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

机译：基于粒子群优化的内部永磁同步电动机参数识别的改进方法

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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：由于传统参数识别方法的反向凸极特征和缺陷，本文提出了基于粒子群优化（PSO）的参数识别方法与电动机的数学模型相结合。甚至改善了PSO。 PSO的改进可以同时识别四个参数，例如定子电阻，D轴电感，Q轴电感和永磁通量。方法中使用的信号全部可以直接检测状态变量，以便可以降低电机参数识别对其他干扰的影响，提高参数识别的准确性。模拟和实验结果表明，识别参数的PSO具有强大的鲁棒性和收敛性。四个待处理的参数可以在相对较短的时间内收敛到真实值，无论在不同的速度，负载和控制策略中都有高精度。它还克服了在基本PSO中的初始参数值中的高要求的缺点，以识别和PSO的改进更好。

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来源
《European Conference on Power Electronics and Applications》|2013年||共9页
会议地点
作者
Xi Xiao; Qingsong Xu; Jun Tao; Peigen Tian;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类输配电工程、电力网及电力系统;
关键词
Improved method of Particle Swarm Optimization; Interior permanent magnet synchronous motor; Particle Swarm Optimization;

机译：改进的粒子群优化方法;内部永磁同步电动机;粒子群优化;

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