為了使馬達響應擁有更好的暫態性能與穩態精確度，通常都會將系統加上控制器，進行閉迴路控制。系統會因控制器的參數設定不同，會有不同的動態響應。在一般傳統而言，控制器參數皆為固定值，然而馬達在大部分工作情況下皆有外接負載，當馬達受到外部負載干擾影響時，系統內部結構便會改變。因此原本使用的控制器參數將無法有效的改善馬達的系統動態響應。有鑑於此，本論文提出以線上學習自調式粒子群優化演算法，希望系統在有外部負載干擾的情況下，能即時並且以動態的方式調整永磁同步馬達控制器參數值，以改善系統動態響應。此方法是先以粒子群優化法所隨機求得的控制器參數代入永磁同步馬達數學方程式進行系統動態響應值估測，再以絕對積分誤差作為適應函數，經由比較後求出最佳適應值，進而調整控制器參數之後，永磁同步馬達在各種不同負載的情況下皆會有不錯的暫態響應及穩態響應。本文首先以數值模擬軟體MATLAB/Simulink進行演算法的模擬與分析，確認此方法實現的可行性，最後以德州儀器所開發的DSP28069及其周邊模組進行實現與驗證此演算法，實驗結果也明顯展示出此演算法能有效的改善系統的動態響應。

In order to make the motors have better transient response and steady state performance, the systems usually adopt closed loop control. The system have difference dynamic responses depending on various controller parameter setting. Traditionally, controller parameters are fixed. But in most cases, the motor works with external loads. When the motor is effected by external loads, the structure of internal system will be changed. The original controller parameters are not able to improve the motor dynamic system response effectively. According of this reason, this thesis proposes an online self-tuning particle swarm optimization (PSO) algorithm to deal with this problem. When the system operates under the external loads, it can dynamically adjust the controller parameters of permanent magnet synchronous motors (PMSM) to improve the system response. This method is based on a PSO algorithm for randomly searching controller parameters firstly and then inserting these parameters into the mathematical equations of PMSM to estimate the system dynamic response. The integral absolute error (IAE) is used as the fitness function to compare and determine the optimum fitness value due to adjust the controller parameters. The PMSM will have better transient and steady state responses. We use the simulation software MATLAB/Simulink to verify the design algorithm first. Then using a developed board of TI DSP28069 to carry out the system implementation. The experimental results show that the proposed algorithm can obviously improve the dynamic response of the control system.

目 錄
論文審定書 i
致 謝 ii
摘 要 iii
Abstract iv
目 錄 v
圖 次 vii
表 次 x
符號表 xi
第一章 緒 論 1
1-1 前言 1
1-2 研究動機 3
1-3 研究目的 5
1-4 組織章節 7
第二章 永磁同步馬達之數學模型建立 8
2-1 前言 8
2-2 座標轉換方法[1] 8
2-3 永磁同步馬達數學方程式 11
2-4 永磁同步馬達磁場導向控制 16
2-5 永磁同步馬達速度控制模擬 20
第三章 智慧型演算法之開發 23
3-1 前言 23
3-2 比例積分控制器設計 23
3-3 PMSM負載估測法 24
3-3-1 馬達負載估測器設計 24
3-3-2 馬達負載估測器測試 26
3-4 PMSM轉速響應估測法 27
3-4-1馬達轉速估測方程式 27
3-4-2 PMSM轉速響應估測測試 30
3-5 粒子群優化演算法(Particle Swarm Optimization) 31
3-6自調適粒子群優化演算法 34
3-6-1 自調適粒子群優化演算法介紹 34
3-6-2 自調適粒子群優化演算法流程 35
3-7 自調適粒子群優化演算法模擬 42
3-7-1 自調適粒子群優化演算法參數設定 42
3-7-2 自調適粒子群優化演算法模擬結果 43
第四章 實驗平台建立與操作介面 45
4-1 前言 45
4-2 實驗硬體設備 46
4-2-1 數位訊號處理器(DSP) 46
4-2-2 永磁同步馬達MBE.174.E500 (105W)[35] 47
4-2-3馬達測試用負載 48
4-3 軟體開發Code Composer Studio 5.5 [33] 49
4-4 系統操作介面與通訊設定 51
4-4-1 操作介面之通訊設定 51
4-4-2 系統操作之人機介面 53
第五章 智慧型演算法之實現 54
5-1 前言 54
5-2 DSP軟體規劃 55
5-3 自調式粒子群優化演算法實測 57
5-3-1 系統響應規格定義 57
5-3-2 自調式粒子群優化演算法參數設定 58
5-3-3 實作測試結果 59
第六章 結論與未來展望 75
6-1 結論 75
6-2 未來展望 76
參考文獻 77

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