【电子电力】Simulink仿真基于粒子群算法的永磁同步电机多参数辨识
摘要
本文提出了一种基于粒子群算法（PSO）的永磁同步电机（PMSM）多参数辨识方法。通过Simulink仿真平台搭建PMSM系统模型，利用粒子群算法对电机参数进行辨识，并通过仿真验证了该方法的有效性。与传统的参数辨识方法相比，粒子群算法具有较好的全局搜索能力和收敛速度，能够更精确地辨识出PMSM系统中的关键参数如电感、阻抗、磁链等，从而提升电机控制性能。
理论
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永磁同步电机（PMSM）模型：PMSM在d-q坐标系下的数学模型是电机控制的基础。电机的电压方程和磁链方程如下：
其中，𝑣𝑑和𝑣𝑞分别为d轴和q轴电压，𝑖𝑑和 𝑖𝑞为d轴和q轴电流，𝜔𝑒为电机的电气角速度，𝑅𝑠为定子电阻，𝐿𝑑和 𝐿𝑞为d轴和q轴电感，𝜆𝑓为永磁体磁链。
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粒子群算法（PSO）：粒子群算法是一种基于群体搜索的优化算法，通过模拟自然界中群体的协同搜索行为来找到最优解。每个粒子代表一个潜在的解，通过位置更新和速度更新迭代地接近最优解。PSO通过每个粒子的个体最优位置和全局最优位置进行搜索，并逐步收敛到最佳解。
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多参数辨识：在PMSM中，关键的电机参数如定子电阻𝑅𝑠、电感𝐿𝑑和𝐿𝑞、永磁体磁链𝜆𝑓对电机的性能有着重要影响。通过粒子群算法，能够对这些参数进行优化和辨识，以获得更为精确的模型。
实验结果
实验通过Simulink平台搭建了PMSM的仿真模型，如图所示，包含电流、速度的闭环控制系统。系统中使用SVPWM对电机进行调制控制。利用粒子群算法对系统参数进行辨识，设定初始的电机参数范围，通过仿真对比实际电流、转速和仿真结果，调整和优化各个参数，使得仿真结果与实际结果更接近。
实验表明，粒子群算法在较短的迭代时间内能够有效辨识出系统的关键参数，并且参数辨识的结果在仿真中表现出了较高的精度。
部分代码
% 初始化粒子群算法参数
num_particles = 30; % 粒子数量
max_iter = 100; % 最大迭代次数
w = 0.7; % 惯性权重
c1 = 1.5; % 个体学习因子
c2 = 1.5; % 社会学习因子% 设定电机参数范围（粒子初始位置）
Rs_range = [0.01, 1]; % 定子电阻范围
Ld_range = [0.001, 0.1]; % d轴电感范围
Lq_range = [0.001, 0.1]; % q轴电感范围
lambda_f_range = [0.01, 1]; % 永磁体磁链范围% 粒子群初始化
particles = rand(num_particles, 4); % 每个粒子为一个解向量 [Rs, Ld, Lq, lambda_f]
velocities = zeros(num_particles, 4); % 初始化粒子速度
pbest = particles; % 初始化个体最优位置
gbest = particles(1,:); % 初始化全局最优位置% 仿真模型加载
model = 'PMSM_simulation'; % PMSM Simulink模型
load_system(model);% 开始迭代
for iter = 1:max_iterfor i = 1:num_particles% 更新粒子位置particles(i, :) = particles(i, :) + velocities(i, :);% 约束参数范围particles(i, 1) = min(max(particles(i, 1), Rs_range(1)), Rs_range(2));particles(i, 2) = min(max(particles(i, 2), Ld_range(1)), Ld_range(2));particles(i, 3) = min(max(particles(i, 3), Lq_range(1)), Lq_range(2));particles(i, 4) = min(max(particles(i, 4), lambda_f_range(1)), lambda_f_range(2));% 更新仿真模型参数set_param([model '/Motor'], 'Rs', num2str(particles(i, 1)));set_param([model '/Motor'], 'Ld', num2str(particles(i, 2)));set_param([model '/Motor'], 'Lq', num2str(particles(i, 3)));set_param([model '/Motor'], 'lambda_f', num2str(particles(i, 4)));% 运行仿真并计算适应度sim(model);fitness = evaluate_fitness(simout); % 适应度函数基于仿真结果与实际结果对比% 更新个体最优位置和全局最优位置if fitness < evaluate_fitness(pbest(i, :))pbest(i, :) = particles(i, :);endif fitness < evaluate_fitness(gbest)gbest = particles(i, :);endend% 更新速度for i = 1:num_particlesvelocities(i, :) = w * velocities(i, :) + c1 * rand * (pbest(i, :) - particles(i, :)) + c2 * rand * (gbest - particles(i, :));end
end% 输出辨识后的电机参数
disp('辨识出的PMSM参数：');
disp(['Rs = ', num2str(gbest(1))]);
disp(['Ld = ', num2str(gbest(2))]);
disp(['Lq = ', num2str(gbest(3))]);
disp(['lambda_f = ', num2str(gbest(4))]);
参考文献
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Eberhart, R., & Kennedy, J. (1995). A new optimizer using particle swarm theory. Proceedings of the Sixth International Symposium on Micro Machine and Human Science, 39-43.
Miller, T. J. E. (1989). Brushless Permanent-Magnet and Reluctance Motor Drives. Oxford University Press.
Krimpmann, C., & Schulz, D. (2003). Parameter identification of a PMSM by using different test signals. Proceedings of the IEEE International Electric Machines and Drives Conference, 132-137.
（文章内容仅供参考，具体效果以图片为准）