一种基于粒子群优化的异步电机转矩稳定性控制模型的制作方法

1.本发明涉及电机控制技术领域，具体地，涉及基于粒子群优化的异步电机转矩稳定性控制模型。


背景技术：

2.异步电机又称为感应电机，是一种交流旋转电机，转子在旋转磁场作用下获得转动力矩而转动。它具有结构比较简单、维护比较便捷、经济成本较低、运行效率较高、工作特性较好等特点，是人们日常生活中使用最普遍的电机，多用于为各类机械设备、家用电器提供动力，例如机床、风机、水泵、矿山机械、电风扇、电冰箱和洗衣机等等。异步电机主要由异步定子、异步转子和其它附件构成。异步电机在高速运行时的机械轴承由于磨损和有害气体或腐蚀性液体改变了异步电机原有的性能和精度，造成了异步电机气隙不均匀、绕组发热、温度升高等问题频繁，降低了异步电机的工作效率，缩短了其生命周期。为了实现异步电机的高精度自动化控制，需要对异步电机转矩稳定性控制模型进行优化设计。现有模型存在运行效率受参数变化影响严重、抗扰动性能较差以及运行稳定性能不理想等问题。鉴于上述不足，本发明提出一种基于粒子群优化的异步电机转矩稳定性控制模型设计方法，并通过实验反复测试表明，所提方法能够保证异步电动机的稳定、可靠、安全运行。


技术实现要素：

3.针对现有技术中的缺陷，本发明提出一种基于粒子群优化的异步电机转矩稳定性控制模型设计方法，并通过实验反复测试表明，所提方法能够保证异步电动机的稳定、可靠、安全运行。
4.为了达到上述目的，本发明的技术方案是首先根据异步电机的数学模型可得异步电机定子d轴和q轴的电压方程和异步电机的转子电压方程；然后计算异步电机的定子、转子磁链方程以及异步电机的电磁转矩；然后依据上述参数计算获得异步电机定子磁场定向坐标系统下的定子磁场和定子电流与转差角速度之间的关系；然后消除异步电机的电流耦合影响，计算此时异步电机的励磁电流；然后根据计算建立异步电机转矩稳定性控制模型；最后对上述异步电机转矩稳定性控制模型采用粒子群优化算法对异步电机的转速、励磁电流、输入转矩等参数变化进行优化控制设计。
附图说明
5.图1为仿真试验所选的八级异步电机示意图
6.图2粒子群优化过程中的异步电机动态响应图。
7.图3为异步电机转子电阻降低60％的优化结果。
8.图4异步电机转子电阻升高60％的优化结果。
具体实施方式
11.异步电机转矩稳定性控制原理如下所示：
12.异步机电磁转矩表达式如下：
[0013][0014]
上式中pn表示异步电机的极对数；ψr和ψs分别表示异步电机的定子磁链和转子磁链；is表示异步电机的定子电流；l
σ
表示异步电机单相转子漏感与异步电机定子漏感之和，l
σ
＝(lsl
r-l
m2
)/lm，其中ls和lr分别表示异步电机的定子电感和异步电机的转子电感，lm表示异步电机的定子和转子互感。
[0015]
异步电机的转子磁链方程如下：
[0016][0017]
上式中的d表示异步电机的d轴；τr表示异步电机的转子时间常数；ω表示异步电机定子磁链瞬时角速度。
[0018]
异步电机定子磁链方程如下：
[0019][0020]
将上述公式结合后可得电机转矩方程如下：
[0021][0022]
上式中，us表示异步电机的电压矢量；ωr表示异步电机的转子角速度；rs表示异步电机的定子电阻。
[0023]
因此在异步电机的一个采样周期ts内，异步电机的转矩变化计算表达式如下(且假设ψr≈ψs)：
[0024][0025]
由上式可知，对异步电机是假的电压矢量与当前异步电机定子磁通相垂直时候，能够得到异步电机的最大转矩变化量。
[0026]
又因为下式成立：
[0027][0028]
上式中c1、c2分别表示异步电机的惯性权重和加速度常数；α和β分别表示异步电机定子和转子的旋转角度。因此根据该式就能够实现异步电机转矩稳定性控制。
[0029]
异步电机的定子磁场定向转矩稳定性控制如下所示：
[0030]
将参考坐标系的d轴放在异步电机定子磁场方向上，异步电机的q轴超前定子磁链矢量为90
°
，此时异步电机的定子磁链只有d轴分量，表示为ψ
sd
，异步电机的q轴分量表示为ψ
sq
＝0，异步电机的励磁电流表示为i
sd
，则可得异步电机定子磁场定向坐标系统下的定子磁场和定子电流与转差角速度之间的关系式如下：
[0031][0032]
上式中ω
s1
表示异步电机转差角速度，根据此式可得ω
s1
，再出异步电机q轴电流耦合影响，依据不变性质原理，同时引入异步电机的解耦量ij，则此式异步电机的励磁电流如下所示：
[0033]isd
＝k
pi
(ψ
sd*
，ψ
sd
) ij[0034]
假设k
pi
(ψ
sd*
，ψ
sd
)表示异步电机的磁链转矩稳定性控制器输出值，结合定子磁场和定子电流与转差角速度之间的关系式可得：
[0035]
(1 τrp)ψ
sd
＝(1 τrp)l
skpi
(ψ
sd*
，ψ
sd
) (1 τrp)l
sij-ω
s1
τrl
σ
l
sisq
[0036]
上式中，如果满足以下公式：
[0037]
(1 τrp)l
sij-ω
s1
τrl
σ
l
sisq
＝0
[0038]
即可消除异步电机q轴电流耦合的影响，获得异步电机的解耦方程式如下：
[0039][0040]
上式中i
sq
表示异步电机的励磁电流，根据该式即可实现异步电机解耦转矩稳定性控制。
[0041]
对上述异步电机转矩稳定性控制模型采用粒子群优化算法对异步电机的转速、励磁电流、输入转矩等参数变化进行优化控制设计。具体步骤描述如下：
[0042]
假设在一个d维的异步电机转矩稳定性控制模型搜索空间中，x＝(x1，x2，...，xn)代表由n个粒子组成的种群。
[0043]
向量xi＝(x
i1
，x
i2
，...，x
id
)
t
代表第i个粒子在异步电机d为空间的位置。
[0043]
向量vi＝(v
i1
，v
i2
，...，v
id
)
t
代表异步电机转矩控制模型的速度。
[0044]
向量pi＝(p
i1
，p
i2
，...，p
id
)
t
代表异步电机模型种群的个体极值。
[0045]
向量pj＝(p
j1
，p
j2
，...，p
jd
)
t
代表异步电机模型种群的全部极值。
[0046]
在每次迭代过程中，粒子通过异步电机转矩稳定性控制模型的个体极值和种群全局极值更新自己的速度向量和位置向量，其更新表达式如下：
[0047][0048]
上式中c3代表异步电机的加速度常数；r1和r2代表分布在[0，1]区间内的异步电机转矩稳定性控制模型随机数。
[0049]
根据优化后的异步电机转矩稳定性控制模型个体计算bp设计网络的初始权值和初始阀值，采用训练数据，训练神经网络后预测异步电机转矩输出模型，将异步电机转矩稳定性控制的预测输出和期望输出之间的误差绝对值倒数作为粒子的适应度函数，其计算表达式为：
[0050]fi
＝1/abs(y
i-oi)
[0051]
上式中，yi表示异步电机转矩稳定性控制模型转速的期望输出，oi表示异步电机转矩稳定性控制模型转速的预测输出。并根据该式计算获得的异步电机转矩稳定性控制的粒子适应度函数最优解，实现对异步电机转矩稳定性优化的控制方法设计。