[发明专利]基于差分进化算法优化的模糊自适应滑模控制方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于差分进化算法优化的模糊自适应滑模控制方法及系统，首先建立永磁同步电机滑模速度控制器模型，导出速度控制律；然后计算速度偏差和滑模面；将模糊规则数字化表示；对滑模面及其导数模糊化处理作为输入；在查初始模糊规则表；对待优化参数反模糊化作为输出；最后计算控制器的输出，并使用差分进化算法对模糊规则进行优化选择，直到最优指标收敛到最小值，选择出最优模糊规则表。本发明采用差分进化算法对模糊滑模控制器中的模糊规则进行优化，自动实现了滑模算法中的指数趋近律中增益参数的最佳调整，设计出了响应快速、超调小、鲁棒性好的永磁同步电机滑模控制器，满足性能要求较高领域对永磁同步电机调速系统的要求。

技术领域

本发明涉及一种基于差分进化算法优化的模糊自适应滑模控制方法及系统，属于交流电机控制技术领域。

背景技术

永磁同步电机是一个非线性、强耦合的多变量系统，在实际用途中要求控制精度高、系统稳定性强。传统的PI控制方法并不能满足实际的要求，而且PI参数设置较盲目，不能根据外界变化自适应调整。相比之下，滑模控制算法可根据电机当前的状态(如偏差及其各阶导数等)，调整电压输出量，迫使系统按照预定“滑动模态”的状态轨迹运动。

永磁同步电机系统自身就有着复杂性、非线性等多种不利因素，这对控制系统的运算处理性能有着较高要求。应用在永磁同步电机的控制策略主要包括：传统控制策略(如PID控制、矢量控制、直接转矩控制等)、基于现代控制理论的控制策略(如：自适应控制、变结构控制、鲁棒控制等)、基于智能控制思想的控制策略(如：模糊控制、神经网络控制、专家控制、遗传算法等)。滑模变结构控制在鲁棒性、响应速度以及算法实现方面均具有一定优势，但运行时存在抖振现象，需要加以改进。

针对滑模存在的抖振问题，研究者们提出了趋近律方法、干扰观测器方法、准滑动模态方法、智能优化方法等。但本申请发明人在实现本申请实施例中发明技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：

上述方法虽然都在一定程度上削弱了抖振，但上述方法的设计过程较为复杂，且滑模增益为定值。当系统受到外界干扰时，抖振依然会不同程度地产生。在实际应用中，需要一种方法不管外界如何变化，滑模控制中的切换增益都能够自适应地变化。

发明内容

本申请实施例通过提供一种基于差分进化算法优化的模糊自适应滑模控制方法及系统，解决了现有的方法设计过程复杂、滑模增益为定值、系统受到外界干扰时抖振还会不同程度地产生的技术问题，采用智能算法对优化滑模算法进行研究，做到滑模增益根据外界变化自适应调整，能够有效提高永磁同步电机控制器的鲁棒性、稳定性和快速性，有效降低抖振现象。

本申请实施例提供了一种基于差分进化算法优化的模糊自适应滑模控制方法，包括如下步骤：

步骤S1、建立永磁同步电机滑模速度控制器模型，导出速度控制律；

采用指数趋近律的方法，得到永磁同步电机滑模速度控制器的控制律为：

其中，D为电机参数，c为常数，x₂为电机参考速度与实际速度的偏差的导数，s为滑模面，sgn(s)函数为指数趋近律组成部分，ε和q为待优化的参数，u_q为电机输入电压；

步骤S2、计算速度偏差和滑模面；

s＝cx₁+x₂

其中，v_ref为电机参考速度，v为电机实际速度，x₁为电机参考速度与实际速度的偏差，c为常数；

滑模面s的指数趋近律为：

步骤S3、将模糊规则数字化；