[发明专利]一种使用萤火虫群优化的永磁同步电动机模型预测速度控制方法及其控制器

权利要求书

1.一种使用萤火虫群优化的永磁同步电动机模型预测速度控制方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1：对荧光素进行更新：首先要确定变量的取值范围，也称为可行域，在可行域中随机放置萤火虫n，萤火虫初始荧光素l₀，萤火虫初始动态决策域r₀，初始化步长s，邻域阈值n_t(邻域中萤火虫的数量)，荧光素消失率ρ，荧光素更新率γ，动态决策域更新率δ，萤火虫感知域r_s，迭代次数M。荧光素的浓度与前一迭代周期的荧光素浓度、萤火虫所在的解空间位置、荧光素发散的速度有关。在确定前一周期荧光素的浓度和荧光素的发散速度时，解越好，荧光素的浓度越高。具体公式如下：

l_i(t)＝(1-ρ)l_i(t-1)+γJ(x_i(t))

式中，J(x_i(t))表示萤火虫i在时间t的位置的目标函数值，l_i(t)表示萤火虫i在时间t的荧光素值；

S2：在决策半径内找到更好的位置：萤火虫将在算法的每次迭代中移动它的位置，以增加它的荧光素；

S3：计算出每个位置被选中的概率，计算移动步并更新萤火虫位置：每只萤火虫成为邻域的概率是：

式中，s代表萤火虫运动的步长，本发明设置一个新的可变步长来代替原来的固定步长，这样随着迭代次数的增加，步长将继续减小，以避免步长过大导致在最优解附近的振荡；

S4：设置最大迭代次数并更新决策域范围：可变步长还可以减少收敛时间，避免由于预设步长太小而陷入局部最优：

式中，t是当前迭代次数，而iterMAX是最大迭代次数；设置最大迭代次数，避免在最优解附近振荡导致时间浪费，每次位置更新时，个体萤火虫的决策域也会更新，公式如下：

rⁱ_d(t+1)＝min{r_s,max{0,rⁱ_d(t),δ(n_t-|N_i(t)|)}}。

2.根据权利要求1所述的一种使用萤火虫群优化的永磁同步电动机模型预测速度控制方法，其特征在于：S1中所述目标函数采用了类似于滑模控制理论中滑模面的设计方法来设定。

3.根据权利要求1所述的一种使用萤火虫群优化的永磁同步电动机模型预测速度控制方法，其特征在于：所述S2中的萤火虫位置变化的规律是向荧光强度高于自己的个体移动。

4.根据权利要求1所述的一种使用萤火虫群优化的永磁同步电动机模型预测速度控制方法，其特征在于：所述S2中具体过程是S1找出决策域中所有荧光素值高的个体，然后通过轮盘赌选择要转移到的个体。

5.根据权利要求4所述的一种使用萤火虫群优化的永磁同步电动机模型预测速度控制方法，其特征在于：所述轮盘赌算法是一个群体中的个体被选中的概率与其适合度成正比；对于萤火虫，邻域的集合可以表示为：

N_i(t)＝{j:||x_j(t)-x_i(t)||＜r_dⁱ(t)；l_i(t)＜l_j(t)}

式中，N_i(t)表示萤火虫i在时间t内的邻域集合；r_dⁱ(t)表示萤火虫i在时间上的动态决策域；||x_j(t)-x_i(t)||代表个体萤火虫之间的欧几里得距离。

6.一种使用萤火虫群优化的永磁同步电动机模型预测速度控制器，包括参考轨迹模块、滚动优化模块、反馈校正模块和预测模型模块，其特征在于：所述速度参考值通过参考轨迹模块增强控制器的鲁棒性和稳态性能，通过与反馈校正模块共同作用，输出参数通过滚动优化模块进行优化，将输出的定子电流分别通过预测模型模块和受控对象，定子电流通过预测模型模块部分进行反馈调整，作用给反馈校正模块；定子电流通过受控对象部分输出速度优化值反馈给参开轨迹模块和反馈校正模块进行优化，形成闭环。