改进综合学习粒子群算法的PMSM参数辨识

摘要：

为了解决永磁同步电机( permanent magnet synchronous motor, PMSM)多参数辨识问题,提出一种改进综合学习粒子群优化算法。针对综合学习粒子群算法后期搜索效率低的缺陷,所提算法引入反映粒子状态的增长率算子,通过该算子动态调整综合学习粒子群算法的关键参数,并根据增长率算子判断种群中粒子所处状态,对处于停滞状态的粒子实施高斯扰动,使粒子能在解空间中进行有效搜索。将所提改进算法应用于永磁同步电机多参数辨识,该方法仅需采样电机的定子电流、电压和转速信号。实验结果表明,改进综合学习粒子群优化方法能够准确地辨识PMSM的定子电阻、d轴和q轴电感和永磁体磁链等参数。

关键词：参数辨识、永磁同步电机、粒子群优化算法、高斯扰动、增长率算子

分类号：TM341;TM351(电机)

资助基金：国家自然科学基金61174140;中国博士后面上基金2013M540628;湖南省重点实验室开放基金10K017

在线出版日期：2015-01-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：51-57