论文摘要
基于J-A磁滞模型模拟铁磁材料磁滞特性的关键是模型参数的精确快速辨识。该文针对现有J-A磁滞模型参数提取方法存在的收敛速度慢、求解精度低的问题,提出一种基于随机性优化算法——模拟退火（SA）与确定性优化算法——Levengerg-Marquardt（L-M）混合的J-A模型参数提取方法,该方法综合了SA算法全局搜索能力强以及L-M算法局部收敛速度快的优点。在迭代优化初期,采用SA算法快速锁定J-A模型参数的优化区域;继而根据引入的普适性混合算法切换过渡准则,将SA算法当前解赋予L-M算法;针对基于传统L-M算法提取J-A模型参数出现的病态矩阵问题,该文将J-A模型参数的灵敏度函数矩阵进行归一化处理,从而推导出适用于J-A模型参数快速辨识的归一化L-M算法,该算法在接收到SA算法提供的优化解后,将其作为该算法局部搜索的初始值。仿真及实验结果表明,所提混合算法兼具收敛速度快、提取精度高的优异性能。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 刘任,李琳,王亚琦,韩钰,刘洋
关键词: 磁滞模型,参数提取,随机性优化算法,确定性优化算法
来源: 电工技术学报 2019年11期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学
专业: 物理学,电力工业
单位: 新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学),全球能源互联网研究院
基金: 国家重点研发计划(2017YFB0903904),国家自然科学基金(51677064)资助项目
分类号: TM271
DOI: 10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.180714
页码: 2260-2268
总页数: 9
文件大小: 1174K
下载量: 243
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