改进遗传算法PID在双闭环BLDCM控制系统中的应用研究

朱雪璇

摘 要：无刷自流电机（BLDCM）控制系统具有非线性和多变量的特性，传统的PID难满足系统的要求，文章采用改进遗传算法优化PID控制器，并应用到双闭环BLDCM控制系统中去，通过仿真实验，发现能够非常精准的控制，适应性也较强。

关键词：遗传算法；PID智能控制器；无刷直流电机

无刷直流电流的应用非常广泛，但传统的控制器难解决无刷直流电机的时变性、非线性等特性，引进智能控制器PID非常有必要。智能控制可以解决许多传统控制不了解决的问题，同时数学复杂性又不是非常高，将智能控制引入无刷直接电机控制系统是毋庸置疑的。智能控制的常用算法有人工神经元算法和遗传算法等，文章提出一种改进的遗传算法，对无刷直流电机的PID智能控制器进行优化，解决无刷直流电机的难题。

1 双闭环BLDCM控制系统

双闭环电刷直流电机控制系统是电刷直流电机的重要组成部分，实现电机的正转和反转的操作，电刷直流电机控制系统通常采用AT29C51单片机，实现电动机的控制操作。但传统的控制系统存在响应速度慢和鲁棒性等现象。双闭环BLDCM控制系统由三相PWM逆变器、速度控制器和电流滞环控制器三个部分组成，通过一个电流环和一个转速环控制电刷直流电机，精度，响应时间和鲁棒性都非常好。双闭环BLDCM控制系统控制框图如图1所示。

双闭环BLDCM控制系统的数学模型直接对控制系统进行建模，传统的算法是人工神经无算法或遗传算法，文章提出一种改进型遗传算法，有利于智能控制的优化。双闭环BLDCM控制系统的数学模型由等效图决定。双闭环BLDCM控制系统等效图如图2所示。

2 改进遗传算法PID在双闭环BLDCM控制系统中的应用

2.1 传统PID算法

在计算机控制中，只能根据采样时刻的偏差值计算控制量，因此，一般使用数字PID，以下增量式数字PID：△u（k）=kp[e（k）-k]+kie（k）+kd[e（k）-2e（k-1）+e（k-2）]，其中，kp，ki，kd分别为比例，积分，微分系数。

2.2 改进遗传算法PID

为了获得满意的动态过程，采用误差绝对值时间积分性能指标作为参数选择的最小目标函数。为防止控制量过大，在目标函数中加入控制输入的平方项。选公式（1）作为参数选取的最优指标。

2.3 仿真实验

通过等效图建立数学模型，按照常规工程设计方法计算控制对象的传递函数为：415/s2+90s，遗传算法中使用的样本个数为30，进化代数为60，w1=0.956，w2=0.002，w3=2，w4=60。优化后的参数kp=2.879，ki=0.0524，kd=0.029，性能指标J=4.5785。优化后的PID控制的阶跃响应以及负载突变的响应曲线如图3所示。

3 结束语

总之，将改进遗传算法应用到无刷直流电机的控制系统中，可以较好的控制参数的适应性和鲁棒性。改进遗传算法PID只关注控制对象的输入与输出情况，解决了传统控制器解决不了的问题，提高了传统控制器的精度。改进遗传算法PID实时控制过程中并没有复杂的运算，运算响应速度较快，应用到无刷直流电机的控制系统，经济效益和实用价值都比较高。

参考文献

[1]国珍.改进遗传算法在无刷直流电机调速系统PID参数优化中的应用[J].组合机床与自动化加工技术，2013（7）.

[2]武志勇，郭宏，吕振华，等.基于遗传算法的双余度无刷直流电机优化设计[J].北京航空航天大学学报，2011，37（12）：1541-1545+1568.