發(fā)布時(shí)間：2018-06-03 19:02

  本文選題：永磁同步電機(jī) + 參數(shù)辨識(shí)　； 參考：《系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào)》2017年02期

【摘要】：高精度辨識(shí)永磁同步電機(jī)參數(shù)是進(jìn)行控制器設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)。針對(duì)傳統(tǒng)永磁同步電機(jī)參數(shù)辨識(shí)方法中存在辨識(shí)速度慢、精度低等缺陷,提出了一種改進(jìn)教與學(xué)優(yōu)化算法對(duì)永磁同步電機(jī)進(jìn)行參數(shù)辨識(shí)。該算法在教學(xué)階段引入輔導(dǎo)教學(xué)機(jī)制加強(qiáng)教師的教學(xué)能力,提高算法收斂速度,在學(xué)習(xí)階段,采用科目分步學(xué)習(xí)提高學(xué)員學(xué)習(xí)效率,并融入反向?qū)W習(xí)策略進(jìn)行小概率變異來(lái)增加算法跳出局部最優(yōu)的可能性。通過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真表明,與基本教與學(xué)優(yōu)化算法、粒子群算法相比,所提算法對(duì)于同時(shí)辨識(shí)定子電阻,d、q軸電感和轉(zhuǎn)子磁鏈具有較好的收斂性和可靠性。
[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.
【作者單位】： 江南大學(xué)教育部物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用工程中心;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61572238) 江蘇省杰出青年基金(BK20160001)
【分類(lèi)號(hào)】：TM341;TP18

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本文編號(hào)：1973843