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??????本文目录如下：??????
目录
??1 概述
??2 运行结果
??3 参考文献
??4 Matlab代码实现
??1 概述
PMSM 驱动中的非稳态重复过程自适应速度控制使用 PSO，是一种创新的方法。该程序提出了利用粒子群算法实现 PMSM 驱动中非稳态重复过程的自适应速度控制，这一方法在实践中取得了显著的成果。提议在 PMSM 驱动系统中实施粒子群优化器（PSO）以进行速度控制器在线优化，这一方法为 PMSM 驱动系统的性能提升提供了新的途径。
PSO 用于实时优化 PMSM 驱动系统中速度 PI 控制器的比例和积分增益，这一方法能够适用于具有可变转动惯量的 PMSM 驱动系统。通过引入可变蒸发因子，而不是 PSO 的经典蒸发常数，该程序进一步提高了控制系统的鲁棒性和稳定性。这种方法的优势在于能够有效应对 PMSM 驱动系统中的非稳态重复过程，提高了系统的动态响应和稳定性。
通过该方法，PMSM 驱动系统在实际应用中取得了显著的性能提升，为工业生产和自动化领域带来了新的技术突破。这一创新的控制策略为 PMSM 驱动系统的设计和优化提供了新的思路，为未来的研究和应用奠定了坚实的基础。因此，该方法具有重要的理论和实际意义，对于推动 PMSM 驱动技术的发展具有重要的推动作用。
基于粒子群算法的PMSM驱动中非稳态重复过程的自适应速度控制研究是指利用粒子群算法（PSO）来实现永磁同步电机（PMSM）驱动器中非稳态重复过程的自适应速度控制的研究。
永磁同步电机是一种高性能的电机，通常用于需要高效率和高性能的应用领域，如电动汽车、工业驱动和风力发电等。传统的PMSM速度控制通常需要使用传感器来获取电机的转速信息，但传感器的使用会增加成本和复杂性。同时，PMSM在非稳态重复过程中的速度控制也是一个挑战，需要一种自适应的控制方法来应对不断变化的工作条件。
粒子群算法是一种启发式优化算法，模拟鸟群觅食的行为，通过不断调整粒子（解）的位置来寻找最优解。基于粒子群算法的自适应速度控制方法可以根据PMSM驱动器的实际工作状态，动态调整控制参数，以适应非稳态重复过程中的速度变化。
这项研究的目标是利用粒子群算法实现PMSM驱动器中非稳态重复过程的自适应速度控制，通过仿真和实验验证，证明该方法在应对PMSM在非稳态重复过程中的速度控制方面的有效性和优越性。这样的研究有望为PMSM驱动器的应用提供更加先进和可靠的控制技术。
??2 运行结果
部分代码：
figure(11)
xlabel('swarm iteration','FontSize',14);
ylabel('time ▼显示','FontSize',14);
zlabel('speed response of the worst particle [rad/s]','FontSize',14);
set(gca,'FontSize',14);
hold on;
figure(12)
xlabel('swarm iteration','FontSize',14);
ylabel('time ▼显示','FontSize',14);
zlabel('speed response of the worst particle [rad/s]','FontSize',14);
set(gca,'FontSize',14);
hold on;
figure(13)
xlabel('swarm iteration','FontSize',14);
ylabel('time ▼显示','FontSize',14);
zlabel('speed response of the worst particle [rad/s]','FontSize',14);
set(gca,'FontSize',14);
hold on;
figure(14)
xlabel('swarm iteration','FontSize',14);
ylabel('time ▼显示','FontSize',14);
zlabel('speed response of the worst particle [rad/s]','FontSize',14);
set(gca,'FontSize',14);
hold on;
figure(20)
xlabel('time ▼显示','FontSize',14);
ylabel('speed response of the worst particle [rad/s]','FontSize',14);
h = legend('omega_{m}','omega_{m}^{ref}');
set(h,'FontSize',14);
delete(get(gca,'title'));
set(gca,'FontSize',14);
hold on;
figure(21)
xlabel('time ▼显示','FontSize',14);
ylabel('speed response of the worst particle [rad/s]','FontSize',14);
legend('omega_{m}','omega_{m}^{ref}','FontSize',14);
delete(get(gca,'title'));
set(gca,'FontSize',14);
hold on;
figure(22)
xlabel('time ▼显示','FontSize',14);
ylabel('speed response of the worst particle [rad/s]','FontSize',14);
h = legend('omega_{m}','omega_{m}^{ref}');
set(h,'FontSize',14);
delete(get(gca,'title'));
set(gca,'FontSize',14);
hold on;
figure(23)
xlabel('time ▼显示','FontSize',14);
ylabel('speed response of the worst particle [rad/s]','FontSize',14);
h = legend('omega_{m}','omega_{m}^{ref}');
set(h,'FontSize',14);
delete(get(gca,'title'));
set(gca,'FontSize',14);
hold on;
figure(24)
xlabel('time ▼显示','FontSize',14);
ylabel('speed response of the worst particle [rad/s]','FontSize',14);
h = legend('omega_{m}','omega_{m}^{ref}');
set(h,'FontSize',14);
delete(get(gca,'title'));
set(gca,'FontSize',14);
hold on;
figure(25)
xlabel('time ▼显示','FontSize',14);
ylabel('speed response of the worst particle [rad/s]','FontSize',14);
h = legend('omega_{m}','omega_{m}^{ref}');
set(h,'FontSize',14);
delete(get(gca,'title'));
set(gca,'FontSize',14);
hold on;
figure(26)
xlabel('time ▼显示','FontSize',14);
ylabel('speed response of the worst particle [rad/s]','FontSize',14);
h = legend('omega_{m}','omega_{m}^{ref}');
set(h,'FontSize',14);
delete(get(gca,'title'));
set(gca,'FontSize',14);
hold on;
figure(27)
xlabel('time ▼显示','FontSize',14);
ylabel('speed response of the worst particle [rad/s]','FontSize',14);
h = legend('omega_{m}','omega_{m}^{ref}');
set(h,'FontSize',14);
delete(get(gca,'title'));
set(gca,'FontSize',14);
hold on;
figure(15)
xlabel('swarm iteration','FontSize',14);
h = legend('K_p','J');
hh1=get(ax1(1),'Ylabel');
set(hh1,'String','value of K_p','FontSize',14);
set(hh1,'color','b');
hh2=get(ax1(2),'Ylabel');
set(hh2,'String','moment of inertia','FontSize',14);
set(hh2,'color','r');
set(ax1(1),'XColor','k','YColor','b','FontSize',14);
set(ax1(2),'XColor','k','YColor','r','FontSize',14);
set(h,'FontSize',14);
set(gca,'FontSize',14);
hold on;
figure(16)
xlabel('swarm iteration','FontSize',14);
h = legend('K_i','J');
hh3=get(ax2(1),'Ylabel');
set(hh3,'String','value of K_i','FontSize',14);
set(hh3,'color','b');
hh4=get(ax2(2),'Ylabel');
set(hh4,'String','moment of inertia','FontSize',14);
set(hh4,'color','r');
set(ax2(1),'XColor','k','YColor','b','FontSize',14);
set(ax2(2),'XColor','k','YColor','r','FontSize',14);
set(h,'FontSize',14);
set(gca,'FontSize',14);
hold on;
figure(28)
xlabel('time ▼显示','FontSize',14);
ylabel('speed response of the worst particle [rad/s]','FontSize',14);
h = legend('omega_{m}','omega_{m}^{ref}');
set(h,'FontSize',14);
??3 参考文献
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[1]黄文俊.基于优化ADRC的伺服控制技术的研究与开发[D].江南大学[2024-01-22].DOI:CNKI:CDMD:2.1017.273110.
[2]李寅生.基于优化ADRC的高性能永磁同步电机控制系统的研究[D].长江大学[2024-01-22].