文献类型：期刊文章

作　　者：林国汉[1,2] 章兢[1] 刘朝华[3] 赵葵银[2]

机构地区：[1]湖南大学电气与信息工程学院,湖南长沙410082 [2]湖南工程学院电气信息学院,湖南湘潭411101 [3]湖南科技大学信息与电气工程学院,湖南湘潭411201

出　　处：《电机与控制学报》

基　　金：国家自然科学基金(61174140);中国博士后面上基金(2013M540628);湖南省重点实验室开放基金(10K017)

年　　份：2015

卷　　号：19

期　　号：1

起止页码：51-57

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CSA、CSCD、CSCD2015_2016、EI(收录号：20150700524907)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了解决永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)多参数辨识问题,提出一种改进综合学习粒子群优化算法。针对综合学习粒子群算法后期搜索效率低的缺陷,所提算法引入反映粒子状态的增长率算子,通过该算子动态调整综合学习粒子群算法的关键参数,并根据增长率算子判断种群中粒子所处状态,对处于停滞状态的粒子实施高斯扰动,使粒子能在解空间中进行有效搜索。将所提改进算法应用于永磁同步电机多参数辨识,该方法仅需采样电机的定子电流、电压和转速信号。实验结果表明,改进综合学习粒子群优化方法能够准确地辨识PMSM的定子电阻、d轴和q轴电感和永磁体磁链等参数。

关 键 词：参数辨识 永磁同步电机 粒子群优化算法 高斯扰动  增长率算子  

分 类 号：TM341] TM351