基于人工鱼群与Levenberg-Marquardt混合算法的Jiles-Atherton磁滞模型参数提取

赵越; 李琳; 刘任

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基于人工鱼群与Levenberg-Marquardt混合算法的Jiles-Atherton磁滞模型参数提取

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准确高效地提取J-A磁滞模型参数,是利用该模型模拟磁性元件磁滞特性的首要任务。针对现有J-A模型参数提取方法存在的求解精度低且仿真耗时的问题,提出了一种基于人工鱼群算法与L-M算法混合的J-A模型参数辨识方法。首先,根据人工鱼群算法全局搜索能力强的特点,将其运用于J-A模型参数全局最优解所在区域的定位当中;在满足切换过渡准则后,人工鱼群算法终止迭代并切换至L-M算法;此时,L-M算法利用其局部寻优能力强的优势,将人工鱼群算法提供的最优解作为初始值,快速收敛于全局最优解。仿真及实验结果表明,所提混合算法不仅求解精度较高,同时收敛速度更快。

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来源
《华北电力大学学报》 |2018年第6期|21-27|共8页
作者
赵越; 李琳; 刘任;
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作者单位

华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类磁性材料、铁磁材料;
关键词
J-A磁滞模型; 参数提取; 人工鱼群算法; L-M算法;

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