基于粒子群算法的永磁同步电机模型预测控制权重系数设计
针对模型预测控制算法（MPC）在处理多目标多约束条件时权重系数设计问题，该文提出一种基于混沌变异的动态重组多种群粒子群算法（CDMSPSO）实现权重系数自整定。通过分析模型预测转矩控制（MPTC）代价函数，以两相旋转坐标系下电流误差方均根为参考，将降低转矩脉动和减小电流总谐波畸变（THD）作为主要控制目标，设计粒子群算法中粒子的目标函数。采用 CDMSPSO 算法，将整个种群划分为多个小的子粒子群，并以一定重组周期将粒子进行随机重组，然后随机选择一个子粒子群，以其中任一粒子为基础迭代生成混沌序列，并将新的混沌序列替代选择的子粒子群，实现粒子的混沌变异。仿真和实验结果验证了该方法能较好地解决权重系数整定问题，且稳态性能优异。
- 2021-06-21
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