基于柯西变异粒子群算法的永磁同步电机参数辨识

被引:78
作者
傅小利 [1 ,2 ]
顾红兵 [2 ,3 ]
陈国呈 [2 ,3 ]
邹俊忠 [1 ]
张见 [1 ]
机构
[1] 华东理工大学信息科学与工程学院
[2] 江苏斯达工业科技有限公司
[3] 上海大学机电工程与自动化学院
关键词
永磁同步电机; 参数辨识; 粒子群优化; 柯西变异;
D O I
暂无
中图分类号
TM341 [同步电机]; TP18 [人工智能理论];
学科分类号
080802 [电力系统及其自动化]; 140502 [人工智能];
摘要
永磁同步电机(PMSM)参数影响矢量控制伺服系统的性能,因而需要对电机参数进行实时辨识。将电机的定子等效成一阶惯性系统,并在d-q同步旋转坐标系下建立定子的数学模型。提出平均最好位置和柯西变异相结合的改进粒子群算法,对永磁同步电机定子绕组的电阻、电感和磁链进行辨识。仿真和实验结果表明该辨识方法寻优能力强,搜索精度高,稳定性好,具有良好的动态性能。
引用
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页数:5
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