發(fā)布時間：2018-06-03 19:02

  本文選題：永磁同步電機 + 參數(shù)辨識��； 參考：《系統(tǒng)仿真學報》2017年02期

【摘要】：高精度辨識永磁同步電機參數(shù)是進行控制器設計的基礎。針對傳統(tǒng)永磁同步電機參數(shù)辨識方法中存在辨識速度慢、精度低等缺陷,提出了一種改進教與學優(yōu)化算法對永磁同步電機進行參數(shù)辨識。該算法在教學階段引入輔導教學機制加強教師的教學能力,提高算法收斂速度,在學習階段,采用科目分步學習提高學員學習效率,并融入反向?qū)W習策略進行小概率變異來增加算法跳出局部最優(yōu)的可能性。通過實驗仿真表明,與基本教與學優(yōu)化算法、粒子群算法相比,所提算法對于同時辨識定子電阻,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】： 江南大學教育部物聯(lián)網(wǎng)技術應用工程中心;
【基金】：國家自然科學基金(61572238) 江蘇省杰出青年基金(BK20160001)
【分類號】：TM341;TP18

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