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基于有效信息迭代快速粒子群优化算法的永磁同步电机参数在线辨识
文献摘要：
为解决采用粒子群优化算法(PSO)辨识永磁同步电机(PMSM)参数存在的计算量大、运行时间长的问题,提出一种基于有效信息迭代的快速粒子群优化算法(FPSO),该算法在最大转矩电流比(MTPA)控制策略下在线对永磁同步电机参数进行快速辨识.基于动态电压方程构建新的适应度函数,并通过迭代有效电机参数信息和增添新的迭代终止条件改进标准粒子群优化算法(SPSO)的收敛快速性.为了克服电压估算误差对辨识精度的影响,在非线性补偿算法的基础上,讨论一种剔除电流过零一定范围内数据的预处理方案.实验结果表明,在不影响系统正常运行的情况下,实现了对永磁同步电机的交、直轴电感和永磁体磁链的快速辨识,且辨识结果具有较高的精度.
文献关键词：
永磁同步电机;参数辨识;粒子群优化算法;数据预处理
中图分类号：
作者姓名：
李婕;杨淑英;谢震;张兴
作者机构：
合肥工业大学电气与自动化工程学院 合肥 230009
文献出处：
引用格式：
[1]李婕;杨淑英;谢震;张兴-.基于有效信息迭代快速粒子群优化算法的永磁同步电机参数在线辨识)[J].电工技术学报,2022(18):4604-4613
A类：
B类：
有效信息,粒子群优化算法,永磁同步电机,电机参数在线辨识,PMSM,计算量,运行时间,FPSO,最大转矩电流比,MTPA,下在,适应度函数,参数信息,准粒子,SPSO,快速性,辨识精度,非线性补偿,补偿算法,流过,过零,预处理方案,影响系统,直轴电感,永磁体磁链,参数辨识,数据预处理
AB值：
0.294554
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