【摘 要】
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为了获取开关磁阻电机（SRM）的精确模型，将SRM的建模问题转化为一种非线性约束优化问题进行模型参数辨识研究，对传统的最小二乘支持向量机（LS．SVM）回归算法进行改进，提出了惩罚因子自
【机 构】
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江苏大学电气信息工程学院,南京工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61074019);江苏省高校优势学科资助项目
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为了获取开关磁阻电机（SRM）的精确模型，将SRM的建模问题转化为一种非线性约束优化问题进行模型参数辨识研究，对传统的最小二乘支持向量机（LS．SVM）回归算法进行改进，提出了惩罚因子自选取的LS—SVM参数辨识算法，并给出了算法的具体实现步骤。设计磁链检测装置获取样机的磁化曲线，利用该实验数据并根据所提算法来辨识SRM模型参数。针对一台12／8极SRM实验样机开展了仿真与实验研究，仿真与实验结果的对比表明该辨识模型精度较高，能够较好地反映SRM的实际工作情况，同时验证了本文的研究方法合理有效。
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