基于柯西变异粒子群算法的永磁同步电机参数辨识

发布时间：2018-03-29 08:06

  本文选题：永磁同步电机　切入点：参数辨识　出处：《电工技术学报》2014年05期

【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。
[Abstract]:Permanent magnet synchronous motor (PMSM) performance of vector control system, which requires real-time identification of the motor parameters. The motor stator is equivalent to one order inertial system, and establish the mathematical model of the stator in d-q synchronous rotating coordinate system. The improved particle swarm optimization algorithm is proposed based on the average best position and Cauchy mutation the resistance of stator winding, a permanent magnet synchronous motor, inductance and flux identification. Simulation and experimental results show that the identification method of search optimization ability, high precision, good stability and good dynamic performance.

【作者单位】： 华东理工大学信息科学与工程学院;江苏斯达工业科技有限公司;上海大学机电工程与自动化学院;
【分类号】：TM341;TP18

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1680265