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申请/专利权人：上海纽富瑞能源科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于能效优化的直线电机调速控制方法及系统，涉及电机控制技术领域，包括采集直线电机能效优化与调速控制系统数据；基于能效建模并构建能效优化策略；通过能量回收策略输出最优控制理论；构建优化目标数学模型，依赖于优化目标状态和输入构建权重系数。本发明提供的基于能效优化的直线电机调速控制方法基于能效建模并构建能效优化策略，提升系统的整体能效，通过能量回收策略输出最优控制理论，减少能量浪费，构建优化目标数学模型，实现直线电机调速控制和能效优化的全面提升，确保在复杂工况下的高效运行和能量利用率的最大化，本发明在准确性、稳定性以及能量利用率方面都取得更加良好的效果。

主权项：1.一种基于能效优化的直线电机调速控制方法，其特征在于，包括：采集直线电机能效优化与调速控制系统数据；采集电机数据与优化算法数据；所述电机数据包括电机规格参数、电机动态特性、电压、电流和功率；所述优化算法数据包括遗传算法数据、粒子群优化算法数据、卡尔曼滤波数据、能效数据和损耗数据;基于能效建模并构建能效优化策略；通过输入功率和输出功率构建能效模型，表示为： ， ， ，其中，表示输入功率，表示输入电压，表示输入电流，表示输出功率，表示输出力，表示速度，表示能效，表示时刻；考虑电阻损耗、铁损、机械损耗和涡流损耗，通过能效模型构建功率损耗模型，表示为： ,其中，表示功率损耗，表示电阻,表示铁损系数，表示磁通密度，表示角速度，表示摩擦力，表示涡流损耗系数;基于最小化总能量损耗，采用变分法和拉格朗日乘子法，构建优化目标模型，在时间区间内最小化总能量损耗通过变分法优化电流达到能效优化的目标，增加电流与电压关系的约束；总能量损耗通过功率损耗模型确定，包括电阻损耗、铁损、机械损耗以及涡流损耗；定义在时间区间（0，T）内的能量损耗函数，作为优化目标，实现在约束条件下最小化电机的能量损耗，优化输入电流，提高电机的能效，构建优化目标模型，设定输入电流和电压的关系，在优化过程中考虑电感L和电阻R的影响，确保优化输入电流的物理可行性，进而引入物理约束，表示为： ， ，其中，表示时间区间的上限表示电感；将优化目标和约束条件结合，通过引入拉格朗日乘子λ来处理约束条件，综合考虑损耗项和约束项，使用拉格朗日函数极值化的函数It，获取最优电流分布，表示为： ，其中，表示拉格朗日函数，结合目标函数和约束条件，表示拉格朗日乘子，用于处理约束条件；基于求解变分问题，输出使拉格朗日函数极值化的函数It，进而输出输入电流It，使在时间区间（0，T）内的能量损耗最小化，优化电流分布，输出拉格朗日函数极值化数学模型表示为： ，其中，表示输入电流It的时间导数;通过能量回收策略输出最优控制理论；在时间区间内采集最大化回收能量，通过回收能量，确保能量回收效率最大化，构建最优控制理论模型；在时间区间（）内最大化回收能量的目标函数，表示制动或减速过程中的两个时刻,作为优化目标，在能量回收过程中，实现能量回收效率的最大化，通过最大化回收能量，和制动过程中的能量，提高系统的能效，构建最优控制理论模型表示为： ，其中，表示回收的能量，表示能量回收效率，表示制动功率;构建优化目标数学模型，依赖于优化目标状态和输入构建权重系数;在最优控制理论模型中采用哈密顿量，结合能量回收的目标和动态约束条件，通过引入拉格朗日乘子λ处理动态约束；构建哈密顿量，结合能量回收的目标和动态约束条件，综合考虑能量回收目标和动态约束，表示系统的优化目标，表示为： ， ，其中，表示哈密顿量，结合优化目标和动态约束条件；通过输出，确定最优能量回收策略和拉格朗日乘子λ的变化率，进而求解最优控制问题，确保系统在动态约束条件下实现最优控制；综合遗传算法、粒子群优化算法、梯度下降法和拉格朗日乘子法，通过动态调整算法的权重，实现最优控制和能效优化；在初始阶段和全局优化需求增加时，遗传算法和粒子群优化算法权重增高；在系统稳定和局部优化需求增加时，梯度下降法和约束优化部分的权重增高；优化目标数学模型表示为： ，其中，表示优化目标数学模型的值，表示遗传算法的权重系数，表示遗传算法的优化结果，表示粒子群优化算法（PSO）的权重系数，表示粒子群优化算法的优化结果，表示基于功率损耗二阶导数的平滑项的权重系数，表示基于拉格朗日函数的约束优化项的权重系数，表示第i节点的电流。

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