一种基于花朵授粉算法的无刷直流电机速度控制方法

本发明涉及无刷直流电机速度控制，具体为一种基于花朵授粉算法的无刷直流电机速度控制方法。

背景技术：

1、电动机是生活中常见的电器设备，而电动机的应用也十分的广泛，而高效节能的电力驱动装置开发对节约能源具有重大的影响，最近，由于有了额定值高达6000v和3000a的功率半导体器件，甚至不需要连接串联或并联器件，就可对驱动器的速度进行调节，在过去的几年里，三相直流无刷电动机已经在许多工业、家庭、商业和汽车应用中迅速崛起，因为它具有控制灵活性、高扭矩能力、无噪音运行、更高的效率、与传统电机相比更小的尺寸和体积等优点，因此，它正在减少燃料排放和消耗。

2、pid控制器通常用于无刷直流电机的速度控制，然而，速度控制器的性能主要取决于pid增益的调整，调谐就是找到合适的pid控制器的比例、积分和导数增益，以满足所需的性能，pid控制器的调谐是一项复杂的任务，主要通过试验和错误或基于规则的方法来完成，ziegler-nichols调谐方法是最著名的基于拇指规则的调谐方法。

3、但是现在手动调谐方法将花费更多的时间，并可能损坏控制过程中涉及的硬件，此外，基于规则的方法有时可能不支持某些高阶系统和没有时间延迟或很少时间延迟的系统，这就导致所有的传统优化方法都不能解决与高非线性相关的复杂工程问题；鉴于此，我们提出了一种基于花朵授粉算法的无刷直流电机速度控制方法。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于花朵授粉算法的无刷直流电机速度控制方法，该算法利用了开花植物的授粉行为，使用花粉算法对非线性无刷直流电机的pid增益进行了调整，能根据检测数据调节参数，实现对无刷直流电机速度的有效控制。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于花朵授粉算法优化pid参数的无刷直流电机速度控制方法，包括以下步骤：

3、s1，速度采集模块采集无刷直流电机的实时速度，将速度信息通过反馈模块发送给控制器模块，计算得到无刷直流电机的实时速度和设定速度之差；

4、s2，利用无刷直流电机的相电感，相电阻，反电势系数，转动惯量，极对数等参数基于matlab/simulink仿真平台设计增量式pid速度控制器，使用速度控制器的实际输出值与期望值之间的误差、前一次的误差、前前一次的误差进行控制得到增量式pid速度控制器的参数值；

5、s3，利用花朵授粉算法优化pid参数的比例系数(kp)，积分系数(ki)，微分系数(kd)进行优化；

6、s4，将系数更新后通过增量式pid速度控制器对pwm发生器产生的pwm波进行控制，pwm三相逆变器通过控制逆变器的输入源(直流电压)来控制无刷直流电机的转速。

7、优选的，所述步骤s2中，选用无刷直流电机期望速度值vε(t)和实际速度值v(t)的速度偏差e(t)、前一次的误差epre(t)和前前一次的误差epre_pre(t)作为增量式pid速度控制器的输入变量，将增量式pid速度控制器所计算参数值的pwm值作为输出变量，对pwm发生器产生的pwm波进行控制，pwm三相逆变器通过控制逆变器的输入源(直流电压)来控制无刷直流电机的转速。

8、优选的，所述步骤s3中，采用花朵授粉算法对增量式pid速度控制器的比例系数(kp)，积分系数(ki)，微分系数(kd)进行优化，优化包括以下步骤：

9、s301，初始化花朵授粉算法参数，设在一个dim维搜索空间中，初始化种群数量为popsize，最大迭代次数为maxiter，吸收系数为absorption，变异系数为cr，吸引系数为f，阻尼比为damping，搜索空间每一维的上、下边界为lowerbound、upperbound，初始化花粉种群每一个个体；

10、s302，选择适应度函数为寻找kp，ki，kd所编写的函数，以积分性能指标(ise)作为寻优目标函数，ise性功能指标的实用性和选择性较好，可以很好的评价系统的动态性能和稳态性能

11、s303，输入系统控制参数，即用于寻优的花粉种群数量popsize，寻优过程中的最大迭代次数maxiter，寻优因子的维度dim，维度应与寻优因子数相同，以及上、下边界lowerbound、upperbound；

12、s304，计算种群所有个体的适应度值并选择适应度最佳的个体位置，把它的位置设为当前花粉位置；

13、s305，位置更新过程模拟花朵的授粉过程，在花朵授粉算法中，搜索阶段被分为局部搜索阶段和全局搜索阶段，局部搜索阶段模拟花授粉过程的近距离授粉，即自花授粉现象；而全局搜索阶段模拟花授粉过程的远距离授粉，是通过昆虫、鸟类、蝙蝠等生物进行的异花授粉现象，在算法寻优过程中，局部搜索阶段和全局搜索阶段通过转换概率进行随机切换，从而达到平衡算法局部搜索能力和全局搜索能力的效果；

14、s306，花朵授粉算法遵循以下四条规则

15、规则1：生物异花授粉可被视为全球授粉的过程，载粉的传粉者以服从lévy飞行的方式移动；

16、规则2：对于本地授粉，采用非生物授粉和自我授粉的方式；

17、规则3：昆虫等传粉者可以发展出花的恒定性，这相当于繁殖概率与所涉及的两朵花的相似度成正比；

18、规则4：本地授粉和全球授粉的互动或切换可以通过切换概率p∈[0，1]来控制，略微偏向本地授粉；

19、为了制定更新公式，必须将上述规则转换为适当的更新方程，在全球授粉步骤中，花粉配子由昆虫等授粉者携带，花粉可以在很长的距离内传播，因为昆虫通常可以飞行，在更远的范围内移动，因此，规则1和花的不变性(规则3)可以用数学方法表示为：

20、

21、对于本地授粉，规则2和3都可以表示为：

22、

23、式中：分别为下一次和当前迭代中第i个个体的位置，t表示当前迭代次数；其中，,是实际的期望结果向量，g*是优化问题的当前最佳，ε是均匀分布的随机数，l是由lévy分布得到的步长；

24、s307，这里l(λ)是参数，更确切地说，是基于lévy飞行的步长，对应于授粉的强度，由于昆虫可能以不同的距离步长进行移动，因此可以用lévy飞行来有效地模仿这一特性，也就是说，l>0是从lévy分布中提取的：

25、

26、其中β被称为lévy函数的指数；

27、其中s是由下式计算出来的：

28、

29、这里u～(0,δ2)表示样本取自均值为零、方差为δ2的高斯正态分布；

30、s308，这里将花朵授粉算法应用于无刷直流电机的闭环速度控制，将积分平方误差(ise)给出的函数作为目标函数，即随时间的最小化；

31、s309，根据一定的概率，选择一朵花进行搜索，概率的大小与该花适应度成反比，若选中花a，则用花b引导a进行变异生成新解；

32、s310，产生新解后，以一定的概率将这个新解与当前最优解进行比较，如果新解更优，则更新当前最优解，根据收敛条件(如达到最大迭代次数、连续若干次无法更新最优解等)结束算法，输出最优解；

33、s311，根据s310寻优得到的输出最优解分别把它对应的维度数据代入增量式pid速度控制器中；

34、优选的，所述步骤s303中，dim＝3；

35、优选的，所述步骤s4中，包括以下步骤：

36、s401，对增量式pid速度控制器的参数进行配置，优化后的比例系数(kp)，积分系数(ki)，微分系数(kd)会保存在增量式pid速度控制器中的对应变量名的输出会自动赋值给增量式pid的比例系数(kp)，积分系数(ki)，微分系数(kd)；增量式pid速度控制器的输入变量有2个，一个是无刷直流电机期望速度值vε(t)和实际速度值v(t)的速度偏差e(t)＝vε(t)-v(t)，另外两个是其前一次的误差epre(t)和前前一次的误差epre_pre(t)；

37、s402，当无刷直流电机的实际速度高于或低于期望设定速度时，需要调整pwm波的输出来调整速度，使其更加快速稳定准确的达到理想的速度；

38、s403，增量式pid速度控制器中的输入输出e(t)、epre(t)、epre_pre(t)、kp、ki和kd的计算公式：

39、pwm＝pwm+kp*(e(t)-epre(t))+ki*e(t)+kd*(e(t)-(2*epre(t))+epre_pre(t)

40、其中pwm为输出控制电机速度；

41、优选的，所述s302中ise公式表示为：jise＝∫e(t)2dt。

42、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

43、1、本发明以无刷直流电机作为研究对象，使用速度采集模块采集数据，通过串口模块将数据传递给控制器模块，其次结合花朵授粉算法，对增量式pid控制器因子参数进行优化，避免了pid参数选取过分依赖专家经验的缺点，提高了控制性能；具体地，控制器能更快达到稳态温度，超调量更小；同时，有效实现对无刷直流电机速度、转矩控制和设备管理。

44、2、本发明基于花朵授粉算法，提高增量式pid控制的效果，首先初始化花朵授粉算法参数，设在一个dim维搜索空间中，初始化种群数量为popsize，最大迭代次数为maxiter，吸收系数为absorption，变异系数为cr，吸引系数为f，阻尼比为damping，搜索空间每一维的上、下边界为lowerbound、upperbound，初始化花粉种群每一个个体；其次初始化完成后，将依概率进入全局搜索阶段，在该阶段，将使用全局最优个体导向，并利用levy分布特性，产生较大步长，在解空间中实现远距离寻优，寻优策略用公式表示，其中，是t代种群中的第i个个体，g*表示基于第t代种群中的最优个体，l是根据lévy分布产生的lévy随机步长，由于lévy步长因子较大，使得全局最优个体对搜索方向的影响较强，从而有助于算法向着优越方向进行跨越式搜索，扩大搜索范围；最后在完成初始化后，依概率有机会进入局部搜索阶段，在该阶段，将采用种群中的随机个体，对当前个体进行扰动，从而实现对已知可行个体所在的局部区域进行寻优，寻优策略用公式表示，其中，ε∈[0,1]是一个随机实数，和表示从第代种群中选择出的两个互不相同的随机个体，花朵授粉算法利用两个随机个体的差分向量，实现在当前可行解的邻域内波动，从而寻找到更优秀的可行解。

45、3、本发明相比于其他传统的优化算法，花朵授粉算法在收敛速度和精确度上有所提升，同时利用花朵授粉算法对增量式pid参数进行优化，减少了因过分依赖专家经验设置参数造成的仿真结果不理想的情况，使无刷直流电机更快达到目标速度，超调量更小。