期刊文献+

无刷电机粒子群PID算法的优化研究 被引量:3

Optimization research of PSO-PID algorithm for the brushless DC motor
在线阅读 下载PDF
导出
摘要 针对无刷电机这样一个复杂的、耦合的非线性对象,传统的一些控制算法存在许多缺点,例如速度精度控制不够、响应速度慢等,其主要原因是对PID控制器的系数整定没有一个更合理的方法。在充分考虑了无刷电机的这种机械特性的基础上,提出了一种改进的粒子群算法,对PID系数进行了整定,并采用了线性方法调准速度权值,采用反余弦函数构造加速因子的调整策略。Matlab/Simulink仿真结果证明,此算法具有较好的快速性、稳定性和鲁棒性。 Aiming at a complicated coupling and non-linear brushless DC motor(BLDCM) servo system, the conventional algo- rithms have many disadvantages, such as less precision, lower speed response. The main reason is that it has not a good way to tuning the coefficient of PID. Taking the mechanical characteristics of BLDCM into consideration, an improved particle swarm op- timization(PSO) algorithm was presented to tune the coefficient of P'ID. The linear method was adopted to alignment inertial con- stant, and the anti-cosine function was adopted to adjust the learning factor. The Matlab/Simulink simulation results show that the algorithm has a good fast, stability, and robustness.
作者 任彧 徐晓柏
出处 《机电工程》 CAS 2008年第11期65-67,86,共4页 Journal of Mechanical & Electrical Engineering
关键词 粒子群 个体极值 全局极值 无刷电机 鲁棒性 particle swarm optimization(PSO) personal best group best brushless DC motor(BLDCM) robustness
  • 相关文献

参考文献5

二级参考文献15

共引文献15

同被引文献29

引证文献3

二级引证文献3

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部