基于改进QPSO算法的电动汽车模糊控制器参数优化
Parameter optimization of fuzzy controller for electric vehicle based on improved QPSO algorithm
1. 中国矿业大学 信息与控制工程学院, 江苏 徐州 221008
2. 湖北科技学院 工程技术研究院, 湖北 咸宁 437100
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LabVIEW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。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(7147307)
国家科技支撑计划资助项目(2013BAK06B08)
湖北教育部杰出青年科技创新团队计划资助项目(T201817)
湖北科技创新重大项目(2018ABA076)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.06.0395
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第12期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 3690-3696
文章编号: 1001-3695(2019)12-036-3690-07
发布历史
[2019-12-05] 印刷出版
引用本文
袁小平, 金鹏, 周国鹏. 基于改进QPSO算法的电动汽车模糊控制器参数优化 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (12): 3690-3696. (Yuan Xiaoping, Jin Peng, Zhou Guopeng. Parameter optimization of fuzzy controller for electric vehicle based on improved QPSO algorithm [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (12): 3690-3696. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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