資料介紹
本文提出了一種新的考慮到anti-windup的永磁交流伺服系統(tǒng)速度控制器的優(yōu)化設(shè)計(jì)方案,補(bǔ)償了速度控制器整定的非線性。通常采用傳統(tǒng)的線性分析方法獲得控制器參數(shù),然后通過(guò)嘗試法再調(diào)節(jié)控制器設(shè)定,本文使用一個(gè)變通的方法,即微粒子群的優(yōu)化策略去測(cè)試和補(bǔ)償速度控制器的參數(shù)變化。本文研究了滿載情況下考慮到anti-windup的速度控制器優(yōu)化方法,在DSP硬件平臺(tái)上得到了這種控制策略連續(xù)實(shí)時(shí)的測(cè)試結(jié)果。證明了PSO方法能夠替代傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)技術(shù)。
Abstract: In this paper, we describe a new optimum design procedure for speed controller considering anti-windup for PMSM drive system. Tuning of speed controller is complicated by nonlinearities. Usual practice obtains controller settings with conventional linear analysis methods and then tunes the settings using trial-and-error methods during commissioning. An alternative approach, using Particle Swarm Optimization algorithm devised to test and compare different parameters of speed controller, we search for the anti-windup speed controller to achieving the optimal compromise of variable speed at full load. The search is performed on-line, on the physical hardware, by continuously downloading and testing new solutions on a DSP running the control algorithms in real time. The controller obtained through PSO significantly outperforms alterative schemes obtained with conventional design techniques.
關(guān)鍵詞:微粒子群, 永磁交流伺服系統(tǒng), 整定
Keyword: Particle swarm, PMSM servo system, tuning
Abstract: In this paper, we describe a new optimum design procedure for speed controller considering anti-windup for PMSM drive system. Tuning of speed controller is complicated by nonlinearities. Usual practice obtains controller settings with conventional linear analysis methods and then tunes the settings using trial-and-error methods during commissioning. An alternative approach, using Particle Swarm Optimization algorithm devised to test and compare different parameters of speed controller, we search for the anti-windup speed controller to achieving the optimal compromise of variable speed at full load. The search is performed on-line, on the physical hardware, by continuously downloading and testing new solutions on a DSP running the control algorithms in real time. The controller obtained through PSO significantly outperforms alterative schemes obtained with conventional design techniques.
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