骤3、蚁群对自抗扰控制器的参数的寻优： 首先构建解空间：自抗扰控制器的每个参数由s位有效数字的数字序列组成，一组参 数（r、h、δ η δ 2、β η β 2、β 3、a i、a 2、b)构成IOs位的数字序列，参数的每一位数字序列 均由0~9组成，最终形成含有IOsX 10个结点的网格； 其次，根据目标函数值Yk更新解空间每个结点的信息素，并得到一个最小目标函数 值； 步骤4、步骤3中得到的最小目标函数值所对应的自抗扰控制器参数即为最优参数。2. 根据权利要求1所述的，其特征在 于，所述步骤1中信息素重要程度因子α的取值范围为0~10。3. 根据权利要求1所述的，其特征在 于，所述步骤1中能见度重要程度因子β的取值范围为〇~10。4. 根据权利要求1所述的，其特征在 于，所述步骤1中信息素挥发因子P的取值范围为〇~1。5. 根据权利要求1-4任意一项所述的， 其特征在于，所述步骤3中根据目标函数值Y k更新解空间每个结点的信息素的具体步骤 为： 步骤3.1、蚂蚁根据公式（2)选择参数每一位数字序列上的结点，并获得一组参数 GKk(r、h、δρ δ。、βι、β。、运3、〇1、〇2、匕），其中，K e (1，Μ)，k e (1，m)，n (i, j)表示结点（i, j)的能见度，」#表示数字序列为i的结点上次所对应的数值； 步骤3.2、根据步骤3. 1得到的参数GKk(r、h、δ2、βρ β2、β3、ai、a2、b)控制电 机运行，获得电机的转速信息； 步骤3. 3、根据步骤3. 2中获得的电机转速信息计算电机的超调量Λ Nk、上升时间 I；isek、调节时间Tsetk、稳态误差Essk得到Y k为：且 k = k+Ι ; 步骤3. 4、根据步骤3. 3得到的Yk计算第k只蚂蚁在结点（i，j)上产生的信息素增量 Δ Tk(i, j)：则在第K次优化中，m只蚂蚁在结点（i，j)上产生的信息素的增量之和Λ τ (i，j)为：步骤3. 5、步骤3. 1到步骤3. 4进行m次循环，完成种群的一次优化，从Y m中选取 最小的目标函数值存储为YM，且K = K+1 ; 步骤3. 6、对步骤3. 5中种群优化后的结点信息素更新为τ K(i，j): τκ(?. j) = τκ-ι(?. j) 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种异步电机的自抗扰控制器的参数优化方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1、初始化参数：种群迭代次数M，种群中蚂蚁的个数m，信息素重要程度因子α，能见度重要程度因子β，信息素挥发因子ρ，信息素释放总量Q，初始信息素值τ0(i,j)，自抗扰控制器初始内部参数G00(r、h、δ1、δ2、β1、β2、β3、α1、α2、b)；步骤2、计算G00(r、h、δ1、δ2、β1、β2、β3、α1、α2、b)所对应的初始目标函数值Y0：Y0＝aΔN0+bTrise0+cTset0+dEss0              (1)其中，ΔN0为自抗扰控制器初始参数下根据电机运行后计算得出的超调量，Trise0为自抗扰控制器初始参数下根据电机运行后计算得出的上升时间，Tset0为自抗扰控制器初始参数下根据电机运行后计算得出的调节时间，Ess0为自抗扰控制器初始参数下根据电机运行后计算得出的稳态误差；步骤3、蚁群对自抗扰控制器的参数的寻优：首先构建解空间：自抗扰控制器的每个参数由s位有效数字的数字序列组成，一组参数(r、h、δ1、δ2、β1、β2、β3、α1、α2、b)构成10s位的数字序列，参数的每一位数字序列均由0～9组成，最终形成含有10s×10个结点的网格；其次，根据目标函数值Yk更新解空间每个结点的信息素，并得到一个最小目标函数值；步骤4、步骤3中得到的最小目标函数值所对应的自抗扰控制器参数即为最优参数。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：尹忠刚，杜超，孙向东，钟彦儒，
申请(专利权)人：西安理工大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61