C 语言粒子群进行PMSM 参数估计

PMSM（永磁同步电机）参数估计是电机控制中的一个重要问题，可以利用粒子群算法进行优化求解。下面是使用C语言实现PMSM参数估计的基本步骤：

1. 定义粒子结构体，包括粒子的位置、速度、适应度等信息。

typedef struct {
    double *position; // 粒子位置
    double *velocity; // 粒子速度
    double *pbest;    // 粒子历史最优位置
    double fitness;   // 粒子适应度
} Particle;

2. 初始化粒子群，随机生成粒子的位置和速度，并计算粒子的适应度。

void init_particles(Particle *particles, int size) {
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        for (int j = 0; j < DIM; j++) {
            particles[i].position[j] = rand() % 100; // 随机生成粒子位置
            particles[i].velocity[j] = rand() % 10; // 随机生成粒子速度
        }
        particles[i].fitness = evaluate(particles[i].position); // 计算粒子适应度
        memcpy(particles[i].pbest, particles[i].position, DIM * sizeof(double)); // 粒子历史最优位置初始化为当前位置
    }
}

3. 更新粒子速度和位置，根据粒子历史最优位置和全局最优位置进行调整，并重新计算粒子适应度。

void update_particles(Particle *particles, int size, double *gbest) {
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        double p = particles[i].position[0]; // 获取粒子位置参数p
        double q = particles[i].position[1]; // 获取粒子位置参数q
        double r = particles[i].position[2]; // 获取粒子位置参数r
        double Ld = p * Lq / Lr; // 计算定子轴感应电感
        double Lq_p = q * Ld / Lr; // 计算转子轴感应电感
        double R = r * Rn; // 计算电机电阻
        double J = Jn * pow(10, -6) * pow(s, 3); // 计算转动惯量
        double Ke = 60 * sqrt(3) * Lq_p / (2 * PI * P * J * s); // 计算电动势常数
        double Te = Ke * iqd[1]; // 计算电磁转矩
        double Tl = Tln * pow(s, 2); // 计算负载转矩
        double omega = w; // 获取电机转速
        double Te_Tl = (Te - Tl) / Tl; // 计算电磁转矩与负载转矩之比
        for (int j = 0; j < DIM; j++) {
            double r1 = (double)rand() / RAND_MAX;
            double r2 = (double)rand() / RAND_MAX;
            particles[i].velocity[j] = particles[i].velocity[j] + C1 * r1 * (particles[i].pbest[j] - particles[i].position[j]) + C2 * r2 * (gbest[j] - particles[i].position[j]); // 更新粒子速度
            particles[i].position[j] = particles[i].position[j] + particles[i].velocity[j]; // 更新粒子位置
        }
        particles[i].fitness = fabs(Te_Tl - evaluate(particles[i].position)); // 重新计算粒子适应度
        if (particles[i].fitness < fabs(Te_Tl - evaluate(particles[i].pbest))) {
            memcpy(particles[i].pbest, particles[i].position, DIM * sizeof(double)); // 更新粒子历史最优位置
        }
    }
}

4. 执行粒子群算法，迭代更新粒子速度和位置，直到满足终止条件。

void pso() {
    Particle particles[PSO_SIZE];
    double gbest[DIM];
    double gbest_fitness = DBL_MAX;
    init_particles(particles, PSO_SIZE);
    for (int i = 0; i < PSO_ITERATIONS; i++) {
        for (int j = 0; j < PSO_SIZE; j++) {
            if (particles[j].fitness < gbest_fitness) {
                gbest_fitness = particles[j].fitness;
                memcpy(gbest, particles[j].position, DIM * sizeof(double)); // 更新全局最优位置
            }
        }
        update_particles(particles, PSO_SIZE, gbest); // 更新粒子速度和位置
    }
    printf("gbest fitness: %lf\n", gbest_fitness); // 输出全局最优解
}

需要注意的是，PMSM参数估计中的参数包括永磁体磁通、电机电阻、转子轴感应电感、定子轴感应电感、转动惯量等，需要根据具体问题进行调整。