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基于改进蜻蜓算法的混合充磁式磁齿轮电机矢量控制

刘俊 朱姿娜 刘瑞 徐正旸

刘俊, 朱姿娜, 刘瑞, 徐正旸. 基于改进蜻蜓算法的混合充磁式磁齿轮电机矢量控制[J]. 上海工程技术大学学报, 2026, 40(1): 1-9. doi: 10.12299/jsues.24-0171
引用本文: 刘俊, 朱姿娜, 刘瑞, 徐正旸. 基于改进蜻蜓算法的混合充磁式磁齿轮电机矢量控制[J]. 上海工程技术大学学报, 2026, 40(1): 1-9. doi: 10.12299/jsues.24-0171
LIU Jun, ZHU Zina, LIU Rui, XU Zhengyang. Vector control of hybrid magnetized magnetic gear motor based on improved dragonfly algorithm[J]. Journal of Shanghai University of Engineering Science, 2026, 40(1): 1-9. doi: 10.12299/jsues.24-0171
Citation: LIU Jun, ZHU Zina, LIU Rui, XU Zhengyang. Vector control of hybrid magnetized magnetic gear motor based on improved dragonfly algorithm[J]. Journal of Shanghai University of Engineering Science, 2026, 40(1): 1-9. doi: 10.12299/jsues.24-0171

基于改进蜻蜓算法的混合充磁式磁齿轮电机矢量控制

doi: 10.12299/jsues.24-0171
基金项目: 上海市“科技创新行动计划”自然科学基金(21ZR1426000)
详细信息
    作者简介:

    刘俊:刘 俊(1997 − ),男,硕士生,研究方向为机械臂阻抗控制。E-mail:liujun8014@163.com

    通讯作者:

    朱姿娜(1987 − ),女,副教授,博士,研究方向为磁力耦合传动。E-mail:zhuzina@126.com

  • 中图分类号: TP23

Vector control of hybrid magnetized magnetic gear motor based on improved dragonfly algorithm

  • 摘要: 针对混合充磁式磁齿轮电机 (HM-MGM)无接触传动时出现振荡和超调的问题,提出一种将改进蜻蜓算法(improved dragonfly algorithm, IDA)与比例积分(proportional-integral, PI)控制相结合,对PI控制器参数整定的方法。通过引入Tent映射初始化群、改进权重系数和引入差分进化算法,实现算法性能的提升;并改进算法的适应度函数,增加可以抑制超调和振荡的惩罚项。基于HM-MGM仿真模型,采用PI、DA-PI和IDA-PI控制方法进行动态仿真对比研究,结果表明:电机在IDA-PI控制下的系统动态响应速度更快,且超调量和稳态误差明显降低,证明了所提策略的有效性。
  • 图  1  HM-MGM二维和三维结构

    Figure  1.  HM-MGM two-and three-dimensional structures

    图  2  Halblach充磁方式

    Figure  2.  Halblach magnetization method

    图  3  HM-MGM内外转子矩角特性曲线

    Figure  3.  HM-MGM internal and external rotor moment and angle characteristic curves

    图  4  磁齿轮传动简化模型

    Figure  4.  Simplified model of magnetic gear transmission

    图  5  Logistic和Tent映射粒子区间分布

    Figure  5.  Logistic and Tent mapping particle interval distribution

    图  6  改进型蜻蜓算法流程图

    Figure  6.  Improved dragonfly algorithm flow chart

    图  7  测试函数的三维模型及收敛曲线

    Figure  7.  3D model and convergence curve of test function

    图  8  IDA-PI控制器系统结构图

    Figure  8.  IDA-PI controller system structure diagram

    图  9  HM-MGM双闭环矢量控制

    Figure  9.  HM-MGM double closed-loop vector control

    图  10  HM-MGM控制系统仿真模型

    Figure  10.  HM-MGM control system simulation model

    图  11  DA和IDA适应度函数值的收敛曲线

    Figure  11.  Convergence curves of DA and IDA fitness function values

    图  12  HM-MGM转速特性曲线

    Figure  12.  HM-MGM speed characteristic curve

    图  13  HM-MGM特性曲线

    Figure  13.  HM-MGM characteristic curve

    表  1  算法优化结果

    Table  1.   Algorithm optimization results

    算法 平均值 标准差
    DA 2.16504 3.38014
    DA-Tent 1.85023 1.11285
    DA-weight 1.68553 1.23242
    DA-diff 1.75434 1.10568
    DA-Tent-weight 1.21243 0.47751
    DA-Tent-diff 1.15149 0.23354
    DA-diff-weight 1.15286 0.21156
    IDA 1.00945 0.10855
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    表  2  HM-MGM参数

    Table  2.   HM-MGM parameters

    主要参数 数值 主要参数 数值
    定子电阻/Ω 1.2 外转子转动惯量/(kg·m2) 0.007538
    功率/kW 0.2 内转子转动惯量/(kg·m2) 0.001540
    内转子极对数 2 直轴电感/mH 7.3152
    外转子极对数 10 交轴电感/mH 7.3198
    调磁块数 12 阻尼系数/(N·m·s) 0.008
    传动比 5 永磁体磁链/Wb 0.2864
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  • [1] 程明, 文宏辉, 花为, 等. 电机气隙磁场调制统一理论及其典型应用[J] . 中国电机工程学报, 2021, 41(24): 8261 − 8282. doi: 10.13334/j.0258-8013.pcsee.211703
    [2] 杨洪静. 磁性谐波齿轮结构、原理及其主要性能的研究[D] . 上海: 东华大学, 2023.
    [3] MONTAGUE R G, BINGHAM C M, ATALLAH K. Magnetic gear dynamics for servo control[C] //Proceedings of the 15th IEEE Mediterranean Electrotechnical Conference. Valletta: IEEE, 2010: 1192 − 1197.
    [4] 顾亚明. 基于改进CPSO算法的无刷直流电机PI控制器[J] . 软件导刊, 2022, 21(10): 131 − 135. doi: 10.11907/rjdk.221044
    [5] 何兵. 基于改进粒子群算法的LC型逆变器PI参数优化[J] . 电工技术, 2022(2): 10 − 12, 38. doi: 10.19768/j.cnki.dgjs.2022.02.005
    [6] 吕红芳, 王涛, 嵇月强, 等. 基于免疫粒子群算法的PID参数优化研究[J] . 中国工程机械学报, 2022, 20(3): 194 − 198. doi: 10.15999/j.cnki.311926.2022.03.006
    [7] 林军, 倪宏, 孙鹏, 等. 一种采用神经网络PID控制的自适应资源分配方法[J] . 西安交通大学学报, 2013, 47(4): 112 − 117, 136. doi: 10.7652/xjtuxb201304019
    [8] MIRJALILI S. Dragonfly algorithm: a new meta-heuristic optimization technique for solving single-objective, discrete, and multi-objective problems[J] . Neural Computing and Applications, 2016, 27(4): 1053 − 1073. doi: 10.1007/s00521-015-1920-1
    [9] 杨岸涛, 井立兵, 李浩. 一种混合充磁同心磁齿轮及其复合电机分析[J] . 微特电机, 2017, 45(4): 31 − 33, 38.
    [10] 井立兵, 章跃进, 李琛, 等. Halbach阵列同心式磁力齿轮磁场分析与优化设计[J] . 中国电机工程学报, 2013, 33(21): 163 − 169. doi: 10.13334/j.0258-8013.pcsee.2013.21.012
    [11] 张文海. 步进电动机矩角特性的测试[J] . 电气试验, 1999(3): 25 − 27.
    [12] MONTAGUE R, BINGHAM C, ATALLAH K. Servo control of magnetic gears[J] . IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, 2012, 17(2): 269 − 278. doi: 10.1109/TMECH.2010.2096473
    [13] 张韬, 王阳, 王言子, 等. 蜻蜓算法优化的高斯过程回归对锂电池健康状态预测[J] . 重庆理工大学学报(自然科学), 2023, 37(11): 352 − 361. doi: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2023.11.038
    [14] 龙文, 伍铁斌, 唐斌. 收敛因子非线性变化的鲸鱼优化算法[J] . 兰州理工大学学报, 2017, 43(6): 102 − 107.
    [15] KAUR G, ARORA S. Chaotic whale optimization algorithm[J] . Journal of Computational Design and Engineering, 2018, 5(3): 275 − 284. doi: 10.1016/j.jcde.2017.12.006
    [16] STORN R, PRICE K. Differential evolution – a simple and efficient heuristic for global optimization over continuous spaces[J] . Journal of Global Optimization, 1997, 11(4): 341 − 359. doi: 10.1023/A:1008202821328
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出版历程
  • 收稿日期:  2024-06-14
  • 网络出版日期:  2026-05-27
  • 刊出日期:  2026-03-01

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