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本发明克服现有技术上的缺点，提出一种具有强跟踪性的永磁同步电机最优分数阶PID控制方法。本发明利用PSO算法能通过迭代寻找最优解以及PSO算法收敛速度快的特性。对稳定域范围内的PID控制器参数进行迭代寻优。首先初始化PSO算法中的粒子，其位置坐标随机分布在稳定域内。然后对粒子进行适应度计算，并设置其初始速度，使得粒子能够朝适应度更好的方向移动。最后不断进行迭代，直至两次迭代差值小于设定误差，得出最优解，即在稳定域范围内的PID控制器参数最优解。本发明采用的PSO算法，能够更快更精确的同时整定多个分数阶PID控制器参数。

具有强跟踪性的永磁同步电机最优分数阶PID控制方法，本发明利用PSO算法能通过迭代寻找最优解以及PSO算法收敛速度快的特性。对稳定域范围内的分数阶PID控制器参数进行迭代寻优。首先初始化PSO算法中的粒子，其位置坐标随机分布在稳定域内。然后对粒子进行适应度计算，并设置其初始速度，使得粒子能够朝适应度更好的方向移动。最后不断进行迭代，直至两次迭代差值小于设定误差，得出最优解，即在稳定域范围内的分数阶PID控制器参数最优解。本发明采用的PSO算法，能够更快更精确的同时整定多个分数阶PID控制器参数。

具有强跟踪性的永磁同步电机最优分数阶PID控制方法具有广泛的应用前景，其优势在于可以提高电机的跟踪性能，适用于需要高精度控制的应用场景。具体应用包括但不限于以下场景：

工业机器人：在工业机器人领域，该方法可以提高电机的响应速度和精度，从而提高机器人的工作效率和精度。

电动汽车：在电动汽车领域，该方法可以提高电机的控制性能，优化汽车的动力性能和行驶里程。

航空航天：在航空航天领域，该方法可以提高电机的控制精度和稳定性，从而提高航空器的性能和安全性。

医疗设备：在医疗设备领域，该方法可以提高电机的跟踪性能，从而提高医疗设备的精度和稳定性，例如用于手术机器人等。

总之，具有强跟踪性的永磁同步电机最优分数阶PID控制方法在需要高精度控制的领域具有广泛的应用前景，可以提高系统的性能和稳定性。

浙江工业大学是东部沿海地区第一所省部共建高校、首批国家“高等学校创新能力提升计划”（2011计划）协同创新中心牵头高校和浙江省首批重点建设高校，坐落于中国历史文化名城、风景旅游胜地杭州。学校坚持立德树人根本任务，以拔尖创新人才为引领、高级应用型人才为主体、复合型人才为特色，大力培养德智体美劳全面发展，富有家国情怀、国际视野、创新精神和实践能力的行业精英和领军人才。

本发明的优点：对于多数被控对象，尤其是电机，都具有非线性、时变性和非整数阶特性。因此，控制器的参数在应用过程中需要根据应用情况进行整定或应用于实时整定状态。针对整定分数阶PID控制器参数问题，本发明设计的整定方法通过PSO算法获取分数阶PID控制器优化系统的最优参数，从适应性上具有更大的优势，只需要更少的工程经验信息，就能够应对分数阶PID控制器参数难以确定的问题。与已有的算法，例如基于最大灵敏度指标的稳定分数阶PID参数优化方法和状态转移算法的全局优化功能整定分数阶PID控制器参数相比，本发明使用的PSO算法既可以采用先自动整定参数，在使用中将整定得到的参数固定，又可以采用应用过程中实时自动整定的方式。而且本发明所提方法，对被控对象不局限于永磁同步电机，因而具有普遍适用性，具有重大推广价值。

技术转让，许可，合作所需资金需双方协商，此项技术想尽快落地，希望具备此项技术研发的技术方，能够尽快承接此项目。