基于微粒群优化算法的直流电机控制系统研究
基于微粒群算法的模糊控制在BLDCM中的应用
子第 ｔ 当前位 置 ； ；ｔ 为粒 子 第 ｔ （ 环 ） 代 （） 代 循 的 速度 ； 为非 负数 ，称 为 惯性 权 因 子 ，通 常取 ０ ８ ． １２ ． ，是控 制速 度 的权 重 ；Ｃ 、Ｃ 为 正 的加 速 常 ：
１ 微粒群优化算法
微粒 群 优 化 算 法 （ ａｔｌ Ｓ ａｍ Ｏ ｔ ｚｔｎ Ｐｒｃ ｗ ｒ ｐｍｉ ｉ ， ｉｅ ｉ ａｏ 简称 Ｐ Ｏ） 由美 国 Ｋ ｎｅｙ博 士 和 Ｅ ｅｈｒ博 士 Ｓ 是 ｅｎｄ ｂｒａｔ 于 １９ 提 出的一 种具 有 全局 寻优 能力 的优 化 工 ９５年 具 ，它来 自于 对 鸟 群 的 捕 食 行 为 的 模 拟 和 启 发 ，
并用于解决优化 问题。这种优化算法 比遗传算法 操作 简单 ，没 有遗传算 法 的交叉 、变异 等操 作 ，
参 数容 易调整 ，并 具 有 记忆 粒 子 最 佳位 置 的能 力 ，
当 较 小 时 ，粒 子 主 要 在 当前 解 的附 近 搜 索 ，局
部 搜 索 能 力强 ；当 ：０时 ，粒 子就 失 去 记 忆 性 。
控制。
（ ＋１ ＝ ｉ ｉ ＋Ｃ ＲｌＰ （）一 ｉ ｔ ）＋ ｉ ） Ｖ （ ） ｌ （ ｉｔ Ｘｉ ） ｊ （
Ｃ Ｒ ［ ｉｔ 一 ｉｔ ］ Ｇ （ ） ｉ ） （
ｉ ｉ
（） １
（） ２
（ ＋１ Ｘｉ ｔ， ＝１ ，２， ，ｄ 为 迭代 次 数 ；Ｘｉ ｔ 为 粒 … ，ｔ ｉ ） （
在 每一 次 迭 代 中 ，粒 子 通 过 跟 踪 这 两 个 最 优 值 来 更新 自己 。在 找 到这 两 个 最 优 值 时 ，粒 子 根 据 式 （） ４ 和式 （ ） 别 对 自己的速 度 和位 置进 行 迭 代更 ５分 新 ，直 至 满足 迭 代 终 止 条 件 。迭 代 终 止 条 件 根 据 具 体 问题 ，一 般 选 取 为 最 大 迭 代 次 数 或 者 粒 子 群
基于改进粒子群算法的双闭环直流电动机调速研究
直 流 电动 机具 有调 速范 围宽 ， 启动 转矩 大 ， 较 能
好地 实 现系统 平 滑调 速 的特 性控 制 ， 而且 调 速 时 能
０ 引 言
制 … 和运 动控 制 中 ， 传统 的 ＰＤ方 法往 往 不 能 但 Ｉ 满 足工业 生产 中的要 求 ， 学 者 都致 力 于将 智 能优 诸 化算 法 应用 于直 流 调 速 系 统 的 ＰＤ控 制 器 参 数 整 Ｉ
定 。 比如有学 者将 一种 高斯基 函数作 为隶属 函数来
摘
要 ： 针对 现行 ＰＤ控制器 参 数整定 与优 化 的缺 陷 ， 过将 一种 改进 的粒 子群 优 化算 法 （ Ｓ Ｉ 通 Ｐ Ｏ）
应用 于双 闭环 直流调 速 系统 ， 实现直 流 电动机 调速 及 ＰＤ控 制器 参 数在 线优 化 。采 用 系统 的阶 跃 Ｉ 响应 等对 改进 Ｐ Ｏ算法 的优化 结果进 行 对 比分析 ， 明改进 的 Ｐ Ｏ算 法 比传 统工 程设 计 法 能获得 Ｓ 表 Ｓ 更好 的动 态性 能指标 ， 以及 更 快 的跟 随性 与鲁棒 性 ， ＰＤ参 数优 化提供 了一个 综合性 能较好 的实 为 Ｉ
Ｂａ ｅ ｍ ｐ ｏ ｅ ｓ ｄ ｏｎ Ｉ ｒ ｖ ｄ Ｐａｒｃｅ Ｓｗａｒ Ｏｐ ｉ ｚ ｔ ｔ ｌ ｉ ｍ ｔ ｍｉａ ｉ ｏｎ
ＳＵ ｉ Ｙ ，ＸＵ ａ ｎ Ｘｉｏ ａ ｇ
（ ．Ｃ ｌ ｇ ｆ ｌ ｔｃａｄＡ ｔ ｔｎ Ｗｕ ａ ｎｖｒｔ ｏ ｅｈ ｏ ｇ ， ｈ ｎ４０ ７ ，Ｃ ｉａ １ ｏｅｅｏ ｅ ｒ ｎ ｕｏ ｉ ， ｈｎＵ ｉｅｓｙ ｆ ｃｎｌ ｙ Ｗｕ ａ ３ ００ ｈｎ ； ｌ Ｅ ｃｉ ｍａｏ ｉ Ｔ ｏ
２１ ０２年第 ４期
煤
矿
机 电
基于粒子群算法的微电网优化调度应用研究(四基于粒子群算法的调度模型)
基于粒子群算法的微电网优化调度应用研究（四基于粒子群算法的调度模型）微电网是指将分布式能源、电池储能、调度管理等集成在一起，形成一个小型、自治、可靠的能源系统。
微电网优化调度是指在满足用户需求和供电安全的前提下，对微电网进行最优的电力调度，以实现对电网资源的高效利用和能源的节约。
粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种模拟鸟群觅食行为的优化算法，其基本思想是通过不断迭代，使群体中的每个个体根据自身经验和群体经验，不断调整自己的位置，从而找到全局最优解。
由于粒子群算法具有全局能力强、收敛速度快等优点，逐渐成为微电网优化调度的有效方法之一1.调度指标定义：首先需要明确微电网调度的目标，常见的指标包括经济性、可靠性和环境友好性。
经济性指标主要包括成本最小化和效益最大化；可靠性指标主要包括电价和供电可靠性的平衡；环境友好性指标主要包括低碳排放和能源效率的提升。
2.系统建模：将微电网视为一个多领域的复杂系统，需要建立电力系统、储能系统、能源管理系统等的数学模型。
其中，电力系统模型通常采用潮流计算模型，储能系统模型通常采用储能装置的充放电特性模型，能源管理系统模型通常采用电价模型和电力需求模型。
3.优化目标函数定义：根据调度指标，将各个子系统的优化目标相结合，构建微电网的总体优化目标函数。
目标函数通常包括成本函数、可靠性函数和环境函数等。
4.约束条件定义：微电网调度必须满足一系列技术和经济约束条件，如供需平衡、电压合格、线路容量限制、储能装置充放电速率约束等。
5.粒子群算法优化：利用粒子群算法对微电网调度模型进行优化，通过迭代更新粒子的位置和速度，逐步最优解。
在过程中，需要设置合适的惯性权重、个体学习因子和社会学习因子等参数，以平衡全局和局部能力。
6.结果分析与优化：根据调度模型求解的结果，分析微电网的经济性、可靠性和环境友好性等指标，针对不足之处进行优化。
总之，基于粒子群算法的微电网优化调度模型可以通过定义调度指标、建立系统模型、定义目标函数、定义约束条件、进行粒子群算法优化等步骤进行实施。
基于粒子群优化的直流伺服系统PID控制
基于粒子群优化的直流伺服系统的PID控制前言随着电力电子资源的发展，直流机器将变得越来越用，在他们找到了广泛应用的范围之内，即汽车工业（电动汽车），使用弱势能的电池系统（电动玩具），应用电力拖动的万能机器系统等等。
直流电机的转速能适应比较大的裕度，以便提供容易的控制和高效的执行力。
这里有几种常规的数字控制器类型，在执行各种各样的任务时被用于控制直流电机：PID控制器，模糊逻辑控制器；或前两者的混合控制：使用在不同领域的PID-粒子群算法（PID-PSO），PID-神经网络，PID-遗传算法，PID-蚁群优化和最优模糊逻辑控制器。
PID控制器被广泛地应用于工业装置中，是因为它的简便和稳定性。
工业生产方法常受到参数和参数扰动的约束而改变，而这时则意味着会使系统变得不稳定。
因此，控制工程师将会寻找自动调谐程序。
从控制法来说，直流电机呈现出优越的控制参数，由于这个领域的解耦本质。
最近，许多先进的控制方法论，例如非线性控制，最优控制，可变结构控制，和自适应控制，在直流电机上，都被广泛的利用着。
然而，这些方法的理论基础，既复杂，又难以实现。
在瞬时变化和稳态响应下，PID控制的功能能对其进行处理，提供最简便和最有效的方法，在处理真实环境下的太多的控制问题下。
尽管这种方法的结构简单，鲁棒性好，获得最优的PID控制器协调增益是相当困难的。
PSO方法已经在应用中解决了复杂问题的最优化。
PSO作为先进的启发式算法，第一次被肯尼迪和埃伯哈特所引进；具有生物体的行为的激发主动性，比如鱼群和鸟群。
一般情况下，PSO被认为是一个简单的概念，容易实现，容易实现其效率。
不像其他的启发性技术，PSO灵活，并有良好的均衡机构提高其总体和局部的探究能力。
摘要在本文中，直流电机驱动的智能控制设计，使用粒子群算法（PSO）的方法实现PID最优控制的参数调整。
提出的方法有优越特点，包括容易实施，稳定收敛特性和非常高的计算执行效率。
在MATLAB环境下，时序PID-PSO控制器下的直流电机可以被仿真。
毕业论文：基于粒子群算法的控制系统PID参数优化设计(终稿)-精品
基于粒子群算法的控制系统PID 参数优化设计摘 要本文主要研究基于粒子群算法控制系统PID 参数优化设计方法以及对PID 控制的改进。
PID 参数的寻优方法有很多种，各种方法的都有各自的特点，应按实际的系统特点选择适当的方法。
本文采用粒子群算法进行参数优化，主要做了如下工作：其一，选择控制系统的目标函数，本控制系统选用时间乘以误差的绝对值，通过对控制系统的逐步仿真，对结果进行分析。
由于选取的这个目标函数的解析式不能直接写出，故采用逐步仿真来实现；其二，本文先采用工程上的整定方法（临界比例度法）粗略的确定其初始的三个参数p K ，i K ，d K ，再利用粒子群算法进行寻优，得到更好的PID 参数；其三，采用SIMULINK 的仿真工具对PID 参数优化系统进行仿真，得出系统的响应曲线。
从中发现它的性能指标，都比原来有了很大的改进。
因此，采用粒子群算法的优越性是显而易见的。
关键词 目标函数；PID 参数；粒子群算法；优化设计；SIMULINKOptimal design of PID parameter of the control system based on Particle Swarm OptimizationAbstractThe main purpose of this paper is to study the optimal design of PID parameter of the control system based on Particle Swarm Optimization and find a way to improve the PID control. There are a lot of methods of optimization for the parameters of PID, and each of them has its own characteristics. The proper methods need to be selected according to the actual characteristics of the system. In this paper we adopt the Particle Swarm Optimization to tune the parameters. To finish it, the following tasks should be done. First, select the target function of the control system. The target function of the control system should be chosen as the absolute value of the error multiplied by time. Then we simulate the control system gradually, and analyze the results of the process. Because the solution of the target function cannot be worked out directly, this design adopts simulation gradually. Second, this paper adopts the engineering method (the critical ratio method) to determine its initial parameters p K ,i K ,d K , then uses the Particle Swarm Optimization to get a series better PID parameters. Third, this paper uses the tool of SIMULINK to optimize the parameters of PID and gets the response curve of the system. By contrast with the two response curves, it is clearly that the performance has improved a lot than the former one. Therefore, it is obviously to find the advantages in using the Particle Swarm Optimization.Keywords : target function; PID parameters; Particle Swarm Optimization; optimal design; SI MULINK目录1 绪论 (1)1.1 研究背景和课题意义 (1)1.2 基本的PID参数优化方法 (1)1.3 常用的整定方法 (2)1.4 本文的主要工作 (4)2 粒子群算法的介绍 (5)2.1 粒子法思想的起源 (5)2.2算法原理 (5)2.3 算法流程 (6)2.4 全局模型与局部模型 (7)2.5 算法特点 (8)2.6 带惯性权重的粒子群算法 (8)2.7 粒子群算法的研究现状 (9)3 用粒子群方法优化PID参数 (10)3.1 PID控制原理 (10)3.2 PID控制的特点 (11)3.3 优化设计简介 (11)3.4 目标函数选取 (12)3.5 大迟滞系统 (13)3.6 加热炉温度控制简介 (16)3.7 加热炉系统的重要特点 (16)3.8 加热炉的模型结构 (17)4 系统仿真研究 (19)4.1 工程上的参数整定 (19)4.2 粒子群算法参数整定 (20)4.3 结果比较 (21)4.4 P、I、D参数对系统性能影响的研究 (22)4.5 Smith预估补偿器 (24)结论 (26)致谢 (27)参考文献 (28)附录 (29)1 绪论1.1 研究背景和课题意义在现代工业控制领域，PID 控制器由于其结构简单、鲁棒性好、可靠性高等优点得到了广泛应用。
基于改进粒子群算法的无刷直流电机调速控制研宄
设计与研究11基于改进粒子群算法的无刷直流电机调速控制研宄黄伟王佳佳谢威付家兴(上海电力学院，上海200090)摘要：无刷直流电机（B L D C M)是一变量多、存在强耦合关系的复杂非线性系统，用传统的P I D控制方 法寻找合适的P I D参数十分困难，进而很难提高B L D C M系统的控制性能。
针对这一问题，基于粒子群算法优良 的寻优能力，提出一种改进粒子群算法的B L D C M自适应P I D速度控制算法。
该算法对P I D控制器的参数进行自整定，提高了 P I D控制器适应外在变化的能力。
经过仿真发现，经优化后的B L D C M系统具有很好的静、动态 特性，转速响应快，抗负载扰动能力强。
关键词：无刷直流电机粒子群优化算法自适应控制PID引言当今社会，电机作为工业生产、家用电器等设备的重要 执行部件，在很多场合要求必须具备精度高、速度快、效率 髙等特点。
无刷直流电机也因为所具有的优异性能，得到了 使用者的亲赖，主要表现在结构简单、效率高、没有励磁损耗、调速性能好等方面。
尤其在当今大力提倡节能环保的大形势 下，BLDCM高效率的特性更凸显了其应用的巨大潜力。
因此，无刷直流电机的控制也成为研宄的热点。
常规无刷直流电机一般采用传统的P I D控制。
传统PID 控制是一种线性控制器，结构简单，需整定的参数少，是当 今工业控制中应用非常广泛的控制算法。
尽管传统P ID控制 器有这一系列优点，但它的缺陷也日益凸显。
传统P ID控制 器要想取得满意的控制效果，必须找到合适的参数。
在复杂 的工业生产现场，负载、温度、压力等随时可能变化，甚至 模型结构都会发生变化。
其次，无刷直流电机所具有的非线 性特点进一步増加了 P I D参数整定的难度。
采用传统PI D控 制器，以整定好的P I D参数去适应复杂变化的外界环境，想 要达到满意的控制效果是很困难的。
为弥补传统PI D控制器 存在这种不足，近年来，学者们提出了各种智能算法来优化 P I D控制器的参数，智能算法也在工控过程中逐渐被重视，并得到了一定程度的发展。
南京师范大学学报(工程技术版)第6卷(2006年)总目次
多喷管引射器试验研究与数值模拟…………………………………… 缪亚芹 ， 王锁芳 ， 吴恒刚 （ ，８ ２６ ） 台阶式篦齿封严特性 的数值模拟 ……………………………………………… 缪文静 ， 王锁芳 （ ， ） ２７ ２ 典型管段 中膨胀节 的选型 ……………………………………………………… 杜明霞， 李永生 （ ， ） ２７ ７
彩色图像的矢量阈值 自适应分割算法 ………………………………………… 刘 怀， 黄建新 （ ， ） ２１ ８
一
种改进的二值图像像素标记算法 ………… 等 ２２ ３
基于微粒群优化算法的文本模糊聚类方法 …………………………………… 杜长海 ， 吉根林 （ ， ） ２３ ０ 基于半随机矩阵的 Ｌ Ｐ Ｄ Ｃ编码器的 Ｖ ｒｏ Ｄ 设计 …………… 尹晓琦， ｅｌ Ｈ Ｌ ｉｇ 殷奎喜 ， 赵 心外膜标测系统图形显示软件的设计 …………………………… 侯凤 贞， 马小飞， 杨
一
种适用于不规则分布数据的混合聚类算法………………………… 马志民， 陈汉武， 张
军 （， ） １５ ７
基于 ＩＯ Ａ Ａ算法的自组织单输入单输 出 Ｔｓ ＳＤ Ｔ － 模糊系统
……… 陆伟峰 ， 朱庆保 ， 崔红梅 （ ，１ １６ ） 荔， 鲍培 明， 张书亮 （ ， ） １６ ７
Ｇ Ｌ Ｍ 空间数据的对象化存储研究 …………………………………… 於
基于 Ａ Ｐ考虑用户支付意愿的输 电阻塞管理综合方法 ……………… 赵彩虹 ， Ｈ 仇玉萍， 王
启 （ ，） ２１
发 电系统可靠性指标及计算 …………………………………………………… 陈可科 ， 韩如 月 （ ， ） ２ｌ ３ 利用 Ｆ Ｔ Ｄ Ｄ与传输方程混合计算散射系数的方法 …………………………… 周百新 ， 王思聪 （ ， ） ３ｌ ４ 电磁场有限元分析的快速数值方法研究 …………………… 赵 阳，Ｄ ＡＩ ｔ，Ｄ Ａ Ｓｔｈ（ ，） Ｕ Ｐ ａ Ｕ Ｐ ａｓ ４ １ ｉ ｉ 阳， 沈雪梅 ， （ ，） 等 ４５
基于粒子群优化模糊控制器永磁同步电机控制
科技资讯 SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION
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科 技资讯 2019 NO.13 SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION
动力与电气工程
图1 粒子群优化自适应模糊控制器的结构
图2 粒子群优化模糊闭环矢量控制仿真模型 从2nm升到10nm，比较不同结果表明，当转速达到稳定状态 时，仅低于指令值。在999r/s产生的误差较小，而且PFC控制 器依然要比PID控制器的性能好。通过数据我们发现转矩 曲线比较平滑，启动过程中只有较大的超调量。这主要是由 于电机带负荷启动过程中需要较大的扭矩，不适合更精确 控制扭矩的场合。在今后的控制策略中引入转矩控制，可以 减小起动转矩的过冲。
1 粒子群的优化算法 该 算 法目前已经在 很 多领域中实 现了应 用。首先 对一
组随机粒子进行初始化，用迭代法求出最优解。在迭代过 程中，粒子 通 过 跟 踪极值 来更 新数 据，其中一 个是 粒子本 身的最优解，即单个极值。而另外一个是整个种群中的最 优解，我们将其称为是全局机制。经过及时寻找到两个值 后，可以根据公式来更新速度和位置。
摘 要：在此次研究中，提出了永磁同步电机控制策略，借助粒子群算法的途径，对模糊控制器的3个比例因子参数进行实
时优化设计，从而充分发挥 其性能和作用，为验 证 这一方法是否具有有效性 进行了仿真 模型验 证，结果 发现该系统具有
较强的鲁棒性，能够实现跟踪负载变化，响应较快，而且准确度高，进一步说明粒子群优化方法在电动机中车有一定的可
3 仿真模型实验 图2为粒子群优化模糊闭环矢量控制仿真模型。 在速度环中，速度为1000r/s，反馈引起的速度误差被发
送到PSO。当模糊控制器的3个参数进行优化，输出U作为电 流指令进入电流回路时，PWM产生方式为空间矢量PWM， 输出的三相正弦电流驱动电机。采用了ID等于零的控制系 统策略。在实验过程中，我们对常规PID控制器和PFC控制 器系统进行仿真实验。其中负载转矩需要从2nm升至10nm， 观察各变量，对于越级信号的响应情况。我们将转速定为 100r/s，分别比较两种控制下转速响应情况。结果发现无论 响应速度为多少，和超调量大小，其PFC控制器都优于PID 控制器的响应速度。同时发现PFC控制器下转距当发生突 变时，速度相对平稳，超调量小。为了测试粒子群优化控制 系统的高速性能，我们将对其进行加速，调至1000r/s，转矩
基于粒子群优化算法的电力系统经济调度研究
基于粒子群优化算法的电力系统经济调度研究电力系统是现代社会的重要基础设施之一，电力的经济调度对于电力系统的稳定运行和经济效益具有重要意义。
基于粒子群优化算法的电力系统经济调度研究成为当前电力系统调度领域的热点问题，本文将对该研究进行详细探讨。
电力系统经济调度是指在满足用户需求和电力系统运行安全的前提下，合理安排发电机组的出力和电力交易，以达到发电成本最小化的目标。
传统的电力系统经济调度通常采用基于梯度搜索的优化算法，如牛顿法和梯度法等。
然而，这些算法往往容易陷入局部最优解，收敛速度较慢，且对初始参数较为敏感。
为了克服这些问题，研究者提出了基于粒子群优化算法的电力系统经济调度方法。
粒子群优化算法是一种模仿鸟群或鱼群觅食行为的优化算法，它通过模拟搜寻动物的行为，寻找最优解。
该算法的基本思想是将解空间中的每一种解看作是一个个体（粒子），通过模拟粒子在解空间中搜索的过程来寻找最优解。
具体来说，粒子群优化算法通过更新每个粒子的位置和速度，以及利用全局最优解和个体最优解的信息来引导搜索方向，从而找到最优解。
在电力系统经济调度中，粒子群优化算法可以被应用于以下几个方面：首先，粒子群优化算法可以用于调度计划的制定。
通过将电力系统的经济调度问题转化为一个优化问题，可以用粒子群优化算法求解最优的发电机组出力。
粒子群优化算法能够在搜索空间中寻找最优解，从而帮助制定合理的调度计划，实现经济运行。
其次，粒子群优化算法可以用于电力交易的优化。
在电力市场中，发电企业和用户可以通过交易来实现经济效益的最大化。
而交易的优化往往涉及到电力的定价和调度安排。
粒子群优化算法可以用于根据市场需求和供求关系，求解最优的交易定价和调度计划，从而提高市场效率，降低成本。
此外，粒子群优化算法还可以应用于电力系统的可靠性和稳定性优化。
电力系统的可靠性和稳定性对于保障电力供应的连续性和质量具有重要意义。
通过将电力系统的可靠性和稳定性指标纳入到粒子群优化算法的目标函数中，可以得到一种基于可靠性和稳定性的经济调度方案，从而提高电力系统的整体性能。
基于粒子群算法的微电网优化调度研究的开题报告
基于粒子群算法的微电网优化调度研究的开题报告1. 研究背景和意义随着能源需求的持续增长和环境问题的日益突出，微电网（Microgrid）技术得到了快速发展，被广泛应用于城市、工业园区、农村地区和海岛等场景中。
微电网是一种基于分布式能源资源（DER）的电力系统，可以通过综合利用风能、太阳能、水能等多种能源来源，提高能源利用率，并将能源供应与电网解耦来实现本地化的电力供应。
微电网具有能源供应的安全可靠性、能源利用的经济性和环境污染的减少等优点，而且可以推动电力系统向分布式、智能化、绿色低碳化等方向发展，因此被认为是未来电力系统的重要发展方向。
在微电网的运行过程中，优化调度问题是一个至关重要的问题，涉及到能量数据的收集和分析、综合能源负荷预测、能源供需平衡和能源调度等方面，对于提高微电网能源利用效率、降低系统运行成本具有重要作用。
而通过建立微电网数学模型，并运用优化算法实现优化调度也是微电网研究的重要方向之一。
目前，主要的微电网优化算法包括基于遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法、人工神经网络等。
这些算法具有不同的优缺点，其中粒子群算法具有搜索速度快、易于实现、收敛性好等特点，已经被广泛应用于微电网优化模型中。
2. 研究目标和内容本文将以粒子群算法为基础，研究微电网的优化调度问题。
具体研究内容如下：（1）建立微电网的数学模型，考虑微电网的供电服务性能、电力质量、可靠性及经济性等因素，制定优化调度目标函数。
（2）基于粒子群算法，设计微电网优化调度算法，确定约束条件、定义粒子、速度和适应度函数等。
（3）进行算法实现并应用于实际微电网系统，模拟分析算法的优化性能，并与其他优化算法进行比较。
（4）分析改善方案，提出微电网优化调度的实用性推广方案和相关技术应用前景，为微电网的普及和应用提供支撑。
3. 研究方法和步骤本文将采用以下方法和步骤：（1）文献阅读和调研，了解微电网的基本概念、原理、技术及研究现状；（2）建立微电网的数学模型，包括负载模型、能量存储模型、能量供应模型等；（3）基于粒子群算法，设计微电网优化调度算法，并进行算法实现；（4）选取适当的微电网数据进行仿真实验，分析算法的优化性能，并与其他优化算法进行比较；（5）分析仿真实验结果，提出改善方案和实用性推广方案，为微电网实际应用提供支撑。
基于粒子群优化设计的直流无刷电机控制系统研制
第44卷2011年第8期8月MICROMOTORSVol.44．No.8Aug.2011收稿日期：2010-12-02基金项目：江西省教育厅2009年科技项目（GJJ09244）作者简介：任志斌，博士，副教授，研究方向：电力电子技术与伺服控制。
E-mail ：renzhibin824@ 基于粒子群优化设计的直流无刷电机控制系统研制任志斌，王业占，梁建伟（江西理工大学机电工程学院，江西赣州341000）摘要：针对直流无刷电机控制器优化设计的问题，提出了基于粒子群优化PSO 算法的比例、积分和微分（PID ）控制器的优化设计方法。
结合PSO 的基本原理和BLDC 系统的控制策略，考虑到综合评价系统的各项性能指标，给出了优化PID 控制器设计的步骤。
仿真和实验结果表明：该方法能搜寻到最优或次最优的参数数值，优化得到的控制器速度响应快、超调量小，有效地提高了直流无刷电机控制的动态性能。
关键词：直流无刷电机；粒子群优化；伺服控制中图分类号：TM36+1文献标志码：A文章编号：1001-6848（2011）08-0064-03Controlling of Brushless DC Motor Based on Particle Swarm Optimization ControllerREN Zhibin ，WANG Yezhan ，LIANG Jianwei（School of Mechanical and Electrical Engineering ，Jiangxi University of Science and Technology ，Ganzhou Jiangxi 341000，China ）Abstract ：To deal with the methods in optimal controller design for BLDCM servo system ，a novel propor-tional-integral-derivative （PID ）controller design method was proposed based on particle swarm optimization（PSO ）algorithm．By combining the principle of PSO and control strategy for BLDCM servo system ，the pro-cedures for optimal PID controller design were achieved．Considering overall evaluation of the system per-formance ，a new evaluation strategy was introduced during the optimization processes．The simulation and experimental results show that the proposed method can locate the optimal or near optimal parameter space ，the optimized PID controller has rapid response and low overshoot ，and can effectively improve the dynamic performance for the servo system．Key words ：brushless DC motor ；particle swarm optimization ；servo control0引言直流无刷电机由于体积小、可靠性高等特点，已经得到了广泛的应用。
粒子群优化算法在电力系统调度中的应用实践
粒子群优化算法在电力系统调度中的应用实践1. 引言电力系统是现代社会不可或缺的基础设施之一，其稳定运行对于保障经济发展和社会生活的正常运行至关重要。
电力系统调度是指合理安排电力系统的发电、输电、配电等各项计划，以实现电力供需的平衡和最优化运行。
传统的电力系统调度问题具有高度的非线性、离散性和复杂性，传统的优化方法面临着求解效率低、易陷入局部最优等问题。
而粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)通过模拟鸟群觅食行为的优势，能够有效地解决电力系统调度问题，提高电力系统的运行效率。
2. 粒子群优化算法原理粒子群优化算法是一种模拟自然界群体行为的智能优化算法。
其基本原理是利用群体中各个个体之间的协作和竞争关系，通过不断更新个体的速度和位置，逐步寻找全局最优解。
粒子群优化算法的核心思想可以用以下三个方面来概括：（1）位置更新：粒子的位置表示待优化问题的一个解，粒子在搜索空间中以一定的速度移动，并不断更新自身的位置。
（2）速度更新：粒子的速度决定了粒子在搜索空间中的搜索方向和步长，通过速度更新，粒子能够向更优的解空间靠近。
（3）个体和全局最优解更新：每个粒子有自己的个体最优解，同时也有全局最优解。
粒子通过个体和全局最优解的比较，不断更新自身的速度和位置，直到达到最优解。
3. 粒子群优化算法在电力系统调度中的应用粒子群优化算法在电力系统调度中有广泛的应用，包括电力系统发电计划、输电网优化和配电网优化等方面。
（1）电力系统发电计划电力系统发电计划是电力系统调度的核心问题之一。
通过粒子群优化算法，可以优化发电计划，实现供电的平衡和经济性最大化。
算法通过不断更新粒子的速度和位置，搜索最优解，可以有效地解决电力系统发电计划中的非线性多目标优化问题。
（2）输电网优化输电网优化是电力系统调度的重要组成部分。
粒子群优化算法可用于输电网的潮流分配、网络结构优化和经济调度等问题。
算法能够搜索出潮流分布最优的输电网结构和输电线路参数配置，优化传输损耗，提高输电网的经济性和可靠性。
基于粒子群优化设计的直流无刷电机控制系统研制
第４ ４卷 ２１ ０ １年
第 ８期 ８月
擞 １机 ｌ 『
Ｖ１４ Ｎ． ０４． ｏ ． ８
Ａａ ． ０ｌ１ ｔ ｆ２
基 于粒 子 群 优 化 设 计 的 直 流 无 刷 电机 控 制 系统 研 制
任 志 斌 ，王 业 占 ，梁建 伟
（ 西 理 工 大 学 机 电工 程 学 院 ，江 西 赣 州 江 ３ １０ ） ４ ００
Ａｂｓｒ ｃ ：Ｔｏ ｄ ａ ｔ ｈ ｔ ｏ ｓ ｉ ｐｔ ｌｃ ｎ ｒｌｅ ｅ ｉｎ ｆｒ ＢＬＤＣＭ ｅｖ ｙ ｔｍ ，ａ ｎ ｖ ｌｐ ｏ ｏ — ｔａ ｔ ｅ ｌｗｉｈ ｔ ｅ ｍｅ ｈ ｄ ｎ ｏ ｉ ｏ ｔｏｌ ｒｄ ｓｇ ｏ ｍａ ｓ ｒ ｏ ｓ ｓｅ ｏ ｅ ｒ ｐ ｒ
基于粒子群算法的无刷直流电机调速系统应用研究
无 刷 直 流 电机 （ ｒｓｌ ｓｄｒｃ ｃ ｒ ｎ ｔｒ ｂｕｈｅ ｉ ｔ ｕｒ ｔ ｏ ， ｓ ｅ ｅ ｍｏ Ｂ Ｄ Ｍ） Ｌ Ｃ 是近 年来 随着 电力 电子器 件 及 新 型永 磁 材
自调 整 功能 ， 参数 全 由人 为设定 ， 对无 刷直 流 电机 针
这种 强 时变非 线 性 控制 系统 ， 常规 模 糊 控 制 器 显然
既具有交流电机结构简单 、 运行可靠 、 维护方便等优
点， 又具有 直 流 电机 那样 良好 的调 速 性 能而 无 机 械 换 向器等 优势 ， 随着 电力 电子工 业 的发展 ， 刷直 流 无 电机 的应用 将 会更 加普 及 … 。 模 糊 控制 技术 是建 立在 模糊 控 制理论 基 础上 的 新 兴控 制技 术 ， 它不 依 赖 精 确 的 数 学模 型 ，对 参 数 的变化 不 敏感 ， 应 性 强 ， 有 很好 的鲁棒 性 。在 适 具 实 际应 用过 程 中 ， 于 时变参 数 非线性 系统 ， 对 常规模 糊 控制 所依 赖 的控 制 规 则 缺 乏 在线 自学 习 能力 ， 控 制 器参 数 缺 乏 自调 整 能 力 ， 以 满 足 控 制 需 要 ＿ 。 难 ２
ｆ ｚｙ ｌｇ ｃ ｃ ｎ ｒ ｌｅ ｓ ｄ ｎ ｐ ｒｉｌ ｗａ ｌ ｐ ｉ ｚ ｔｏ ｓ ｐｒ ｓ ｎ ｅ ｕ ｚ ｏ ｉ ｏ ｔｏｌ ｒｂａ ｅ ｏ ａ ｃｅ ｓ ｒｎ ｏ ｔｍｉａｉ ｎ ｉ ｅ ｅ ｔ ｄ． Ｐ ｒｉｌ ｗａｌ ｐ ｉ ｚ ｔｏ ｓ ｔ ａ ｃｅ ｓ ｒｎ ｏ ｔｍｉａｉ ｎ ｉ ｔ ｕｓ ｄ ｔ ｐ ｉ ｚ ｈ ｅ ｒ ｍｅｅ ｓ ｏ ｕ ｚ ｏ ｉ ｃ ｎ ｒ ｌｅ ．Ｔｈ ｓ ｏ ｔｏｌ ｒ ｉ ｐ ｌ ｄ ｉ ｈ ｃ ｎ ｒ ｌｏ ｅ ｏ ｏ ｔ ｍｉｅ ｔ ｒ ｅ ｐａ ａ ｔ ｒ ｆ ｆ ｚ ｙ ｌ ｇｃ ｏ ｔｏ ｌｒ ｉ ｃ ｎ ｒ ｌｅ ｓ ａ ｐ ｉ ｎ ｔ ｅ ｏ ｔｏ ｆ ｅ ｂｒ ｓ ｌ ｓ ｕ ｈ ｅ ｓＤＣ ｔ ｒ ｎ ｕ ｅ ｉ ｐ ｅ ｏ ｐ ｎ ｈ ａ ｃｏ ｅ ｌｏ ｃ ｎ ｒ ｌ ｙ ｔ ｍ．Ｓ ｍｕ ａ ｉｎ ｒ ｓ ｌｓ ｍｏｏ ．ａ ｄ ｓ ｄ ｎ ｓ ｅ ｄ ｌ ｏ ｉ ｔ ｅ ｄｕ ｌ ｌ ｓ —ｏ ｐ ｏ ｔｏ ｓ ｓｅ ｉ ｌ ｔ ｅ ｕ ｔ ｏ ｐｒ ｖ ｈｅ ｆｅ ｉ ｌｔ ｆ ｔ ｅ ｃ ｎ ｒ ｌ ｓ ｓｅ ｉ ｅ ｌｔｍｅ Ｅｘ ｅｌ ｎ ｅ ｉ ｉｉ ｎ ｄａ ｔ ｂｌｔ ｓ ｗｅｌａ ｏ ｅ ｔ ｘｂｉｉ ｏ ｈ ｏ ｔｏ ｙ ｔｍ ｎ ｒ ａ ｉ ． ｌ ｙ ｃ ｌｅ ｔｆ ｘ ｂｌｔ ａ ｄ ａ ｐ ａ ｉ ｙ ａ ｌ ｓ ｌ ｙ ｉ
基于粒子群优化算法的电力系统优化研究
基于粒子群优化算法的电力系统优化研究随着我国电力行业的快速发展，电力系统的优化问题日益凸显。
电力系统在运行过程中需要保证能源的高效利用和能源安全，同时还要满足市场需求，这就需要对电力系统进行优化调控。
而基于粒子群优化算法的电力系统优化研究，成为了当前电力系统优化的重要研究方向之一。
电力系统优化的研究电力系统优化研究主要是为了提高电力系统的效率和可靠性。
电力系统的优化主要包括三个方面：经济性、安全性和环境保护性。
其中，经济性是最为重要的一个因素，它直接影响到电力行业的发展和电力市场的竞争。
电力系统经济性主要是指在保证电力系统安全运行的前提下，以最小的成本提供最优质的服务。
具体而言，就是在系统的输电、配电、发电和负荷管理等方面进行优化调控，尽可能地节约能源和减少排放，达到经济、安全和环保的平衡。
而现有的电力系统优化方法主要包括传统的负荷流计算、建模和仿真等方法，以及智能计算、遗传算法、模糊控制、人工神经网络和粒子群优化等新兴方法。
粒子群优化算法粒子群优化算法是一种基于群体行为的全局优化算法，是一种仿生学算法，通过模拟生物个体的进化过程来达到优化的目的。
粒子群优化算法的基本思想是将待求解问题转化为将一组参数进行优化，这些参数可以是线性的、可微的，也可以是非线性的、不可微的。
在粒子群优化算法中，粒子代表着参数向量，在空间中随机生成一组粒子，然后通过相互之间的信息交换和群体之间的协作来搜索最优的解。
在搜索的过程中，每一个粒子都会根据自己的当前位置和速度来更新自己的位置和速度，以期望达到最优的解。
粒子群优化算法的适用性粒子群优化算法以其优异的全局搜索能力和高效的收敛速度，成为了当前电力系统优化研究中的热门算法之一。
具体而言，粒子群优化算法在电力系统调度、电网规划、发电优化以及电网的稳定性分析和控制等领域中，都取得了良好的效果。
1. 电力系统调度电力系统调度是电力系统运行的关键环节，主要包括负荷预测、发电计划、输电和配电计划等。
电机的粒子群优化设计研究
电机的粒子群优化设计研究摘要电机作为现代工业中不可或缺的设备之一，其性能的优化设计一直是研究的焦点之一。
粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）作为一种全局寻优算法，也被广泛应用于电机设计领域。
本文通过对电机的粒子群优化设计研究进行综述，介绍了PSO算法的原理和基本流程，并分析了其在电机设计中的应用、优势和不足之处。
最后，展望了未来电机粒子群优化设计的发展方向。
1.引言电机在现代工业中起着至关重要的作用，广泛应用于各个领域。
优化电机设计可以提高其性能和效率，降低能耗和成本。
而粒子群优化算法是一种通过模拟鸟群觅食行为的仿生智能优化算法，被广泛应用于各个领域的参数优化和函数拟合等问题。
因此，将粒子群优化算法应用于电机设计中，可以有效提高电机性能和降低设计成本。
2. 粒子群优化算法的原理和流程粒子群优化算法源于对鸟群觅食行为的模拟。
假设鸟群中的每只鸟代表一个解（即设计参数的取值），它们通过与周围鸟的交流和自身经验，不断改进自己的解，以寻找到最优的解。
粒子群优化算法的基本原理是通过对每个解的位置和速度的更新来搜索最优解。
粒子群优化算法的基本流程如下：1.初始化粒子群的位置和速度；2.计算每个粒子的适应度，即目标函数的值；3.更新每个粒子的速度和位置；4.重复步骤2和步骤3，直到满足终止条件。
3. 电机设计中的粒子群优化应用在电机设计中，粒子群优化算法可以应用于不同的方面，例如电机的结构设计、线圈设计、磁力设计等。
3.1 电机结构设计电机的结构设计涉及到转子、定子、磁极等的布置和形状设计。
传统的电机结构设计通常基于经验和试错方法，这种方法效率低且耗时。
而采用粒子群优化算法可以通过优化设计参数，找到更优的电机结构。
例如，可以通过优化磁极形状和布置，提高电机的磁场分布均匀性和转矩性能。
3.2 电机线圈设计电机线圈设计是确定导线的截面积、匝数和布置等参数。
传统的线圈设计通常基于经验公式和试错方法，很难找到最优解。
一种改进型无刷直流电机控制微粒群优化算法
一种改进型无刷直流电机控制微粒群优化算法孙玉胜;薛贺杰【摘要】Aiming at overcoming the weak anti-jamming capability when brushless DC motor of electric vehicle runs under the base speed range,an improved particle swarm optimization (PSO)algorithm was designed,that is,by changing the learning factor and inertia weight to optimize quantitative factors,scale factor and control rules of the fuzzy controller.The simulation results verifid that the algorithm had features of short control time,small overshoot,high anti-interference,so it could made the brushless DC motor achieve stable operation state over a wide speed range.%针对无刷直流电机在基速以下运行时抗干扰能力较弱的特点，设计了一种改进型微粒群优化算法（PSO），即通过改变学习因子和惯性权重来优化模糊控制器的量化因子、比例因子和控制规则。
仿真结果表明，运用该算法调节时间短、超调量小、抗干扰能力强，能够实现无刷直流电机在较宽速度范围内的稳定运行。
【期刊名称】《郑州轻工业学院学报（自然科学版）》【年(卷),期】2014(000)003【总页数】4页(P48-51)【关键词】无刷直流电机;微粒群优化算法;模糊控制;学习因子;惯性权重【作者】孙玉胜;薛贺杰【作者单位】郑州轻工业学院电气信息工程学院，河南郑州 450002;郑州轻工业学院电气信息工程学院，河南郑州 450002【正文语种】中文【中图分类】TM33无刷直流电机(BLDCM)具有结构简单、易于维护、调速性能好等优势，在许多领域得到了广泛应用.传统的电机调速一般采用模糊PID或模糊PI控制技术，因其参数易调整且结构简单［1］.但随着控制系统的复杂程度日益增加，尤其是对于多变量关联的时变非线性系统，传统模糊PID控制器控制参数缺乏自调整能力、鲁棒性差等缺点日益凸显［2］.实验证明，模糊控制器在控制规则优化、参数在线调节等方面存在着难以克服的缺陷，对控制器的性能有不良影响.对于类似电机控制的时变系统，当系统特性发生变化之后，必须对比例因子和量化因子进行实时动态调整才能实现控制系统的稳定运行.所以如何对模糊PID控制器相关参数进行优化，以满足无刷直流电机控制系统的要求，成为研究人员关注的热点，目前研究较多的有遗传算法、频域法等.其中，遗传算法效果较好，但存在收敛速度慢、运算量庞大等缺点.微粒群优化算法PSO(particle swarm optimization)是近年来提出的一种新型智能算法，具有均衡、灵活的寻优能力，且收敛速度快、易于实现.本文拟设计一种改进型微粒群优化算法，对模糊控制器参数进行在线优化，通过Matlab/Simulink建立无刷直流电机的调速模型，并通过仿真实验证明该系统的实用价值.由图1所示无刷直流电机等效电路可得无刷直流电机三相定子电压平衡方程图2为无刷直流电机双闭环调速系统结构图，速度环采用经改进型微粒群算法优化的模糊PID控制器，电流环采用滞环调节器.转速环在外侧作为主环，电流环在内侧作为副环.传统控制方案中应用较多的是模糊PID或PI控制方案，它们一般基于速度、电流进行控制，即通过模糊控制器对速度环偏差进行调节.将检测到的速度环偏差e及其变化率ec模糊化之后得到ΔKp，ΔKi，ΔKd，作为PID控制器的修正量，PID 的比例、积分、微分参数可分别由其初始值Kp0，Ki0，Kd0和修正量相加得到［2］.但在实际应用中，对于类似电机控制的多变量复杂时变非线性系统，模糊PID控制器无法满足控制要求，因其控制规则缺乏自学习能力、控制参数无法随环境变化自动调整.实验证明，隶属度函数的底宽、模糊规则的选择、比例因子与量化因子之间的关系，都会对模糊控制器尤其是无刷直流电机这种时变参数非线性控制系统的动态性能造成很大的影响［3］.所以，本文设计了一种改进型微粒群优化算法，对模糊控制器的相关参数进行实时优化.2.1 传统的微粒群优化算法PSO 算法是由 J.Kennedy和 R.C.Eberhart于1995年提出的一种演化计算方案.PSO算法中，每个待优化问题的潜在解都被认为是D维搜索空间的一个粒子，粒子以某一速度在搜索空间飞行，并依据自身历史经验及本种群其他粒子的经验信息进行位置、速度的调整.每个粒子均有一个经目标函数确定的适应度值，微粒性能的优劣程度由适应度值来确定［4］.初始化PSO得到一组随机解，然后通过迭代计算整个种群的最优解.每一次迭代过程中，微粒均通过跟踪2个极值点来进行自身位置、速度的更新，2个极值点分别是自身最优极值点Pi和种群最优极值点 Pg.传统PSO算法的数学描述为:由m个粒子构成的种群在D维搜索空间飞行，搜索进程中，每个粒子通过参考自身最优极值点和种群最优极值点进行自身位置、速度的更新.PSO算法在运行过程中，微粒的2个极值点会不断更新，结束时输出Pg. 式④中，c1，c2分别表示微粒的自我学习因子和社会学习因子，通常取正常数2;ε，η∈U［0，1］.学习因子使粒子不仅能够自我学习，而且能向种群内最优粒子学习，因此每一粒子均能自动向自身最优解及全局最优解靠近.2.2 改进的微粒群优化算法传统微粒群优化算法具有收敛速度快、概念简单的优点，但也存在易分散、精度低等问题.若V max、学习因子等参数设置较大，微粒群算法可能无法找到最优解，因而难以收敛;当收敛时，由于种群中所有粒子均趋向于最优解，搜索过程趋于同一化，从而影响后期收敛速度，且收敛至一定精度时无法再进行优化［6］.综上，本文提出了分段学习因子和时变权重相结合的改进型PSO算法，以进一步提高传统PSO算法的优化能力.1)分段学习因子对PSO算法的影响.公式④中c1，c2决定了微粒自身历史经验与种群经验对微粒搜索过程的影响程度，反映了微粒相互之间的信息交流.若c1，c2取恒定值时，通常置为常数，两者均取2时，一般能取得较好的效果;若c1，c2同步时变时，会降低算法最优解的质量;若c1，c2异步时变时，两者随时间异步变化，可在搜索初期使全局搜索能力增强，后期有效促进粒子收敛于全局最优解. 设置学习因子时，若c1过大，粒子会倾向于在局部范围内进行搜索;若c2较大，粒子会快速收敛于局部极值点.所以，在搜索初期可设置c1较大、c2较小，以使所有粒子分散至整个空间中，从而使粒子位置趋于多样性.迭代过程中，c1线性递减、c2线性递增，后期使c1较小、c2较大，以使粒子收敛于全局极值点的能力增强.2)时变权重对PSO算法的影响.惯性权重很大程度上决定了算法的性能，它可分为固定权重和时变权重，两者的特点各不相同.固定权重通常取0～1之间的数，它可使粒子在搜索过程中一直拥有相同的搜索能力.当固定权重设置较大时，微粒可向新区域进行搜索，增强了全局搜索与开发性能.当固定权重设置较小时，可强化微粒对当前区域的搜索能力.种群较小时需要加强对新区域的搜索能力，否则算法容易收敛，此时要将固定权重设置大一点;种群较大时，为使每个微粒个体能够专注于搜索自身周围区域，需设置较小的固定权重值［7］.时变权重表示在迭代计算中随时间对惯性权重进行线性递减，在搜索初期可使种群在较大惯性权重下，快速定位至最优解区域;在后期设置较小的惯性权重值，利用优秀的局部搜索能力发现全局最优解.相对于传统微粒群算法，具有时变权重的微粒群算法能够加快收敛速度、增强优化性能.本文设计的改进型PSO优化算法速度更新公其中，w min，w max值为常数，分别表示惯性权重的最小值和最大值;Iter表示当前迭代次数，(Iter-max)表示最大迭代次数.综上，本文在搜索进程中，一部分迭代计算使用固定学习因子，另一部分使用时变学习因子.在面向不同的寻优、尤其是多峰值搜索对象时，可以灵活调节粒子的自身经验和种群经验信息，从而使微粒能够较为快速、精确地向全局最优解收敛. 对种群中每一微粒的评价，都要通过对电机控制系统进行实验来检验.调用Fitness 函数计算每一微粒的适应度值fitness，函数输入量为系统的速度环偏差.若得到的适应度值好于当前最优极值点，则立即更新微粒的极值.种群中每个个体的适应度值都会在数组中记录，将所有适应度值与Pg比较，若所有粒子的适应度值最优解好于全局最优解，则将该微粒的适应度值置为全局最优解，并记录该微粒的序号. 笔者在Matlab/Simulink中建立了无刷直流电机的调速系统模型，以进行系统特性分析.仿真系统中，无刷直流电机各参数设置如下:三相定子绕组电阻R=1Ω，定子相绕组自感L=0.019 H，互感 M=-0.006 5 H，转动惯量J=0.006 kg·m2，转矩常数K T=0.018 5，反电势常数K e=0.443 5，阻尼系数 B v=0.000 2，极对数 p=1，额定速度n=2 000 r/min，直流供电电源为200 V，仿真时间 t=0.3 s.本文分别搭建了基于传统PSO算法优化和基于改进型PSO算法优化的模糊PID调速模型，2种方案的转速、电流响应波形如图3所示.改进型PSO算法的转速响应曲线由图3可以看出，在传统PSO优化算法控制模式下，当t=0.135 s时系统进入稳态;而在改进型PSO算法优化控制模式下，t=0.06 s系统即进入稳态，大大减少了调节时间.并且传统PSO算法超调量比较大，而改进型PSO算法基本无超调量，即改进型PSO优化算法能够有效减少系统超调量.当t=0.2 s加载1 N/m的负载时，改进型PSO算法控制方案的转速波动相对较小，且很快进入稳定状态.基于传统和改进型PSO算法的A相电流响应曲线如图4所示.由图4可以看出，在传统PSO算法优化控制模式下，电机启动初期峰值电流达45 A，在0.135 s进入稳态;而在改进型PSO算法控制模式下，启动初期峰值电流仅有20 A，0.1 s即进入稳态.即改进型PSO算法响应速度快、且能够有效减少对电网电压的干扰.所以，相比传统PSO算法优化模糊PID控制方案，改进型PSO算法优化控制方案具有调节时间短、超调量小、抗干扰能力强的优点.针对传统PSO优化算法易分散、精度低的缺点，本文设计了将分段学习因子和时变权重相结合的改进型PSO算法，用以优化模糊PID控制.仿真结果表明，运用改进型PSO优化算法具有响应速度快、超调量小、抗扰动能力强的优点，在一些复杂变量控制场合，如无刷直流直电机控制等，具有较好的实用价值.【相关文献】［1］付光杰，杨帛润，高俊莹.基于改进粒子群算法的无刷直流电机控制研究［J］.组合机床与自动化加工技术，2013(3):95.［2］赵建勇，许林荣，徐交建.无刷直流电动机双模式控制［J］.微特电机，2012，40(9):46. ［3］李凤祥，朱伟进.无刷直流电机双模控制技术研究与应用［J］.电机与控制学报，2013，17(3):70.［4］张焕琪.基于微粒群算法优化的模糊PID的无刷直流电机调速控制系统的研究［D］.济南:山东大学，2011.［5］包广清，刘家兵.基于粒子群优化模糊控制器无刷直流电机控制［J］.电气自动化，2009，31(2):30.［6］任志斌，王业占，梁建伟.基于粒子群优化设计的直流无刷电机控制系统研制［J］.微电机，2011，44(8):64.［7］蔡钟山，张认成，杨建红.沥青砂浆车液压系统的辨识与PID参数整定［J］.郑州轻工业学院学报:自然科学版，2011，26(5):27.。
基于粒子群优化的智能控制研究
基于粒子群优化的智能控制研究智能控制是指通过计算机和智能算法，对系统进行自主学习和自适应调整，以实现对系统的控制和优化。
传统的控制方法存在局限性，无法应对复杂的非线性系统和大规模系统。
而基于粒子群优化的智能控制算法，通过模仿鸟群的集体行为，以全局信息和局部信息来引导搜索，能够有效地解决这些问题，并取得了良好的效果。
一、粒子群优化算法的基本原理粒子群优化算法是一种演化算法，模拟了鸟群飞行行为中的群体智能。
其基本原理如下：1. 初始化一群粒子，每个粒子代表一个解。
2. 根据粒子的当前位置和速度，通过经验和信息交流，计算粒子的适应度值。
3. 更新粒子的速度和位置，寻找最优解。
4. 重复步骤2和步骤3，直到达到停止条件。
二、粒子群优化在智能控制中的应用粒子群优化算法在智能控制中广泛应用，下面以几个典型的应用领域为例进行介绍：1. 机器人路径规划机器人路径规划是指在给定的环境中，通过学习和优化，使机器人找到最优的路径来完成任务。
粒子群优化算法可以通过搜索最短路径、避免障碍物等方式，实现机器人路径规划的自动优化，提高机器人导航的效率和精确度。
2. 电力系统调度电力系统调度是指通过合理的功率调度，保证电网的稳定运行。
粒子群优化算法可以通过优化发电机组的出力、调整负荷等方式，实现电网运行的经济性和稳定性。
3. 智能交通信号控制智能交通信号控制是指通过智能算法对交通信号进行优化调度，以提高交通流的效率和道路的通行能力。
粒子群优化算法可以通过优化交通信号的变化时间和相位，实现道路交通流的最优化，减少拥堵和排队等问题。
4. 无人机航路规划无人机航路规划是指通过智能算法对无人机飞行航线进行规划和优化，以提高无人机的飞行效率和任务执行能力。
粒子群优化算法可以通过优化无人机的航路和速度等方式，实现无人机航路规划的自动化和优化化。
三、粒子群优化算法的优点与挑战粒子群优化算法在智能控制中具有以下优点：1. 全局搜索能力强：通过集体智能的信息共享和学习机制，在整个搜索空间中寻找到全局最优解。
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1.1 基本结构 调 速 系 统 主 要 由 主 控 模 块 、整 流 电 路 模 块 、电 机 驱
动 及 保 护 模 块 、电 压 电 流 检 测 模 块 、人 机 交 互 模 块 和 电 源模块等组成，系统整体设计框图如图 1 所示。
图 1 系统整体设计结构框图 Fig. 1 Structural diagram for overall design of system
（1.河南理工大学 电气工程与自动化学院，河南 焦作 454003；2.河南工业和信息化职业学院，河南 焦作 454003）
摘 要：针对现有直流电动机控制系统的特点和存在的问题，介绍以 STM32 单片机为控制核心的直流电机数字调速控
制系统。该系统利用 PWM 信号驱动控制直流电机，将模糊控制与微粒群算法相结合，优化模糊控制器的参数，实现直流电
2018 年 4 月 15 日 第 41 卷第 8 期
现代电子技术 Modern Electronics Technique
DOI：10.16652/j.issn.1004⁃373x.2018.08.029
Apr. 2018 Vol. 41 No. 8
121
基于微粒群优化算法的直流电机控制系统研究
刘海波 1，杨战旗 2，艾永乐 1
122
现代电子技术
2018 年第 41 卷
ห้องสมุดไป่ตู้
转变为电信号反馈给单片机；系统根据设定转速和反馈 转 速 信 号 的 偏 差 ，经 速 度 调 节 后 产 生 电 流 参 考 量 ，它 与 电流反馈量形成的偏差经电流调节后，利用微粒群算法 优 化 模 糊 控 制 器 ，在 线 自 动 调 节 模 糊 控 制 器 的 参 数 ，得 到 PWM 占空比的控制量，即改变直流电机电枢两端的 平 均 电 压 调 节 转 速 ，实 现 基 于 STM32 单 片 机 的 直 流 电 机转速电流双闭环调速，提高系统的性能和稳定性。 1.2 主控制器
Keywords：DC motor；STM32；fuzzy control；particle swarm optimization algorithm；PWM signal；closed⁃loop speed regu⁃ lation
当今，自动调控系统已经在各行各业得到了广泛的 应 用 和 发 展 。 直 流 电 动 机 因 其 控 制 性 能 好 、方 法 简 单 、 成本低和能够较大范围平滑调速等优点，在电气传动领 域占据着十分重要的地位[1]。随着微电子技术和计算机 技术的发展，以单片机为控制核心的数字直流调速系统 控制方法灵活便捷，测速精度高，抗干扰能力强，能达到 最优控制效果。本系统以 STM32 单片机为控制核心， 利用 PWM 信号驱动控制直流电机，结合电流传感器实 现转速电流双闭环直流数字调速系统。
Research on DC motor control system based on particle swarm optimization algorithm
LIU Haibo1，YANG Zhanqi2，AI Yongle1
（1. School of Electric Engineering and Automation，Henan Polytechnic University，Jiaozuo 454003，China； 2. Henan College of Industry & Information Technology，Jiaozuo 454003，China）
数字调速系统采用 STM32 单片机作为主控制器， 根据设定转速，利用转速测量模块检测转速信号并将其
收稿日期：2017⁃07⁃13
修回日期：2017⁃09⁃14
基金项目：河南省科技攻关重点项目（152102210228）
Project Supported by Key Project for Science and Technology Breakthrough of Henan Province（152102210228）
Abstract：In allusion to the characteristics and problems of the current DC motor control system，a DC motor digital speed regulation control system taking STM32 single chip microcomputer as the control core is introduced. In the system，PWM signals are used to drive and control the DC motor，fuzzy control is combined with the particle swarm optimization algorithm to optimize the parameters of fuzzy controller and realize the drive of DC motor and closed⁃loop speed regulation control. The experimental results show that the control system has a simple structure，good speed regulation performance，and strong anti⁃interference ca⁃ pability，which has a high promotional value in engineering application.
机的驱动和闭环调速控制。实验结果表明，该控制系统结构简单、调速性能好，并具有较强的抗干扰能力，在工程应用中有
较高的推广价值。
关健词：直流电机；STM32；模糊控制；微粒群优化算法；PWM 信号；闭环调速
中图分类号：TN964⁃34；TP273
文献标识码：A
文章编号：1004⁃373X（2018）08⁃0121⁃04