文档名：基于改进混沌粒子群优化算法的永磁同步电机参数辨识
摘要：针对永磁同步电机(PMSM)在参数辨识过程中由于粒子容易早熟和陷入局部最优而导致辨识精度不高的问题,提出了一种改进混沌粒子群优化(ICPSO)算法,并将其应用在PMSM多参数辨识中.该算法通过对混沌算法和粒子群优化(PSO)算法结合并优化,且在算法中融入精英免疫原理,处于中间的粒子进行免疫升级,此举不仅扩大了粒子在种群中的搜索范围,而且在一定程度上克服了粒子早熟、不易跳出局部最优的问题.该算法对标准测试函数进行试验,且与PSO算法和混沌粒子群优化(CPSO)算法在参数辨识中的效果相比较,得出定子电阻、dq轴电感和转子磁链电磁参数,从而证明该算法的有效性.
作者：陈强 蔡琦盼 邓博仁Author：CHENQiang CAIQipan DENGBoren
作者单位：江西理工大学电气工程与自动化学院,江西赣州341000
刊名：传感器与微系统 ISTICPKU
Journal：TransducerandMicrosystemTechnologies
年，卷(期)：2023, 42(4)
分类号：TP391TM351
关键词：永磁同步电机 参数辨识 混沌粒子群优化 免疫算法
机标分类号：TP301.6TM351TP18
在线出版日期：2023年5月9日
基金项目：基于改进混沌粒子群优化算法的永磁同步电机参数辨识[
期刊论文] 传感器与微系统--2023, 42(4)陈强 蔡琦盼 邓博仁针对永磁同步电机(PMSM)在参数辨识过程中由于粒子容易早熟和陷入局部最优而导致辨识精度不高的问题,提出了一种改进混沌粒子群优化(ICPSO)算法,并将其应用在PMSM多参数辨识中.该算法通过对混沌算法和粒子群优化(PSO)算...参考文献和引证文献
参考文献
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