基于改进教与学优化算法的永磁同步电机参数辨识

发布时间：2018-06-03 19:02

  本文选题：永磁同步电机 + 参数辨识　； 参考：《系统仿真学报》2017年02期

【摘要】：高精度辨识永磁同步电机参数是进行控制器设计的基础。针对传统永磁同步电机参数辨识方法中存在辨识速度慢、精度低等缺陷,提出了一种改进教与学优化算法对永磁同步电机进行参数辨识。该算法在教学阶段引入辅导教学机制加强教师的教学能力,提高算法收敛速度,在学习阶段,采用科目分步学习提高学员学习效率,并融入反向学习策略进行小概率变异来增加算法跳出局部最优的可能性。通过实验仿真表明,与基本教与学优化算法、粒子群算法相比,所提算法对于同时辨识定子电阻,d、q轴电感和转子磁链具有较好的收敛性和可靠性。
[Abstract]:High precision identification of permanent magnet synchronous motor parameters is the basis of controller design. In view of the shortcomings of slow identification speed and low precision in the traditional permanent magnet synchronous motor parameter identification method, an improved teaching and learning optimization algorithm is proposed to identify the permanent magnet synchronous motor. The algorithm is introduced in the teaching stage and the teaching mechanism is introduced. The teaching ability of strong teachers, improve the speed of algorithm convergence, in the learning stage, step by step learning to improve the students' learning efficiency, and integrate the reverse learning strategy into small probability variation to increase the possibility of the algorithm jump out of the local optimal. Through the experiment simulation, the proposed algorithm is compared with the basic teaching and learning optimization algorithm and particle swarm optimization algorithm. For simultaneous identification of stator resistance, D, q axis inductance and rotor flux linkage have good convergence and reliability.
【作者单位】： 江南大学教育部物联网技术应用工程中心;
【基金】：国家自然科学基金(61572238) 江苏省杰出青年基金(BK20160001)
【分类号】：TM341;TP18

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本文编号：1973843