【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电机控制，具体为一种基于能效优化的直线电机调速控制方法及系统。
技术介绍
1、在现代工业自动化和智能制造领域，直线电机以其高精度、高速度和高响应特性广泛应用于数控机床、机器人、半导体制造设备和物流运输系统等诸多领域。直线电机凭借其直接驱动、无齿轮传动、结构简单、易于控制等优点，已成为替代传统旋转电机和机械传动系统的重要选择。然而，随着工业应用的不断深入，对直线电机性能和能效的要求也越来越高。传统的直线电机调速控制方法主要依赖于经典pid控制和简单的矢量控制，这些方法在某些应用场景中能够满足基本需求，但在高精度、高动态响应和能效优化等方面仍存在明显不足。此外，近年来发展起来的先进控制方法，如模糊控制、神经网络控制和自适应控制等，虽然在一定程度上提升了控制精度和响应速度，但在能效优化方面仍然存在较大的改进空间。
2、现有技术在直线电机调速控制和能效优化方面存在诸多不足之处。首先，传统的pid控制方法在处理非线性、多变量、时变系统时性能有限，难以实现全局优化。其次，现有的能效优化策略多基于静态模型，未能充分考虑电机运行过程中动态变化的能耗特性，导致能效优化效果不理想。此外，能量回收策略的缺乏也是现有技术的一大瓶颈，传统系统往往忽视了能量回收的潜力，未能有效利用制动能量，导致能量浪费。再者，现有的优化算法多为单一算法，缺乏多算法融合和动态权重调整机制，导致优化效果不稳定，难以在复杂工况下保持高效能的优化控制。
技术实现思路
1、鉴于上述存在的问题，提出了本专利技术
2、因此，本专利技术解决的技术问题是：现有的电机控制技术方法存在精准性低，能量浪费高，稳定性低，以及适应性差的问题。
3、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种基于能效优化的直线电机调速控制方法，包括采集直线电机能效优化与调速控制系统数据；基于能效建模并构建能效优化策略；通过能量回收策略输出最优控制理论；构建优化目标数学模型，依赖于优化目标状态和输入构建权重系数。
4、作为本专利技术所述的基于能效优化的直线电机调速控制方法的一种优选方案，其中：所述采集直线电机能效优化与调速控制系统数据包括采集电机数据与优化算法数据；
5、所述电机数据包括电机规格参数、电机动态特性、电压、电流和功率；
6、所述优化算法数据包括遗传算法数据、粒子群优化算法数据、卡尔曼滤波数据、能效数据和损耗数据。
7、作为本专利技术所述的基于能效优化的直线电机调速控制方法的一种优选方案，其中：所述基于能效建模并构建能效优化策略包括通过输入功率和输出功率构建能效模型，表示为：
8、，
9、，
10、，
11、其中，表示输入功率，表示输入电压，表示输入电流，表示输出功率，表示输出力，表示速度，表示能效，表示时刻；
12、考虑电阻损耗、铁损、机械损耗和涡流损耗，通过能效模型构建功率损耗模型，表示为：
13、,
14、其中，表示功率损耗，表示电阻,表示铁损系数，表示磁通密度，表示角速度，表示摩擦力，表示涡流损耗系数。
15、作为本专利技术所述的基于能效优化的直线电机调速控制方法的一种优选方案，其中：所述基于能效建模并构建能效优化策略包括基于最小化总能量损耗，采用变分法和拉格朗日乘子法，构建优化目标模型，在时间区间内最小化总能量损耗通过变分法优化电流达到能效优化的目标，增加电流与电压关系的约束；
16、总能量损耗通过功率损耗模型确定，包括电阻损耗、铁损、机械损耗以及涡流损耗；
17、定义在时间区间（0，t）内的能量损耗函数，作为优化目标，实现在约束条件下最小化电机的能量损耗，优化输入电流，提高电机的能效，构建优化目标模型，设定输入电流和电压的关系，在优化过程中考虑电感l和电阻r的影响，确保优化输入电流的物理可行性，进而引入物理约束，表示为：
18、，
19、，
20、其中，表示时间区间的上限表示电感；
21、将优化目标和约束条件结合，通过引入拉格朗日乘子 λ来处理约束条件，综合考虑损耗项和约束项，使用拉格朗日函数极值化的函数i(t)，获取最优电流分布，表示为：
22、，
23、其中，表示拉格朗日函数，结合目标函数和约束条件，表示拉格朗日乘子，用于处理约束条件；
24、基于求解变分问题，输出使拉格朗日函数极值化的函数i(t)，进而输出输入电流i(t)，使在时间区间（0，t）内的能量损耗最小化，优化电流分布，输出拉格朗日函数极值化数学模型表示为：
25、，
26、其中，表示输入电流i(t)的时间导数。
27、作为本专利技术所述的基于能效优化的直线电机调速控制方法的一种优选方案，其中：所述通过能量回收策略输出最优控制理论包括在时间区间内采集最大化回收能量，通过回收能量，确保能量回收效率最大化，构建最优控制理论模型；
28、在时间区间 （）内最大化回收能量的目标函数，表示制动或减速过程中的两个时刻,作为优化目标，在能量回收过程中，实现能量回收效率的最大化，通过最大化回收能量，和制动过程中的能量，提高系统的能效，构建最优控制理论模型表示为：
29、，
30、其中，表示回收的能量，表示能量回收效率，表示制动功率。
31、作为本专利技术所述的基于能效优化的直线电机调速控制方法的一种优选方案，其中：所述通过能量回收策略输出最优控制理论包括在最优控制理论模型中采用哈密顿量，结合能量回收的目标和动态约束条件，通过引入拉格朗日乘子λ 处理动态约束；
32、构建哈密顿量，结合能量回收的目标和动态约束条件，综合考虑能量回收目标和动态约束，表示系统的优化目标，表示为：
33、，
34、，
35、其中，表示哈密顿量，结合优化目标和动态约束条件；
36、通过输出，确定最优能量回收策略 和拉格朗日乘子 λ的变化率，进而求解最优控制问题，确保系统在动态约束条件下实现最优控制；
37、通过输出，确定最优能量回收策略 和拉格朗日乘子 λ的变化率，进而求解最优控制问题，确保系统在动态约束条件下实现最优控制。
38、作为本专利技术所述的基于能效优化的直线电机调速控制方法的一种优选方案，其中：所述构建优化目标数学模型包括综合遗传算法、粒子群优化算法、梯度下降法和拉格朗日乘子法，通过动态调整算法的权重，实现最优控制和能效优化；
39、在初始阶段和全局优化需求增加时，遗传算法和粒子群优化算法权重增高；
40、在系统稳定和局部优化需求增加时，梯度下降法和约束优化部分的权重增高；
41、优化目标数学模型表示为：
42、，
43、其中，表示优化目标数学模型的值，表示遗传算法的权重系数，表示遗传算法的优化结果，表示粒子群优化算法（pso）的权重系数，表示粒子群优本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于能效优化的直线电机调速控制方法，其特征在于，包括：
2.一种采用如权利要求1所述的基于能效优化的直线电机调速控制方法的系统，其特征在于：包括初始化模块，能效优化策略构建模块，能量回收模块，优化目标数学模型构建模块；
3.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1中所述的基于能效优化的直线电机调速控制方法的步骤。
4.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1中所述的基于能效优化的直线电机调速控制方法的步骤。
【技术特征摘要】
1.一种基于能效优化的直线电机调速控制方法，其特征在于，包括：
2.一种采用如权利要求1所述的基于能效优化的直线电机调速控制方法的系统，其特征在于：包括初始化模块，能效优化策略构建模块，能量回收模块，优化目标数学模型构建模块；
3.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈少峰，杜帅辉，李亚伟，卢卫国，丁世敬，
申请(专利权)人：上海纽富瑞能源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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