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基于云模型的改进粒子群PMSM参数辨识算法

论文摘要

针对永磁同步电机传统参数辨识方法存在的缺陷,提出了一种基于云模型的改进粒子群参数辨识算法.该算法首先采用高频电压注入法建立高频电压方程,通过滤波处理获取高低频信号构建四阶满秩实时电机辨识模型;将云模型理论与粒子群算法相结合,采用正态云发生器对粒子进化变异操作建模,实现了自适应动态调节粒子的搜索范围,有效克服早熟收敛,保证了辨识参数为全局最优解.实验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.

论文目录

  • 1 PMSM四阶实时辨识模型建立
  • 2 基于云模型的改进粒子群算法
  •   2.1 云模型特征
  •   2.2 改进的粒子群算法
  • 3 实验仿真与结果分析
  • 4 结论

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 时维国,闫小宇

    关键词: 永磁同步电机,粒子群优化算法,云模型,参数辨识,高频信号注入

    来源: 大连交通大学学报 2019年01期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 电力工业,自动化技术

    单位: 大连交通大学电气信息工程学院

    基金: 辽宁省自然科学基金资助项目(20170540141,201602130)

    分类号: TP18;TM341

    DOI: 10.13291/j.cnki.djdxac.2019.01.025

    页码: 113-119

    总页数: 7

    文件大小: 1323K

    下载量: 190

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/56e81ab4f20bd31f9e025ff1.html