[发明专利]电机控制方法及系统、车辆

说明书

本发明公开了一种电机控制方法及系统、车辆。其中，所述电机控制方法包括：采集电机的实际转速；利用遗传算法迭代得到目标行为树；利用与所述目标行为树对应的模糊控制规则对转速差值和转速差值的变化率进行模糊推理，得到PID控制参数的调整值；根据所述调整值更新所述PID控制参数并控制所述电机。本发明中，利用遗传算法迭代生成目标行为树，并根据目标行为树对应的模糊控制规则对PID控制参数进行参数整定，与传统的模糊控制方式相比，能够提高PID控制参数的自适应调节效果，从而实现对电机的稳定控制。进一步地，在遗传算法的适应度函数中融合了行为树的复杂度，与传统的模糊控制方式相比，能够提高电机控制的效率。

技术领域

本发明涉及电机控制领域，特别涉及一种电机控制方法及系统、车辆。

背景技术

无刷直流电机(Brushless Direct Current Motor，BLDCM)在各个领域都有广泛的应用和研究，通常采用传统PID(比例积分微分)控制方式对无刷直流电机进行控制。但是由于无刷直流电机的多变量和非线性特点，使得在一些需要急速响应的情况下，响应速度较慢，而且由于传统PID控制方式过分依赖经验值的手动调节，存在超调和短时震荡的问题，从而导致控制精度差、运行不稳定以及鲁棒性差等，很难满足如今智能控制的需求。

针对传统PID控制方式存在的上述问题，如今越来越多的人将模糊控制应用到无刷直流电机的控制中，但是模糊控制规则较难确定，需要人工设计模糊控制规则，如果模糊控制规则设计地不好，会导致模糊控制的在线自适应调节效果不理想。

发明内容

本发明要解决的技术问题是为了克服现有技术中的上述缺陷，提供一种电机控制方法及系统、车辆。

本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题：

本发明的第一方面提供一种电机控制方法，包括以下步骤：

采集电机的实际转速；

利用遗传算法迭代得到目标行为树；其中，所述遗传算法的适应度函数根据目标转速与所述实际转速之间的差值确定；

利用与所述目标行为树对应的模糊控制规则对转速差值和转速差值的变化率进行模糊推理，得到PID控制参数的调整值；

根据所述调整值更新所述PID控制参数，并利用更新后的PID控制参数控制所述电机。

可选地，所述遗传算法的适应度函数根据目标转速与所述实际转速之间的差值确定，具体包括：

所述遗传算法的适应度函数根据目标转速与所述实际转速之间的差值、PID控制的性能指标以及行为树的复杂度确定。

可选地，所述电机控制方法还包括：

根据超调量和调节时间确定PID控制的性能指标；和/或，

根据行为树中的节点类型以及不同节点类型的节点数量确定所述行为树的复杂度。

可选地，所述电机控制方法还包括：在利用遗传算法进行迭代的过程中，采用上下文无关文法描述行为树。

可选地，所述电机控制方法还包括：根据行为树建立模糊控制规则；

其中，所述模糊控制规则中，行为树的第一条件节点与转速差值相对应，行为树的第二条件节点与转速差值的变化率相对应，行为树的第一行为节点与比例控制参数的调整值相对应，行为树的第二行为节点与积分控制参数的调整值相对应，行为树的第三行为节点与微分控制参数的调整值相对应。

本发明的第二方面提供一种电机控制系统，包括：

转速采集模块，用于采集电机的实际转速；

遗传迭代模块，用于利用遗传算法迭代得到目标行为树；其中，所述遗传算法的适应度函数根据目标转速与所述实际转速之间的差值确定；