一類永磁同步電機混沌運動的GWO-RBFNN雙參協(xié)同智能優(yōu)化控制

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摘 要：針對永磁同步電機（permanent magnet synchronous motor，PMSM）混沌控制問題，提出了一種基于GWO-RBFNN的雙參協(xié)同智能優(yōu)化控制方法。從控制器能夠自動搜索預期運動狀態(tài)的角度出發(fā)，選擇Poincaré截面上兩點間距離作為控制器輸入，并考慮到系統(tǒng)參數(shù)對系統(tǒng)動力學行為的耦合影響作用，基于徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡（radial basis function neural network，RBFNN）設計了雙參協(xié)同控制器；采用灰狼優(yōu)化算法（grey wolf optimization，GWO）優(yōu)化選擇控制器參數(shù)，以實現(xiàn)最佳的控制器性能；通過對PMSM系統(tǒng)中兩個可控參數(shù)進行微幅擾動調(diào)整，將系統(tǒng)從混沌狀態(tài)控制到預期的運動狀態(tài)。（剩余14396字）