一种新的自适应变异粒子群优化算法在PMSM参数辨识中的应用

黄松; 田娜; 纪志成

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高精度辨识永磁同步电机参数是进行控制器设计的基础.本文借鉴遗传算法中变异操作的思想,提出了一种基于自适应变异概率的混合变异粒子群优化算法,并将其应用于永磁同步电机参数辩识问题.本文首先在dq坐标系下建立永磁同步电机参数辨识模型,然后将该算法和几种变异粒子群算法用于永磁同步电机参数辨识,并在Matlab/Simulink中进行了对比验证.实验结果表明,该算法能提高定子电阻、d轴电感、q轴电感和转子磁链等参数的辨识精度,为提高永磁同步电机电机控制器性能提供了保证.

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来源
《电工电能新技术》 |2016年第6期|67-73|共7页
作者
黄松; 田娜; 纪志成;
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作者单位

物联网工程学院,江南大学,江苏无锡214122;

物联网工程学院,江南大学,江苏无锡214122;

物联网工程学院,江南大学,江苏无锡214122;

轻工过程先进控制教育部重点实验室,江南大学,江苏无锡214122;

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正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
粒子群算法; 变异概率; 永磁同步电机; 参数辨识;

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