灰狼算法优化的永磁同步电机混沌运动的Volterra双参协同控制策略研究

摘要

永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)因其高能效和结构优势,广泛应用于轨道交通等高性能运动控制场景.在PMSM系统中,混沌现象可能导致运行不稳定,亟需高效控制方法.本文提出一种基于灰狼优化算法(grey wolf optimization,GWO)与Volterra级数相结合的双参数协同控制策略,简称GWO-Volterra,旨在实现对PMSM混沌运动的精确控制.该策略选取Poincaré截面上两相邻投影点之间的距离作为控制输入信号.同时,充分考量系统参数对系统动力学行为的复杂耦合效应,基于Volterra级数框架构建了一个双参数协同作用的控制器架构.为优化控制性能,引入GWO算法对关键参数进行搜索与自适应调整,实现控制器性能增强.仿真结果表明,该方法相较于单参数控制策略,在提高响应速度、抑制超调和增强控制稳定性方面具有明显优势,验证了所提方法的有效性与实用性.

关键词

永磁同步电机 / 灰狼算法 / 双参协同控制 / 混沌系统 / Volterra级数