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申请/专利权人：西安理工大学

摘要：本发明公开了一种感应电机模型预测转矩控制权重系数设计方法及系统，对感应电机的数学模型进行建模，使感应电机基于两相静止坐标系来进行建模，得到感应电机模型；将感应电机模型作为参考模型估计出定子磁链和电磁转矩；假设当前时刻为k时刻，则对k+1时刻定子磁链和电磁转矩进行预测，得到定子磁链预测值和电磁转矩预测值；建立预测模型并引入开关频率和过流保护，提高控制精度；最后引入改进遗传算法对代价函数中权重系数进行优化设计，将得出的解集进行聚类分析，从分析结果中选出最优解，减少解集中解的数量进而减少计算量。本发明解决了现有技术中存在的代价函数中权重系数难以设计的问题，减小算法的复杂度，提高模型预测控制的实用性。

主权项：1.一种感应电机模型预测转矩控制权重系数设计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、以定子电流和转子磁链作为状态变量，建立感应电机两相静止坐标系下的数学模型；S2、基于步骤S1得到的感应电机两相静止坐标系下的数学模型，对k+1时刻定子磁链和电磁转矩进行预测，得到定子磁链预测值和电磁转矩预测值；S3、根据步骤S2得到的k+1时刻定子磁链预测值和电磁转矩预测值设计代价函数，并加入开关频率，通过增加代价函数中的约束项，实现感应电机的最优控制性能，代价函数为： 其中，表示转速环通过比例积分调节器所产生的参考转矩，为给定的定子磁链幅值，与电磁转矩相关，为磁链项的权重系数，为过流保护分量，为k+1时刻的电磁转矩预测值，为k+1时刻的定子磁链预测值的绝对，为等效开关频率的权重系数，为开关状态变化可以等效为开关频率；S4、利用遗传算法对步骤S3得到的代价函数中的权重系数进行优化设计，得到由最优解组成的Pareto最优解集，具体为：S401、初始化数据，确定问题的目标函数和变量，然后对变量进行编码，根据约束条件进行适应度评估；S402、进行交叉变异操作得到新一代个体；S403、对于步骤S402得到的每个个体i都有两个参数ni和si，ni为在种群中支配个体i的解个体的数量，si为被个体i所支配的解个体的集，找出ni=0的个体存入F1；对F1中的每个个体j，找出所支配的合集的sj，将合集sj中的每个个体k的nk减去1；若nk-1=0则存入下一支配等级；一直重复直到所有个体排完序；S404、对于当前的解i，拥挤距离定义为相邻解i-1和i+1所形成的四边形的周长，计算拥挤距离；S405、采用精英策略，扩大搜索空间，在所有代之后，遗传算法提供了一个三维的关于、、的Pareto最优解集，具体为：S4051、将父代种群和子代种群合并形成新的种群，之后对新种群进行非支配排序；S4052、进行新的父代的生成工作，先将Pareto等级为1的非支配个体放入新的父代集合当中，之后将Pareto等级为2的个体放入新的父代种群中；S4053、若等级为k的个体全部放入新的父代集合中后，集合中个体的数量小于n，等级为k+1的个体全部放入新的父代集合中后，集合中的个体数量大于n，对第k+1等级的全部个体计算拥挤度并将所有个体按拥挤度进行降序排列，之后将等级大于k+1的个体全部淘汰；S4054、将等级k+1中的个体按步骤S4052中排好的顺序逐个放入新的父代集合中，直到父代集合中的个体数量等于n，剩余的个体被淘汰；S5、利用K-Means聚类算法对步骤S4得到的Pareto最优解集进行聚类分析，选择最佳权重系数带入步骤S3得到的代价函数，实现对感应电机的控制，具体为：S501、对k个簇的随机质心初始化；S502、将每个数据点分配到最近的相应质心，对于d维空间而言，质心到点的距离为欧氏距离，将步骤S4得到的Pareto解集中所有数据点分配到k个簇中，计算每个簇的最佳质心作为最佳权重系数，每个簇的最佳质心具体为： 其中，为集群中数据点的个数，为任意数据点，为第j个簇。

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