一种电机控制器参数的多目标优化方法技术

本发明专利技术涉及一种电机控制器参数的多目标优化方法，属于电机控制领域。本发明专利技术在建立电机控制系统的基础上，以系统控制器参数为优化变量，优化目标同时包括静态性能指标与动态性能指标：ITAE准则，正弦信号跟踪下的相移量，阶跃信号下的超调量；采用多目标优化算法对控制参数进行优化，求解Pareto前沿，最后结合控制器参数与优化目标的相关系数矩阵选择最终控制参数。本发明专利技术相对于传统单目标优化方法，兼顾控制系统的多个性能；相对于传统多目标优化方法，同时考虑正弦输入信号下轨迹跟踪性能、阶跃输入信号下控制系统性能以及控制器参数与优化目标的相关系数矩阵，提高了电机控制器参数调节的效率以及适用性。

【技术实现步骤摘要】
一种电机控制器参数的多目标优化方法
本专利技术涉及电机控制
，尤其涉及电机控制器参数的优化方法。
技术介绍
随着现代化科学技术的发展，电机备受关注，已经广泛应用于军事、航空航天、机器人运动及现代机床等领域。不管是直线电机还是旋转电机，控制器设计都是决定电机系统性能的关键。电机控制器设计中，不管是传统的PID控制，还是现代非线性控制应用于电机控制，如滑模变结构控制、自适应控制、模糊滑模控制等，都需要对控制器参数进行调节。传统的参数调节依靠开发者的经验，且只能对控制器参数进行逐个调节。为提高参数调节的效率，离线或者在线的控制器参数优化方法，得到了大量应用。由于离线的控制器参数优化不占用实际控制器资源，有利于减小产品的成本，相对于在线控制器参数优化得到了更广泛的应用。然而，现有的离线控制器参数优化方法多是针对单一优化目标，或者仅仅针对某一种控制输入下的多个优化目标，使得优化得到的控制器参数的适应性较低，难以应对电机众多的工况需求。本专利技术的一种电机控制器参数的多目标优化方法，采用ITAE准则，正弦信号跟踪下的相移量，阶跃信号下的超调量作为优化目标，采用多目标优化算法对控制参数进行优化，求解Pareto前沿，最后结合控制器参数与优化目标的相关系数矩阵选择最终控制参数。本专利技术相对于传统多目标优化方法，同时考虑正弦输入信号下轨迹跟踪性能、阶跃输入信号下控制系统性能以及控制器参数与优化目标的相关系数矩阵，提高了电机控制器参数调节的效率以及适用性。
技术实现思路
设计一种电机控制器参数的多目标优化方法目的在于，采用ITAE准则，正弦信号跟踪下的相移量，阶跃信号下的超调量作为优化目标，采用多目标优化算法对控制参数进行优化，求解Pareto前沿，最后结合控制器参数与优化目标的相关系数矩阵选择最终控制器参数，提高了电机控制器参数调节的效率以及适用性。一种电机控制器参数的多目标优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、根据实际需求建立电机控制系统，明确控制器输入量、输出量；步骤2、设置控制器参数为优化变量，设置优化变量的取值范围；步骤3、设置ITAE准则，正弦信号跟踪下的相移量，阶跃信号下的超调量为优化目标，设置控制器约束条件；步骤4、初始化多目标优化算法的参数，初始化优化变量；步骤5、计算优化目标值与约束条件；步骤6、如不满足终止条件，则更新多目标优化算法的参数以及优化变量，回到步骤5；步骤7、如满足终止条件，输出Pareto解集，获得Pareto前沿解；步骤8、计算控制器参数与优化目标的相关系数矩阵；步骤9、结合Pareto前沿解、控制器参数与优化目标的相关系数矩阵选取最终控制器参数。所述步骤3中ITAE准则，正弦信号跟踪下的相移量S，阶跃信号下的超调量σ的计算方法分别如下列式子所示：（1）式中：t表示时间；e(t)表示位移的误差；X=fft(xn,N)（2）Y=fft(yn,N)（3）（4）（5）式中：x(t)表示控制输入信号；y(t)表示控制输出信号；fin表示控制输入信号的频率；fsam表示控制系统周期，按周期采样后，x(t)信号变为xn，y(t)信号变为yn，N表示采样时间，Ncom为FFT序列中输入信号频率分量的下标；（6）式中：xd表示目标位移，x1表示期望位移。所述步骤3中控制器约束条件为阶跃信号输入时,超调量不大于目标位移的1％；其特征在于所述步骤3中控制器约束条件为正弦信号输入时，系统的相移量不大于目标相位的2％。所述步骤5中计算数据的来源为仿真或者试验。所述步骤8中控制参数与控制系统性能的相关系数矩阵的计算方法为pearson相关系数分析法，具体公式如下所示：（7）式中：为样本X的均值，为样本X的标准差，为样本Y的均值，为样本Y的标准差。所述步骤9具体选择方法为：通过控制参数与优化目标的相关系数矩阵，计算出每个优化目标与所有控制器参数相关度幅值的平均值，选择Pareto前沿解中此平均值最大的优化目标处于最优时的一组解作为最终控制器参数。设计一种电机控制器参数的多目标优化方法目的在于，采用ITAE准则，正弦信号跟踪下的相移量，阶跃信号下的超调量作为优化目标，采用多目标优化算法对控制参数进行优化，求解Pareto前沿，最后结合控制器参数与优化目标的相关系数矩阵选择最终控制器参数，提高了电机控制器参数调节的效率以及适用性。本专利技术一种电机控制器参数的多目标优化方法，通过控制参数与优化目标的相关系数矩阵计算出每个优化目标与所有控制器参数相关度幅值的平均值，根据优化目标与所有控制器参数相关度幅值的平均值中平均值最大的优化目标，选择Pareto前沿解中对应优化目标值最优的一组解作为最终控制器参数，考虑控制参数对性能的影响大小，提高了电机控制器参数调节的适用性。本专利技术一种电机控制器参数的多目标优化方法，提高了电机控制器参数调节的效率以及适用性，投入产业化应用后将带来巨大的经济效益。附图说明图1为本专利技术的一种电机控制器参数的多目标优化方法流程图；图2为基于一种电机控制器参数的多目标优化方法的某直线电机位移控制器多目标收敛过程图（采用多目标粒子群算法）；图3为基于一种电机控制器参数的多目标优化方法的某直线电机位移控制器控制器参数与优化目标的相关系数矩阵；图4为基于一种电机控制器参数的多目标优化方法的某直线电机位移控制器控制器参数优化前后斜坡输入信号下结果对比。具体实施方式下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步的详细说明。如图1所示一种电机控制器参数的多目标优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、根据实际需求建立电机控制系统，明确控制器输入量、输出量；步骤2、设置控制器参数为优化变量，设置优化变量的取值范围；步骤3、设置ITAE准则，正弦信号跟踪下的相移量，阶跃信号下的超调量为优化目标，设置控制器约束条件；步骤4、初始化多目标优化算法的参数，初始化优化变量；步骤5、计算优化目标值与约束条件；步骤6、如不满足终止条件，则更新多目标优化算法的参数以及优化变量，回到步骤5；步骤7、如满足终止条件，输出Pareto解集，获得Pareto前沿解；步骤8、计算控制器参数与优化目标的相关系数矩阵；步骤9、结合Pareto前沿解、控制器参数与优化目标的相关系数矩阵选取最终控制器参数。步骤3中ITAE准则，正弦信号跟踪下的相移量S，阶跃信号下的超调量σ的计算方法分别如下列式子所示：（1）式中：t表示时间；e(t)表示位移的误差；X=fft(xn,N)（2）Y=fft(yn,N)（3）（4）（5）式中：x(t)表示控制输入信号；y(t)表示控制输出信号；fin表示控制输入信号的频率本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种电机控制器参数的多目标优化方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1、根据实际需求建立电机控制系统，明确控制器输入量、输出量；/n步骤2、设置控制器参数为优化变量，设置优化变量的取值范围；/n步骤3、设置ITAE准则，正弦信号跟踪下的相移量，阶跃信号下的超调量为优化目标，设置控制器约束条件；/n步骤4、初始化多目标优化算法的参数，初始化优化变量；/n步骤5、计算优化目标值与约束条件；/n步骤6、如不满足终止条件，则更新多目标优化算法的参数以及优化变量，回到步骤5；/n步骤7、如满足终止条件，输出Pareto解集，获得Pareto前沿解；/n步骤8、计算控制器参数与优化目标的相关系数矩阵；/n步骤9、结合Pareto前沿解、控制器参数与优化目标的相关系数矩阵选取最终控制器参数。/n

【技术特征摘要】
1.一种电机控制器参数的多目标优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、根据实际需求建立电机控制系统，明确控制器输入量、输出量；
步骤2、设置控制器参数为优化变量，设置优化变量的取值范围；
步骤3、设置ITAE准则，正弦信号跟踪下的相移量，阶跃信号下的超调量为优化目标，设置控制器约束条件；
步骤4、初始化多目标优化算法的参数，初始化优化变量；
步骤5、计算优化目标值与约束条件；
步骤6、如不满足终止条件，则更新多目标优化算法的参数以及优化变量，回到步骤5；
步骤7、如满足终止条件，输出Pareto解集，获得Pareto前沿解；
步骤8、计算控制器参数与优化目标的相关系数矩阵；
步骤9、结合Pareto前沿解、控制器参数与优化目标的相关系数矩阵选取最终控制器参数。


2.根据权利要求1所述的一种电机控制器参数的多目标优化方法，其特征在于所述步骤3中ITAE准则，正弦信号跟踪下的相移量S，阶跃信号下的超调量σ的计算方法分别如下列式子所示：

（1）
式中：t表示时间；e(t)表示位移的误差；

X=fft(xn,N)（2）

Y=fft(yn,N)（3）

（4）

（5）
式中：x(t)表示控制输入信号；y(t)表示控制输出信号；fin表示控制输入信号...

【专利技术属性】
技术研发人员：谭草，葛文庆，李波，孙宾宾，陆佳瑜，黎德祥，
申请(专利权)人：山东理工大学，
类型：发明
国别省市：山东;37