改进粒子群算法在异步电机静态参数识别中的应用 application of improved pso in induction motors static parameters identification.pdfVIP

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2017-08-13 发布于上海
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改进粒子群算法在异步电机静态参数识别中的应用 application of improved pso in induction motors static parameters identification.pdf

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改进粒子群算法在异步电机静态参数识别中的应用 application of improved pso in induction motors static parameters identification

胁蒯如咖理论与设计改进粒子群算法在异步电机静态参数识别中的应用覃建波邱小华许宁宋湛华广东工业大学(510006) of PSOinInductionMotorsStaticParametersIdentincation ApplicationImproved XiaohuaXu Zhanhua Qin坍anboQiu Ningsong of GuangdongUniversityTechnology 摘要：提出一种新的粒子群协同优化算法【5】。但是，遗传算法和标准粒子群算法在存在噪 (PsC0)。应用该粒子群协同优化算法实现异步电机静声时辨识结果很不稳定【9】9，辨识成功率(辨识参态参数辨识。在有噪声的情况下，该算法明显改善了标数与实际参数的误差小于一定范围算成功)低。准粒子群算法和基于遗传的粒子群算法，在解决异步电本文着眼于改善电机参数辨识结果的稳定性，提机静态参数辨识问题时，存在识别参数准确性不高、辨高辨识成功率，采用了一种基于标准粒子群算法识成功率低的问题。关键词：粒子群算法异步电机参数辨识的粒子群协同优化算法来辨识参数。 Abstraet：Thisintroducedanew paper improved swarmcollaborative particle optimization(PSCO)algorithm l 粒子协同优化群算法 and thismethodtostatic identification applied parameter ofinduction withthestandard motor．Compared particle 1．1标准粒子群算法181(PSO) swarm andthe swarm optimizationalgorithmparticle basedon hadobvious PSO算法与其它演化算法相似，也是基于群 optimizationgeneticalgorithm，It demonstratedthatthe 体的【6】【7】，根据对环境的适应度将群体中的个体 advantage．Emulationexperiments PSC0 the of algorithmremarkablyimprovedaccuracy S 移动到好的区域。PO算法将每个个体看作D维 and identification increasedthesuccessrateof parameters 有哪些信誉好的足球投注网站空间中的一个没有体积的粒子，在有哪些信誉好的足球投注网站空间 identificationresultswhenthenoiseexisted．中以一定的速度飞行。这个速度根据它本身的飞