基于比例策略的多目标PSO的感应电机参数辨识

• 作者: 王艳 田娜 纪志成 黄松
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群算法 个体最优项 感应电机 参数辨识 Pareto最优集
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 所属期刊栏目: 仿真建模理论与方法
• 页码范围: 1489-1496
• 分类号: TP18|TM85
• 语种: 中文

摘要

建立了感应电机多参数多目标辨识模型,提出了一种基于 Pareto最优集和比例策略个体最优项的多目标粒子群算法对感应电机参数进行辨识.Pareto最优集不需要考虑各个目标的加权系数,避免了感应电机辨识目标系数选择的主观性,比例策略能更好地平衡从个体最优和全局最优学习经验的能力.通过在Matlab/Simulink中进行验证,结果证明该算法能提高感应电机参数的辨识精度,具有更好的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	纪志成	江南大学物联网工程学院	397	4193	27.0	46.0
3	王艳	江南大学物联网工程学院	110	475	10.0	14.0
6	田娜	江南大学物联网工程学院	19	111	7.0	10.0
7	黄松	江南大学物联网工程学院	6	34	3.0	5.0