基于三相异步电动机矢量控制系统优化控制算法的研究+源代码(4)
（3）控制策略
优化算法常常用在控制器的参数和结构。相比于传统方法，自适应遗传算法对PID控制器的参数优化，效果更加出色。在模糊控制策略上，对模糊控制器设计时采用遗传算法，控制器的跟随性、抗干扰性和鲁棒性都有很大提升。粒子群优化算法（PSO）优势在于参数调整不是很多，简单实用，经常用于电机的高性能调速控制策略和参数识别。
1.5 本文工作内容和结构安排
本文的研究方向是基于三相异步电动机矢量控制系统优化控制算法，主要关键词有：三相异步电机、矢量控制系统和优化算法。本文以这些关键词来开展研究，因此本文共分七章，主要有以下几个章节构成。
第一章：绪论。介绍了此课题的研究背景以及研究价值，交流调速系统的国内外研究方向，粒子群PSO算法等优化算法的概况及其在交流调速系统中的应用现状。
第二章：基于SVPWM的异步电机矢量控制系统。论述了矢量控制基本思想、坐标变换及转子磁场定向矢量控制解耦过程、转子磁链观测模型、SVPWM技术实现原理和算法。
第三章：优化控制算法对PI调节器的优化设计。论述传统PID调节器设计，遗传算法对PI调节器的参数优化，粒子群优化算法对PI控制器参数优化。
第四章：系统硬件设计。论述了以TI公司的TMS320F28335型DSP为核心，设计硬件电路。
第五章：系统软件设计。论述了系统软件总体概况，模块化设计，给出了软件流程图。
第吹冰章：矢量控制系统Simulink仿真及PSO优化。建立了系统的Simulink仿真模块，参数优化前后波形对比分析。
第七章：总结了全文的内容，结合研究过程发现的问题给出了思考和展望。
2 基于SVPWM转子磁场定向异步电机矢量控制系统
矢量控制是对定子电流励磁分量与转矩分量解耦，分别控制它们，从而控制异步电动机转矩。而空间矢量脉宽调制技术（SVPWM），主要是利用三相逆变器切换不同的开关状态，产生PWM波，逼近理想磁链圆。
2.1 三相异步电机矢量控制系统