粒子群优化算法解决永磁同步电机共振问题

"马金洋等人在2020年的研究中探讨了基于粒子群优化算法优化陷波器参数的永磁同步电机振动抑制技术。他们指出，在工业控制系统中，由于传动机构的柔性和非刚性，电机与负载之间常会出现“末端振荡”，这严重影响了永磁同步电机驱动控制系统的动态响应品质和系统安全性。 永磁同步电机的机械谐振抑制是一项关键技术，其目的是减少由柔性传动引起的振动。为了应对这一挑战，研究团队提出了一种创新的方法，即利用智能算法——粒子群优化算法来优化陷波器的参数。粒子群优化算法是一种仿生优化技术，源自对鸟群或鱼群集体行为的模拟，它能在多维空间中搜索最优解，适用于解决复杂的优化问题。 陷波器是一种有效的滤波器，能够针对性地消除特定频率的谐波，但其参数整定往往受到参数耦合的影响，使得调整困难。通过粒子群优化算法，研究者可以找到最佳陷波器参数组合，有效地解决这一问题。这种方法不仅充分发挥了粒子群优化算法的优化能力，而且结合陷波器的谐波滤除特性，能有效消除永磁同步伺服电机的共振谐波，从而抑制伺服系统的共振现象。 该研究的应用实例为重庆市技术创新与应用示范项目，表明该方法在实际工程中有广阔的应用前景。通过这种智能优化策略，可以显著提高永磁同步电机的性能，降低振动，增强系统的稳定性和可靠性。 总结来说，这项工作为解决伺服系统中的多轴共振问题提供了一个新的视角，即利用粒子群优化算法优化陷波器参数，以达到抑制振动和谐波的目的。这种方法的提出，不仅对电机驱动领域具有重要的理论价值，也为实际工业控制系统的优化提供了实用的技术手段。"