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题名负载突变下矿用电机车永磁同步电机控制研究
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作者
赵婷婷
王爽
杨宇豪
许谨辉
刘子强
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机构
安徽理工大学煤炭无人化开采数智技术全国重点实验室
安徽理工大学矿山智能技术与装备省部共建协同创新中心
安徽理工大学机电工程学院
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出处
《电子测量技术》
北大核心
2025年第17期54-65,共12页
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基金
国家自然科学基金面上项目(52274152)
安徽省高校杰出青年科研项目(2022AH020056)
安徽省自然科学优秀青年科研基金(2308085Y37)项目资助。
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文摘
为针对煤矿电机车井下复杂工况导致的永磁同步电机控制抗干扰能力不足、系统精度差与收敛速度慢的问题,提出一种基于改进蜣螂-鱼鹰算法的BP神经网络PID的智能控制方法。首先,将改进蜣螂算法与鱼鹰算法结合起来,设计一种改进蜣螂-鱼鹰算法,鱼鹰算法的全局搜索策略替代蜣螂算法的滚球阶段;其次,再引入正弦学习因子提高算法勘探能力,动态螺旋搜索提高算法的全局搜索性能,自适应t分布扰动和分段函数方法跳出局部最优,提高解的质量。该算法对BP神经网络的学习因子和惯性因子进行优化,使得神经网络更加快速输出PID最佳参数;最后,添加电压前馈解耦来抵消永磁同步电机耦合项,提高永磁同步电机动态响应。通过Matlab/Simulink仿真和RT-LAB半实物平台的实验,对改进蜣螂-鱼鹰算法BP神经网络PID控制器与传统PID控制器进行对比分析,仿真结果表明:当负载转矩发生突变后,目标转速为1 200r/min时,改进蜣螂-鱼鹰算法BP神经网络PID控制器相较于传统PID控制恢复时间以及超调量分别减少约98.3%、66%,实验结果表明:负载突增和转速突变时,相对于PID控制、PSO控制、BAS-PID控制,IDBO-OOA-PID转速控制转速波动更小、转速回到设定值时间更短、电流响应更平稳,验证了IDBO-OOA-PID转速控制器具有较好的抗干扰能力、稳定性、鲁棒性。
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关键词
煤矿井下电机车
永磁同步电机
蜣螂算法
BP神经网络
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Keywords
underground coal mine electric locomotive
PMSM
dung beetle algorithm
BP neural network
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分类号
TM351
[电气工程—电机]
TN830
[电子电信—信息与通信工程]
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