首页 期刊 计算机应用研究 基于改进QPSO算法的电动汽车模糊控制器参数优化 【正文】

基于改进QPSO算法的电动汽车模糊控制器参数优化

作者:袁小平; 金鹏; 周国鹏 中国矿业大学信息与控制工程学院; 江苏徐州221008; 湖北科技学院工程技术研究院; 湖北咸宁437100
电动汽车   无刷直流电机   模糊控制器   量子行为粒子群算法  

摘要:目前电动汽车常以无刷直流电机(BLDCM)作为驱动器,但BLDCM调速控制系统中模糊控制器的量化因子和比例因子采用传统方法,自调节能力弱。针对该问题提出一种改进QPSO算法(AMF-QPSO)实现对量化因子和比例因子的自适应调节。AMF-QPSO算法以收缩-扩张(contraction expansion,CE)系数控制方式为研究重点,提出粒子活性概念,并以其作为反馈量实现动态自适应调节CE系数;同时,为防止种群高度聚集,采用精英群体随机交叉学习机制,对部分活性低的精英粒子进行扰动,增强种群后期多样性。最后,通过Lab VIEW实验平台,以具体案例验证AMF-QPSO算法性能。实验结果表明,AMF-QPSO优化的模糊PID控制器具有比标准模糊PID控制器和QPSO优化的模糊PID控制器更好的控制性和自适应性。

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