一种基于粒子群算法的网络环境电机控制器设计算法
专利汇可以提供一种基于粒子群算法的网络环境电机控制器设计算法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 涉及一种基于粒子群 算法 的网络环境 电机 控制器 设计算法，属于控制算法领域。该算法首先建立包含了网络通信延迟的PID控制器与电机的 闭环系统 模型；然后将闭环系统模型转化为静态输出反馈形式，建立考虑网络通信随机延迟的控制器稳定条件；设计满足控制器稳定条件的APSO算法中的KP，KI和KD的目标函数；最后利用APSO算法求出目标函数中PID控制器的最优参数KP,KI和KD。这种算法得到的PID控制器能够使得闭环系统稳定且系统 跟踪 性能好。，下面是一种基于粒子群算法的网络环境电机控制器设计算法专利的具体信息内容。
1.一种基于粒子群算法的网络环境电机控制器设计算法，其特征在于，具体步骤如下：
步骤一、建立包含了网络通信延迟的PID控制器与直流电机的闭环系统模型；
针对第k个采样周期，考虑网络通信延迟后离散形式的模型为：
A为离散系统的系统矩阵，B为离散系统的输入矩阵；xk为系统在k*Ts时刻的状态信号，Ts为固定的采样周期；k＝1,2,3,...n；n为系统运行的最大步数；uk为k*Ts时刻不考虑任何延迟时的输入信号； 为k*Ts时刻考虑延迟d2,k的输入信号； 代表k*Ts时刻经过延迟执行器实际收到的输入信号；d1,k代表控制信号u经过网络后延迟的采样周期数；KP为PID控制器的比例项系数，KI为PID控制器的积分项系数，KD为PID控制器的微分环节的增益参数；
rk代表k*Ts时刻的参考信号； 代表k*Ts时刻经过延迟后控制器实际收到的输出信号；
d2,k代表输出信号y经过网络后延迟的采样周期数；ri代表i*Ts时刻的参考信号； 代表i*Ts时刻经过延迟后控制器实际收到的输出信号；
同时，延迟满足有上界且不小于0的限制条件，如下：
其中，代表控制器传出的控制信号由执行器接收时的最大传输时间，也就是控制输入信号最大延迟时间；代表执行器/控制电机传出的输出信号/转速信号经过网络后由控制器接收的最大传输时间，也就是输出信号的最大延迟时间；
步骤二、将闭环系统模型转化为静态输出反馈形式，建立考虑网络通信随机延迟的控制器稳定条件；稳定条件如下：
其中，P,Q,Z,S1,S2为待求矩阵，且P,Q,Z为正定对称矩阵；K＝[-KP -KI -KD]，使得：
步骤三、设计满足控制器稳定条件的APSO算法中的KP，KI和KD的目标函数；
目标函数为：
其中，yk为系统在k*Ts时刻的测量输出信号也就是直流电机的转速信号；
步骤四、利用APSO算法求出目标函数中PID控制器的最优参数KP,KI和KD；
具体步骤如下：
步骤401、设定APSO算法的粒子群大小M和粒子位置维度c；给出优化目标函数和优化迭代的最大迭代步Mmax；
粒子位置维度也就是所优化问题的优化变量数目；
步骤402、对粒子位置进行初始化，一般初始位置要求服从随机分布，粒子位置就是指待优化各变量的值；
步骤403、计算所有粒子适应值，并进行比较分别得到粒子群最优Og以及各粒子最优Oj；
粒子群最优Og即最小的粒子；各粒子最优Oj为每个粒子各迭代步的位置中适应值最小的位置；
步骤404、按照公式(11)更新各粒子的位置；
计算各粒子的目标函数值也就是适应值；
步骤405、再次对所有粒子适应值进行比较分别得到粒子群最优Og以及各粒子最优Oj；
步骤406、判断是否满足循环终止条件，如果是，则结束APSO算法，所优化问题的解就是群体最优Og；否则，返回步骤404按照目标函数公式更新粒子位置；
循环终止条件一般为：达到最大迭代步数限制或最优粒子适应值小于某一阈值；
其中， βmax为参数β迭代过程中的最大值，一般取0.5
～0.9，βmin为参数β迭代过程中的最小值，一般取0.1～0.3；t为本次迭代次数，tmax为最大迭代次数；
αmax为参数α在迭代过程中的最大值，一般取0.5～2，αmin为
参数α迭代过程中的最小值，一般取0.2～0.6；
Rj为矩阵R＝[R1,R2,...RM]T的行向量，矩阵R(M*c)每次迭代后更新，R的第l列服从均值T
为0，标准差为δl的正态分布，δl为粒子最优位置矩阵O＝[O1,O2,...ON]的第j列的标准差。
2.如权利要求1所述的基于粒子群算法的网络环境电机控制器设计算法，其特征在于，所述的步骤二的具体过程为：
首先，在给定的参考信号rk为0的条件下，转化闭环系统模型为：
然后，从转化后的闭环系统模型中提取系统状态变量进行扩展，得到扩展系统的状态变量zk；
yk为系统在k*Ts时刻的测量输出信号；yk＝Cxk，C为离散系统的输出矩阵；
进而，建立扩展系统的状态方程，得到静态输出反馈形式的PID控制器；
其中，I代表与整个分块矩阵大小相容的单位矩阵；y'k代表扩展系统的输出信号；
静态输出反馈为：
最后，根据静态输出反馈，得到考虑网络通信随机延迟的控制器稳定条件。
3.如权利要求1所述的基于粒子群算法的网络环境电机控制器设计算法，其特征在于，所述步骤三的具体设计过程为：将APSO算法中得到的PID控制器的三个参数KP,KI,KD，带入非线性不等式的稳定条件中，稳定条件则转化为线性矩阵不等式，运用LMI进行求解；存在解，则表明满足控制器稳定条件，目标函数值为： 否则，无解时，
表明不满足控制器稳定条件，目标函数值为极大正数H。
一种基于粒子群算法的网络环境电机控制器设计算法
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
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