基于云模型的改进粒子群PMSM参数辨识算法

• 作者: 时维国 闫小宇
• 来源期刊: 大连交通大学学报
• 关键词: 永磁同步电机 粒子群优化算法 云模型 参数辨识 高频信号注入
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 电气信息工程
• 页码范围: 113-119
• 页数: 7页
• 字数: 5287字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13291/j.cnki.djdxac.2019.01.025

摘要

针对永磁同步电机传统参数辨识方法存在的缺陷,提出了一种基于云模型的改进粒子群参数辨识算法.该算法首先采用高频电压注入法建立高频电压方程,通过滤波处理获取高低频信号构建四阶满秩实时电机辨识模型;将云模型理论与粒子群算法相结合,采用正态云发生器对粒子进化变异操作建模,实现了自适应动态调节粒子的搜索范围,有效克服早熟收敛,保证了辨识参数为全局最优解.实验表明该辨识方法寻优能力强,搜索精度高,稳定性好,具有良好的动态性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	时维国	大连交通大学电气信息工程学院	34	93	6.0	8.0
2	闫小宇	大连交通大学电气信息工程学院	5	5	2.0	2.0