基于改进灰狼优化算法的永磁同步电机参数辨识

发布时间：2022-01-27 09:47

　　针对永磁同步电机中参数辨识精度低与速度慢的问题,提出了一种基于改进灰狼优化算法的参数辨识方法。首先采用Tent映射反向学习策略对种群初始化,增强初始种群的多样性;其次,设计了一种非线性变化的收敛因子;最后,采用Levy飞行策略对算法寻优过程中位置更新方式进行变异操作,以提高算法跳出局部最优的能力,降低了算法误收敛的可能性。仿真实验表明,改进灰狼优化算法对永磁同步电机中的参数精确度更高,辨识速度更快。 

【文章来源】：组合机床与自动化加工技术. 2020,(07)北大核心

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

PMSM参数辨识模型

为验证本文所提出的IGWO算法的有效性与可行性,在Matlab/Simulink软件中建立PMSM辨识系统,系统框图如图4所示。试验用PMSM参数为:额定转速1500r/min,转动惯量0.003kg·m2,极对数4,q轴电感8.5mH,q轴电感8.5mH,定子电阻2.875Ω,磁链0.175Wb,阻尼系数0.008N·m·s。在PMSM稳态时注入d轴电流,时间 50 ms,分别在id=0和id≠0时采样,采样周期Ts=10μs。图4 PMSM参数辨识仿真框图

PMSM参数辨识仿真框图

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3612250