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【2h】

PI Controller of Speed Regulation of Brushless DC Motor Based on Particle Swarm Optimization Algorithm with Improved Inertia Weights

机译：基于粒子群优化算法改进惯性重量的无刷直流电动机速度调节PI控制器

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The brushless director current (DC) motor is a new type of mechatronic motor that has been developed rapidly with the development of power electronics technology and the emergence of new permanent magnet materials. Based on the speed regulation characteristics, speed regulation strategy, and mathematical model of brushless DC motor, a parameter optimization method of proportional-integral (PI) controller on speed regulation for the brushless DC motor based on particle swarm optimization (PSO) algorithm with variable inertia weights is proposed. The parameters of PI controller are optimized by PSO algorithm with five inertia weight adjustment strategies (linear descending inertia weight, linear differential descending inertia weight, incremental-decremented inertia weight, nonlinear descending inertia weight with threshold, and nonlinear descending inertia weight with control factor). The effectiveness of the proposed method is verified by the simulation experiments and the related simulation results.
机译：无刷导演电流（DC）电机是一种新型的机电电机，随着电力电子技术的开发和新的永磁材料的出现而迅速发展。基于速度调节特性，速度调节策略和无刷直流电机的数学模型，基于粒子群优化（PSO）算法的无刷直流电动机速度 - 积分（PI）控制器参数优化方法提出了惯性重量。 PI控制器参数由PSO算法进行优化，具有五个惯性重量调整策略（线性下降惯性重量，线性差分降序重量，增量递减的惯性重量，非线性下降惯性重量，具有阈值的非线性下降，并且非线性下降与控制系数的非线性下降惯性重量） 。通过模拟实验和相关模拟结果验证了所提出的方法的有效性。

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