【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于pid控制优化领域，尤其涉及一种制冷机组压缩机的永磁无铁芯电机控制优化方法。
技术介绍
1、制冷机组压缩机是制冷系统的核心组件，其性能将直接影响系统的制冷效果和能效，永磁无铁芯电机(pmcm)，具有高效、低损耗、无铁芯谐波等优点，适用于高效、低噪声的压缩机驱动，通过优化电机的控制，可以显著提升制冷系统的性能和可靠性，在电机的运行过程中需要对转速和电流进行双闭环控制，对于转速环和电流环的控制一般使用pid控制器进行控制，以达到电机的稳定的运行。
2、pid控制器由三部分组成：比例控制、积分控制、微分控制，是一种经典的反馈控制算法，广泛应用于各种工业控制系统中，包括温度控制、位置控制、速度控制等，pid控制器通过调节控制量使得系统输出跟随期望值，从而实现精准的控制，对于一般pid的控制器最重要的是对参数kp、ki、kd的整定，参数的整定需要大量的经验和实验，效率较低，而且对于复杂的非线性系统的控制效果较差，为了解决此类问题可以通过智能优化算法来对pid的参数进行优化。
3、常春藤算法(ivya)，它源自于常春藤植物的生长模式， 模拟了协调有序的种群增长以及常春藤植物的传播和进化，使用微分方程和数据密集型实验过程对常春藤植物的生长速率进行建模，ivya在解决优化问题方面具有卓越的性能，能够提高pid控制的性能和效率，但与常见的智能优化算法一样，常春藤算法在解决多维问题的寻优上存在适应性较差、响应速度较慢和陷入局部最优解的问题，这将很大程度的影响常春藤算法对于pid控制器的优化效果。
>技术实现思路
1、本专利技术的目的在于：通过改进常春藤算法，提高标准常春藤算法的全局搜索能力，增加算法寻优的精度，当算法在寻优过程中遇到陷入局部最优解的情况，可以快速跳出局部最优继续寻优，并且通过改进常春藤算法来优化压缩机的永磁无铁芯电机转速环和电流环的pid控制器的kp、ki、kd三个参数，提高pid控制器参数的整定速度，减轻手动调优的工作量，提高压缩机的永磁无铁芯电机控制的鲁棒性和适应性。
2、为实现上述目的，本专利技术采用了一种制冷机组压缩机的永磁无铁芯电机控制优化方法，该方法的具体步骤如下。
3、s1、构建制冷机组压缩机的永磁无铁芯电机仿真控制系统，所述控制系统包括误差计算模块、转速环pid控制器模块、电流环pid控制器模块、改进常春藤算法模块、永磁无铁芯电机模块、电流检测模块、转速检测模块。
4、s2、改进常春藤算法，具体改进策略为：
5、s21、提出一种融合分段交叉映射的反向学习策略对常春藤算法的扩展生长数学模型进行改进，根据分段映射的思想将两种不同映射进行融合形成交叉映射，对当前种群位置进行反向计算获得反向位置，选取正向位置和反向位置中适应度值较好的位置作为更新位置；
6、s22、提出一种自适应平衡搜索策略对常春藤算法的向上生长数学模型进行改进，通过自适应因子β的非线性变化来调整最优解对更新位置的影响权重，通过概率p平衡搜索代理的位置更新。
7、s3、利用改进常春藤算法整定转速环和电流环的pid控制器的参数，通过算法的寻优得到最佳的kp、ki、kd三个参数。
8、s4、将通过常春藤算法整定的最佳pid三个参数输入到制冷机组压缩机的永磁无铁芯电机仿真控制系统中，优化永磁无铁芯电机的控制效果。
9、优选地，在s1所述的制冷机压缩机的永磁无铁芯电机仿真控制系统，首先将期望转速作为输入信号输入控制系统中，将转速检测模块检测到的实际转速和期望转速一起传入误差计算模块，将得到的误差e1(t)传入转速环pid控制模块，通过改进常春藤算法进行参数整定，并将控制量u1(t)和电流检测模块检测的实际电流一起传递到误差计算模块，将误差e2(t)传入电流环pid控制模块，通过改进常春藤算法进行参数整定，将控制量u2(t)传入永磁无铁芯电机模块进行转速控制。
10、优化地，所述s21中，一种融合分段交叉映射的反向学习策略是根据分段映射的思想将映射平均分为两部分，一部分融合傅氏混沌映射另一部分融合逻辑斯蒂映射，将映射值转换到问题的维度大小，对当前种群位置进行反向学习计算，将得到的反向位置与原位置进行适应度值比较，通过贪婪策略选择最优的适应度值作为更新位置，改进的扩展生长数学模型如公式(1)所示：
11、(1)；
12、式(1)中，表示更新的搜索代理的位置， 表示当前搜索代理的位置，表示分段交叉映射值如公式(3)所示，dim表示算法的问题维度，表示当前阶段的最优位置，gv表示常春藤生长速率如公式(2)所示；
13、(2)；
14、式(2)中， 表示当前搜索代理的位置，ub表示搜索空间上限，lb表示搜索空间的下限，iter为迭代次数，dim为问题维度，n(1,dim)表示dim维度的向量，取值为标准正态分布随机数，rand表示[0,1]之间的随机数；
15、(3)；
16、式(3)中，表示更新的分段交叉映射值，r 表示控制参数，取值在 [3.57, 4]之间；
17、当前位置的反向解为，将公式(1)中的搜索代理位置替换成可以得到反向的更新位置。
18、优选地，通过一种融合分段交叉映射的反向学习策略的改进，可以更好的结合两种映射的优势，增强算法在寻优过程中的全局搜索能力和快速跳出局部最优解的能力，通过反向学习可以增加算法的多样性提高算法的寻优能力，通过改进常春藤算法的优化，提高了pid控制器的控制精度和响应速度，更好的优化了电机的控制效果。
19、优选地，所述s22中，一种自适应平衡搜索策略是通过自适应因子β随着迭代阶段的不同进行非线性变化，从而影响搜索代理的更新，通过自适应平衡搜索策略改进的向上生长数学模型如公式(4)所示：
20、(4)；
21、式(4)中，表示更新的搜索代理的位置，表示当前阶段的最优位置 ，β为自适应因子如公式(5)所示，p表示更新概率取值为[0,1]之间的随机数，dim为问题维度，gv表示常春藤生长速率如公式(2)所示；
22、(5)；
23、式(5)中，α表示初始影响因子取值为0.5，iter表示当前迭代数，maxiter表示最大迭代数。
24、优选地，通过自适应平衡搜索策略对向上生长数学模型的改进，增加了算法的自适应能力，在算法迭代初期，自适应因子的值较大，这有助于算法进行广泛的搜索，探索解空间中的不同区域，在算法迭代后期，自适应因子的值逐渐减小，有助于算法更精细的收缩逐步靠近最优解，增加算法的局部搜索能力。
25、优选地，所述s3中，利用改进常春藤算法整定转速环和电流环的pid控制器的参数，通过算法的寻优得到最佳的kp、ki、kd三个参数的具体步骤为：
26、s31、将pid控制器的参数kp、ki、kd编码为常春藤算法搜索空间解；
27、s32、初始化改进常春藤算法的参数，包括算法的种群规模n，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种制冷机组压缩机的永磁无铁芯电机控制优化方法，其特征在于，具体步骤为：
2.根据权利要求1所述的一种制冷机组压缩机的永磁无铁芯电机控制优化方法，其特征在于，所述步骤S1中制冷机组压缩机的永磁无铁芯电机仿真控制系统，首先将期望转速作为输入信号输入控制系统中，将转速检测模块检测到的实际转速和期望转速一起传入误差计算模块，将得到的误差e1(t)传入转速环PID控制模块，通过改进常春藤算法进行参数整定，并将控制量u1(t)和电流检测模块检测的实际电流一起传递到误差计算模块，将误差e2(t)传入电流环PID控制模块，通过改进常春藤算法进行参数整定，将控制量u2(t)传入永磁无铁芯电机模块进行转速控制。
3.根据权利要求2所述的一种制冷机组压缩机的永磁无铁芯电机控制优化方法，其特征在于，所述S21中，一种融合分段交叉映射的反向学习策略是根据分段映射的思想将映射平均分为两部分，一部分融合傅氏混沌映射另一部分融合逻辑斯蒂映射，将映射值转换到问题的维度大小，对当前种群位置进行反向学习计算，将得到的反向位置与原位置进行适应度值比较，通过贪婪策略选择最优的适应度值作为更新
4.根据权利要求3所述的一种制冷机组压缩机的永磁无铁芯电机控制优化方法，其特征在于，所述S22中，一种自适应平衡搜索策略是通过自适应因子β随着迭代阶段的不同进行非线性变化，从而影响搜索代理的更新，通过自适应平衡搜索策略改进的向上生长数学模型如公式(4)所示：
5.根据权利要求4所述的一种制冷机组压缩机的永磁无铁芯电机控制优化方法，其特征在于，所述S3中，利用改进常春藤算法整定转速环和电流环的PID控制器的参数，通过算法的寻优得到最佳的Kp、Ki、Kd三个参数的具体步骤为：
6.根据权利要求5所述的一种制冷机组压缩机的永磁无铁芯电机控制优化方法，其特征在于，所述S34中，通过改进常春藤算法数学模型对种群位置进行更新的具体步骤为：
...【技术特征摘要】
1.一种制冷机组压缩机的永磁无铁芯电机控制优化方法，其特征在于，具体步骤为：
2.根据权利要求1所述的一种制冷机组压缩机的永磁无铁芯电机控制优化方法，其特征在于，所述步骤s1中制冷机组压缩机的永磁无铁芯电机仿真控制系统，首先将期望转速作为输入信号输入控制系统中，将转速检测模块检测到的实际转速和期望转速一起传入误差计算模块，将得到的误差e1(t)传入转速环pid控制模块，通过改进常春藤算法进行参数整定，并将控制量u1(t)和电流检测模块检测的实际电流一起传递到误差计算模块，将误差e2(t)传入电流环pid控制模块，通过改进常春藤算法进行参数整定，将控制量u2(t)传入永磁无铁芯电机模块进行转速控制。
3.根据权利要求2所述的一种制冷机组压缩机的永磁无铁芯电机控制优化方法，其特征在于，所述s21中，一种融合分段交叉映射的反向学习策略是根据分段映射的思想将映射平均分为两部分，一部分融合傅氏混沌映射另一部分融合逻辑斯蒂映射，将映...
【专利技术属性】
技术研发人员：夏传闪，高帆，李志良，李海洋，
申请(专利权)人：山东欧菲特能源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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