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改进樽海鞘群算法的永磁同步电机多参数辨识
文献摘要：
针对一类元启发式优化算法辨识永磁同步电机(PMSM)参数存在易陷入局部最优,从而导致辨识结果精度不高的问题,提出了一种结合自适应正态云模型的樽海鞘群辨识算法(CSSA).该算法以标准樽海鞘群算法为基础,在樽海鞘追随者位置更新阶段引入自适应正态云模型,使算法初期的种群多样性得到改善,提高了全局开发能力,避免陷入局部最优;随着迭代次数增加,通过自适应调整正态云模型熵值,优化了算法后期的局部开发能力,使其收敛精度得到提高.参数辨识模型只需测量计算获得永磁同步电机的电流、电压以及角速度信息,再将改进算法通过适应度函数在辨识模型中寻优得到辨识结果.仿真与实验结果表明,提出的算法可以对永磁同步电机参数进行快速、稳定且准确的辨识.
文献关键词：
永磁同步电机;元启发式优化算法;参数辨识;正态云模型;自适应云模型;樽海鞘群算法
中图分类号：
作者姓名：
张铸;张仕杰;饶盛华;张小平;王静袁
作者机构：
湖南科技大学 信息与电气工程学院,湖南 湘潭411201;湖南科技大学 海洋矿产资源探采装备与安全技术国家地方联合工程实验室,湖南 湘潭411201
文献出处：
引用格式：
[1]张铸;张仕杰;饶盛华;张小平;王静袁-.改进樽海鞘群算法的永磁同步电机多参数辨识)[J].电机与控制学报,2022(08):139-146
A类：
CSSA,自适应云模型
B类：
樽海鞘群算法,永磁同步电机,多参数辨识,元启发式优化算法,PMSM,局部最优,正态云模型,追随者,位置更新,种群多样性,迭代次数,自适应调整,云模型熵,局部开发,收敛精度,辨识模型,测量计算,角速度,速度信息,改进算法,适应度函数,电机参数
AB值：
0.223452
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