文献类型：期刊文章

作　　者：刘细平[1] 胡卫平[1] 丁卫中[1] 徐慧[1] 张云[1]

Liu Xiping;Hu Weiping;Ding Weizhong;Xu Hui;Zhang Yun(School of Electrical Engineering and Automation Jiangxi University of Science and Technology,Ganzhou 341000 China)

机构地区：[1]江西理工大学电气工程与自动化学院,赣州341000

出　　处：《电工技术学报》

基　　金：国家自然科学基金项目(51767009);江西省科技项目(20153BCB23012,20151BBE50109,GJJ160598,20181BAB206035);江西理工大学清江青年英才计划资助。

年　　份：2020

卷　　号：35

期　　号：6

起止页码：1198-1207

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对永磁同步电机(PMSM)多参数辨识困难的问题,该文提出一种初始参数优化的混沌变异小生镜粒子群优化(NCOPSO)算法,并设计一个含有5个待辨识参数(定子绕组电阻,定子绕组交、直轴电感,永磁体磁链,转动惯量)的满秩数学方程组。该算法首先使用粒子群算法优化基本粒子群算法3个初始参数(惯性系数ω,学习因子c1、c2)。再对优化后的粒子群使用小生镜策略,以连续多次迭代适应值变化小的粒子为中心构造一个小生镜群体。最后使用混沌变异策略,在每次迭代过程中,以每个小生镜群体最优粒子为基础迭代生成一个混沌序列,将序列中最优粒子随机替换当前小生镜群体某一粒子,同时对小生镜群体最差粒子进行初始化。经电机仿真与实验验证了该算法的可行性与准确性。

关 键 词：永磁同步电机 参数辨识 粒子群优化 优化初始参数  小生镜  混沌变异  

分 类 号：TM315]