【摘 要】
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永磁同步电机广泛应用于工业驱动系统中,开展永磁同步电机参数在线辨识对实现电机高性能控制和可靠状态监测具有重要意义。针对永磁同步电机动态数学模型具有非线性、多参数
【机 构】
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贵州工业职业技术学院机械与电气工程学院
【基金项目】
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贵州省科技合作计划项目([2015]7177)
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永磁同步电机广泛应用于工业驱动系统中,开展永磁同步电机参数在线辨识对实现电机高性能控制和可靠状态监测具有重要意义。针对永磁同步电机动态数学模型具有非线性、多参数、强耦合等特点,从电气系统和机械系统两方面建立了永磁同步电机数学模型,针对参数辨识问题的特点,提出了一个惯性因子的自适应公式,在此基础上,建立了以粒子群算法为框架的自适应粒子群优化算法,对永磁同步电机定子电阻Rs和负载转矩TLd进行了在线辨识,并基于实验平台验证了辨识结果。研究结果表明:自适应粒子群优化算法通过不超过20次迭代就可以发现最优参数,模型参数的估计值和测量值匹配良好,该算法可在其他类型电机的参数辨识中推广应用。
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