【摘 要】
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高精度辨识永磁同步电机参数是进行控制器设计的基础。本文借鉴遗传算法中变异操作的思想,提出了一种基于自适应变异概率的混合变异粒子群优化算法,并将其应用于永磁同步电机
【机 构】
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物联网工程学院、江南大学,轻工过程先进控制教育部重点实验室、江南大学
【基金项目】
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国家自然科学基金(61572238);国家高技术研究发展计划(2014AA041505)资助项目
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高精度辨识永磁同步电机参数是进行控制器设计的基础。本文借鉴遗传算法中变异操作的思想,提出了一种基于自适应变异概率的混合变异粒子群优化算法,并将其应用于永磁同步电机参数辨识问题。本文首先在dq坐标系下建立永磁同步电机参数辨识模型,然后将该算法和几种变异粒子群算法用于永磁同步电机参数辨识,并在Matlab/Simulink中进行了对比验证。实验结果表明,该算法能提高定子电阻、d轴电感、q轴电感和转子磁链等参数的辨识精度,为提高永磁同步电机电机控制器性能提供了保证。
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