改进粒子群算法在永磁同步电动机参数识别中的应用 parameter identification of permanent magnet synchronous motors using improved particle swarm optimization.pdfVIP

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2017-08-13 发布于上海
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改进粒子群算法在永磁同步电动机参数识别中的应用 parameter identification of permanent magnet synchronous motors using improved particle swarm optimization.pdf

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改进粒子群算法在永磁同步电动机参数识别中的应用 parameter identification of permanent magnet synchronous motors using improved particle swarm optimization

幼掣计岔斩∥．触持电棚 2009年第9期 ?……。二／盔吻勿露p钝／狮z殇J卤互…………………………………………………一……………一：……………～二：：，-一=：…一改进粒子群算法在永磁同步电动机参数识别中的应用覃建波，黄开胜，许宁，邱小华，宋湛华 (广东工业大学，广东广州510006) 摘要：应用改进粒子群优化算法(IPSO)来识别异步起动永磁同步电动机起动时的动态模型参数。永磁同步电动机异步起动时的电机动态模型采用状态微分方程表示。与遗传算法(GA)和标准粒子群算法(SPSO)相比较，仿真试验表明改进粒子群算法明显提高了识别参数的准确性，同时表明改进粒子群算法能更好地识别永磁同步电动机起动时动态模型的参数。关键词：粒子群算法；永磁同步电动机；参数识别中图分类号：TM341；TM351文献标识码：A 文章编号：1004-7018(2009)凹一0016-04 ParameterIdentificationofPermanent MagnetSynchronous Motors ParticleSwarm UsingImproved Optimization Zhan-hua Jian-bo，HUANG Xiao-hua，SONG QIN Kai-sheng，XUMng，QIU of (GuangdongUniversityTechnology，Guangzhou510006，China) Abstract：Thisintroducesan swarm and thismethodto paper improvedparticle optimization(IPSO)algorithmapplies identificationof machine was set permanentmagnetsynchronousmotors(PMSM)．The parameter dynamicspresented鹊a differentialwithmachine modelednonlinearfunctionsof current．For of inductances com— time-varyingequations by exciting resultsofidentificationthe thestandard swarm parison，the using particle geneticalgorithm(GA)and optimization(SPSO) werealso isconcludedthattheItX30 the ofidentification provided．It algo