發(fā)布時(shí)間：2018-07-01 20:54

  本文選題：參數(shù)辨識(shí) + 永磁同步電機(jī)��； 參考：《電機(jī)與控制學(xué)報(bào)》2015年01期

【摘要】：為了解決永磁同步電機(jī)(permanent magnet synchronous motor,PMSM)多參數(shù)辨識(shí)問(wèn)題,提出一種改進(jìn)綜合學(xué)習(xí)粒子群優(yōu)化算法。針對(duì)綜合學(xué)習(xí)粒子群算法后期搜索效率低的缺陷,所提算法引入反映粒子狀態(tài)的增長(zhǎng)率算子,通過(guò)該算子動(dòng)態(tài)調(diào)整綜合學(xué)習(xí)粒子群算法的關(guān)鍵參數(shù),并根據(jù)增長(zhǎng)率算子判斷種群中粒子所處狀態(tài),對(duì)處于停滯狀態(tài)的粒子實(shí)施高斯擾動(dòng),使粒子能在解空間中進(jìn)行有效搜索。將所提改進(jìn)算法應(yīng)用于永磁同步電機(jī)多參數(shù)辨識(shí),該方法僅需采樣電機(jī)的定子電流、電壓和轉(zhuǎn)速信號(hào)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)綜合學(xué)習(xí)粒子群優(yōu)化方法能夠準(zhǔn)確地辨識(shí)PMSM的定子電阻、d軸和q軸電感和永磁體磁鏈等參數(shù)。
[Abstract]:In order to solve the problem of multi-parameter identification of permanent magnet synchronous motor (permanent magnet synchronous motor PMSM), an improved synthetic learning particle swarm optimization algorithm is proposed. Aiming at the defect of low searching efficiency in the late stage of the synthetic learning particle swarm optimization algorithm, the proposed algorithm introduces the growth rate operator which reflects the particle state, and dynamically adjusts the key parameters of the synthetic learning particle swarm optimization algorithm. According to the growth rate operator, the state of the particles in the population is judged, and the particles in the stationary state are disturbed by Gao Si, so that the particles can be searched effectively in the solution space. The proposed improved algorithm is applied to the multi-parameter identification of PMSM. The proposed method only needs to sample the stator current, voltage and rotational speed signals of the PMSM. The experimental results show that the improved synthetic learning particle swarm optimization method can accurately identify the stator resistance d axis and Q axis inductance and permanent magnet flux of PMSM.
【作者單位】： 湖南大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院;湖南工程學(xué)院電氣信息學(xué)院;湖南科技大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61174140) 中國(guó)博士后面上基金(2013M540628) 湖南省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金(10K017)
【分類號(hào)】：TM341

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2089124