典型文献
改进灰狼优化算法的永磁同步电机多参数辨识
文献摘要：
针对永磁同步电机(PMSM)参数辨识算法存在辨识精度低、同时辨识多参数困难等缺点,提出一种基于正态云模型的灰狼优化算法(CGWO).首先采用Fuch映射和反向学习策略产生多样性强的初始种群;其次,采用一种非线性递减收敛因子更新公式,使得算法的全局搜索和局部开发能力实现平衡;最后,采用正态云模型对灰狼群体进行位置更新和深度开发,同时通过云模型参数的自适应调整来增强局部寻优能力,改善传统灰狼优化算法易陷入局部最优导致精度下降的问题.利用基准测试函数对CGWO算法进行性能评估,在dq坐标系建立PMSM满秩离散模型,给定适应度函数,比较实际模型输出值与辨识模型输出值得到相应的适应度值,再结合CGWO算法实现参数辨识.经仿真与实验表明,CGWO算法对于PMSM参数辨识具有更好的精确性、收敛性和稳定性.
文献关键词：
永磁同步电机;灰狼优化算法;参数辨识;基准测试函数;正态云模型;Fuch映射
中图分类号：
作者姓名：
张铸;姜金美;张小平
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;姜金美;张小平-.改进灰狼优化算法的永磁同步电机多参数辨识)[J].电机与控制学报,2022(10):119-129
A类：
B类：
改进灰狼优化算法,永磁同步电机,多参数辨识,PMSM,参数辨识算法,辨识精度,正态云模型,CGWO,Fuch,反向学习策略,初始种群,非线性递减,减收,收敛因子,全局搜索,局部开发,狼群,位置更新,深度开发,自适应调整,寻优能力,局部最优,基准测试函数,性能评估,dq,坐标系建立,离散模型,适应度函数,模型输出,辨识模型,适应度值,算法实现,精确性,收敛性
AB值：
0.311505
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