An improved method of interior permanent magnet synchronous motor parameter identification based on particle swarm optimization

机译：基于粒子群算法的改进型室内永磁同步电动机参数辨识方法

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On account of the reverse salient pole characteristic and defects of the traditional parameter identification method, this article put forward a parameter identification method based on particle swarm optimization(PSO) combine with the mathematical model of the motor. And even made an improvement of PSO. The improvement of PSO can identify the four parameters in same time such as the stator resistance, the d-axis inductance, the q-axis inductance and the permanent magnet flux. The signal used in the method are all can be directly detected the state variables so it can reduce the influence of the other disturbance on the motor parameters identification and improve the accuracy of the parameter identification. Simulation and experimental results shows that the PSO to identify the parameters has a strong robustness and convergence. Four pending identification parameters can converge to the true value in a relatively short time and has a high accuracy no matter in the different speed, load and control strategy. It also overcomes the drawback of high requirements in the initial parameter values which in the basic PSO to identify and the improvement of PSO is better.

机译：针对反凸极特性和传统参数辨识方法的缺陷，提出了一种基于粒子群算法（PSO）结合电机数学模型的参数辨识方法。甚至对PSO进行了改进。 PSO的改进可以同时识别出定子电阻，d轴电感，q轴电感和永磁通量这四个参数。该方法所使用的信号全部可以直接检测到状态变量，从而可以减少其他干扰对电机参数辨识的影响，提高参数辨识的准确性。仿真和实验结果表明，PSO识别参数具有很强的鲁棒性和收敛性。四个待处理的识别参数可以在相对较短的时间内收敛到真实值，并且无论在不同的速度，负载和控制策略下，其精度都很高。它也克服了对初始参数值的高要求的缺点，这在基本的PSO中可以识别，并且PSO的改进效果更好。

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来源
《European Conference on Power Electronics and Applications》|2013年|1-9|共9页
会议地点
作者
Xi Xiao; Qingsong Xu; Jun Tao; Peigen Tian;
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关键词
Improved method of Particle Swarm Optimization; Interior permanent magnet synchronous motor; Particle Swarm Optimization;

机译：改进的粒子群算法;内部永磁同步电动机;粒子群算法;

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