本说明书实施例提供一种基于粒子群自适应的多电机控制方法，获取多个电机的转速信息，排序，为每个电机反序关联转速信息计算加权转速系数，得到初步的多个加权转速系数，构造以转速偏差为自适应目标函数的粒子群自适应迭代模型，根据多个电机的转速信息和自适应目标函数迭代优化，得到迭代计算出的全局最优的加权转速系数组合，计算矢量控制参数，对多个电机进行控制。通过反序关联计算多个加权转速系数，初步降低了转速突变对每个电机的影响，同时通过以转速偏差为自适应目标函数，从初步的加权转速系数开始，进行粒子群自适应迭代，得到全局最优的转速系数组合，使得多电机系统的实际转速偏差能够降到最小，从而提高交流调速系统的适应性。流调速系统的适应性。流调速系统的适应性。
【技术实现步骤摘要】
基于粒子群自适应的多电机控制方法、装置和电子设备
[0001]本申请涉及电机控制领域，尤其涉及一种基于粒子群自适应的多电机控制方法、装置和电子设备。
技术介绍
[0002]对于单逆变器同时控制多台交流电机，目前的控制方式主要是简单将各电机转子磁链角平均为一个统一的转子磁链角，构造出一台“平均电机”，从而实现整体多电机控制，但由于多交流电机在现实工况变化因电机负载存在不一致，从而引起各电机转速不一致，转子磁链角也不一致，此时如果只是简单的计算平均值的方式构造出一台“平均电机”，计算出的平均值未必是最优值，很难适应不同电机负载突变的情况。
[0003]因此，有必要提供一种适应性强的多电机控制方法。
技术实现思路
[0004]本说明书实施例提供一种基于粒子群自适应的多电机控制方法、装置和电子设备，用以提高负载突变的适应性。
[0005]本说明书实施例提供一种基于粒子群自适应的多电机控制方法，包括：获取多个电机的转速信息，根据转速信息的大小进行排序，根据排序结果为每个电机反序关联转速信息；构造加权转速系数公式，以每个电机反序关联的转速信息为权为该电机计算加权转速系数，得到初步的多个加权转速系数；构造以转速偏差为自适应目标函数的粒子群自适应迭代模型，将所述多个加权转速系数输入到所述粒子群自适应迭代模型中，根据多个电机的转速信息和所述自适应目标函数迭代优化，得到迭代计算出的全局最优的加权转速系数组合；利用电机矢量控制模型根据所述全局最优的加权转速系数组合计算矢量控制参数，根据所述矢量控制参数对所述多个电机进行控制。
[0006]可选地，所述根据多个电机的转速信息和所述自适应目标函数迭代优化，包括：根据电机个数创建多维坐标系，确定所述多个电机的加权转速系数在所述多位坐标系中的位置，创建多个粒子构成的粒子群，以所述初步的多个加权转速系数在所述多位坐标系中的位置为初始位置进行移动，确定多个粒子在移动范围内的位置对应的局部最优的加权转速系数，根据所述加权转速系数和多个电机的转速信息计算自适应目标函数值，重复以上步骤进行迭代，其中，每次迭代前，根据上次自适应目标函数值是否逐渐收敛来调整本次迭代时多个粒子的移动属性参数，直至迭代次数满足预设值，输出全局最优的加权转速系数组合。
[0007]可选地，所述根据所述局部最优转速系数和多个电机的转速信息计算自适应目标函数值，包括：在预设时长的时间段内根据所述局部最优的加权转速系数和多个电机的转速信
息进行积分，计算自适应目标函数值。
[0008]可选地，所述利用电机矢量控制模型根据所述全局最优的加权转速系数组合计算矢量控制参数，包括：利用电机矢量控制模型根据所述全局最优的加权转速系数组合计算平均转子磁链和平均转矩。
[0009]可选地，所述根据所述矢量控制参数对所述多个电机进行控制，包括:根据所述平均转子磁链和平均转矩对所述多个电机进行控制。
[0010]可选地，还包括：对所述粒子群自适应迭代模型中用于调整移动属性参数的影响因子进行训练。
[0011]可选地，所述移动属性参数，包括：移动方向和移动速度。
[0012]本说明书实施例还提供一种基于粒子群自适应的多电机控制装置，包括：转速获取模块，获取多个电机的转速信息，根据转速信息的大小进行排序，根据排序结果为每个电机反序关联转速信息；加权计算模块，以每个电机反序关联的转速信息为权为该电机计算加权转速系数，得到初步的多个加权转速系数；粒子群优化模块，构造以转速偏差为自适应目标函数的粒子群自适应迭代模型，将所述多个加权转速系数输入到所述粒子群自适应迭代模型中，根据多个电机的转速信息和所述自适应目标函数迭代优化，得到迭代计算出的全局最优的加权转速系数组合；矢量控制模块，利用电机矢量控制模型根据所述全局最优的加权转速系数组合计算矢量控制参数，根据所述矢量控制参数对所述多个电机进行控制。
[0013]本说明书实施例还提供一种电子设备，其中，该电子设备包括：处理器；以及，存储计算机可执行程序的存储器，所述可执行程序在被执行时使所述处理器执行上述任一项方法。
[0014]本说明书实施例还提供一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被处理器执行时，实现上述任一项方法。
[0015]本说明书实施例提供的各种技术方案通过获取多个电机的转速信息，排序，为每个电机反序关联转速信息计算加权转速系数，得到初步的多个加权转速系数，构造以转速偏差为自适应目标函数的粒子群自适应迭代模型，将多个加权转速系数输入到该模型中，根据多个电机的转速信息和自适应目标函数迭代优化，得到迭代计算出的全局最优的加权转速系数组合，计算矢量控制参数，对多个电机进行控制。通过构造加权转速系数公式，以反序关联的转速信息计算多个加权转速系数，初步降低了转速突变对每个电机的影响，同时通过以转速偏差为自适应目标函数进行粒子群自适应迭代，进一步精确调整得到全局最优的转速系数组合，使得与多电机系统的实际转速偏差能够降到最小，从而提高交流调速系统的适应性。
附图说明
[0016]此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申
请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：图1为本说明书实施例提供的一种基于粒子群自适应的多电机控制方法的原理示意图；图2为本说明书实施例提供的一种基于粒子群自适应的多电机控制装置的结构示意图；图3为本说明书实施例提供的一种基于粒子群自适应的多电机控制系统的结构示意图；图4为本说明书实施例提供的一种电子设备的结构示意图；图5为本说明书实施例提供的一种计算机可读介质的原理示意图。
具体实施方式
[0017]现在将参考附图更全面地描述本专利技术的示例性实施例。然而，示例性实施例能够以多种形式实施，且不应被理解为本专利技术仅限于在此阐述的实施例。相反，提供这些示例性实施例能够使得本专利技术更加全面和完整，更加便于将专利技术构思全面地传达给本领域的技术人员。在图中相同的附图标记表示相同或类似的元件、组件或部分，因而将省略对它们的重复描述。
[0018]在符合本专利技术的技术构思的前提下，在某个特定的实施例中描述的特征、结构、特性或其他细节不排除可以以合适的方式结合在一个或更多其他的实施例中。
[0019]在对于具体实施例的描述中，本专利技术描述的特征、结构、特性或其他细节是为了使本领域的技术人员对实施例进行充分理解。但是，并不排除本领域技术人员可以实践本专利技术的技术方案而没有特定特征、结构、特性或其他细节的一个或更多。
[0020]附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
[0021]附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于粒子群自适应的多电机控制方法，其特征在于，包括：获取多个电机的转速信息，根据转速信息的大小进行排序，根据排序结果为每个电机反序关联转速信息；构造加权转速系数函数，以每个电机反序关联的转速信息为权为该电机计算加权转速系数，得到初步的多个加权转速系数；构造以转速偏差为自适应目标函数的粒子群自适应迭代模型，将所述多个加权转速系数输入到所述粒子群自适应迭代模型中，根据多个电机的转速信息和所述自适应目标函数迭代优化，得到迭代计算出的全局最优的加权转速系数组合；利用电机矢量控制模型根据所述全局最优的加权转速系数组合计算矢量控制参数，根据所述矢量控制参数对所述多个电机进行控制。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据多个电机的转速信息和所述自适应目标函数迭代优化，包括：根据电机个数创建多维坐标系，确定所述多个电机的加权转速系数在所述多位坐标系中的位置，创建多个粒子构成的粒子群，以所述初步的多个加权转速系数在所述多位坐标系中的位置为初始位置进行移动，确定多个粒子在移动范围内的位置对应的局部最优的加权转速系数，根据所述加权转速系数和多个电机的转速信息计算自适应目标函数值，重复以上步骤进行迭代，其中，每次迭代前，根据上次自适应目标函数值是否逐渐收敛来调整本次迭代时多个粒子的移动属性参数，直至迭代次数满足预设值，输出全局最优的加权转速系数组合。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述局部最优转速系数和多个电机的转速信息计算自适应目标函数值，包括：在预设时长的时间段内根据所述局部最优的加权转速系数和多个电机的转速信息进行积分，计算自适应目标函数值。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用电机矢量控制模型根据所述全局最优的加权转速系数...
【专利技术属性】
技术研发人员：谷梦勖，万衡，时腾飞，贾云茜，肖丹，许琦，
申请(专利权)人：杭州四叶智能设备有限公司，
类型：发明
国别省市：
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