文档名：基于迭代式粒子群优化的永磁同步电机热网络模型参数辨识研究
摘要：针对集总参数热网络模型未知参数多、参数辨识收敛困难的问题,利用永磁同步电机在不同工况下的特性,提出迭代式粒子群优化辨识框架,用实验测量的电机温度场数据,以各节点估计温度与实测温度的均方误差作为目标函数,将并行优化转化为三步串行迭代优化,减少每一步优化变量数,缩小种群规模,避免陷入局部最优.应用于某额定功率70kW电机,得到一般热阻和热容随温度变化的规律,电机损耗、绕组涡流系数和气隙热阻随转速变化的规律.台架实验表明,在综合驾驶工况下,以槽内绕组、端部绕组、永磁体、定子齿和定子轭的温度估计最大误差和平均误差作为评价指标,与实测结果以及传统的采用固定参数的集总参数模型相比,提出的模型精确度高,工况适应性好.
Abstract：Addressingtheproblemofnon-convergentparameteridentificationduetomanyunknownpa-rameters,aframeofiterativeparticleswarmoptimizationwasproposedtoidentifytheparametersinthreeiterativesteps.Usingexperimentallymeasuredmotortemperaturefielddata,withthemeansquareerrorbetweentheestimatedandmeasuredtemperaturesateachnodeastheobjectivefunction,paralleloptimi-zationwastransformedintoathree-stepserialiterativeoptimization.Thenumberofoptimizationvariableswerereducedateachstep,thepopulationsizewasshrunk,andfallingintolocaloptimawasavoided.Theframewasappliedtoafive-nodelumped-parameterthermalnetwork(LPTN)modelofamotorwithratedpowerat70kW.Theidentifiedparametersdemonstratethechangeoftheordinarythermalresist-anceandcapacitieswithtemperature,thechangeofthemotorlosses,theeddy-currentcoefficientofsta-torresistanceandairgapthermalresistancewiththemotorspeed.Theidentificationperformanceiseval-uatedintermsofthemaximumerrorandaverageerroroftemperatureattheactive-winding,end-winding,permanentmagnet,statortoothandstatoryoke.Dynamometerexperimentsconductedundercomprehen-siveoperatingconditionsvalidatethat,comparedwithexperimentalmeasurementsandtraditionallumpedparametermodelsthatadoptfixedparametervalues,theproposedmodelgainshigheraccuracyandbetteradaptabilitytodifferentoperatingconditionscomparedwiththeconventionalLPTNmodelwithfixedpa-rameters.
作者：孟治金 刘宇阳 陈俐Author：MENGZhijin LIUYuyang CHENLi
作者单位：上海交通大学海洋智能装备与系统教育部实验室,上海200240
刊名：电机与控制学报
Journal：ElectricMachinesandControl
年，卷(期)：2024, 28(1)
分类号：TM341
关键词：永磁同步电机 集总参数热网络 温度实时估计 温度依赖性 参数辨识 迭代式粒子群优化
Keywords：permanentmagnetsynchronousmotor lumped-parameterthermalnetwork onlinetempera-tureprediction temperaturedependence parameteridentification iterativeparticleswarmoptimization
机标分类号：TP301.6TM912TP273
在线出版日期：2024年3月5日
基金项目：上海交通大学深蓝计划基于迭代式粒子群优化的永磁同步电机热网络模型参数辨识研究[
期刊论文] 电机与控制学报--2024, 28(1)孟治金 刘宇阳 陈俐针对集总参数热网络模型未知参数多、参数辨识收敛困难的问题,利用永磁同步电机在不同工况下的特性,提出迭代式粒子群优化辨识框架,用实验测量的电机温度场数据,以各节点估计温度与实测温度的均方误差作为目标函数,将并行...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
本文读者也读过
相似文献
相关博文
基于迭代式粒子群优化的永磁同步电机热网络模型参数辨识研究 Iterative particle swarm optimization based parameter identification of lumped-parameter thermal network for permanent magnet synchronous motors
基于迭代式粒子群优化的永磁同步电机热网络模型参数辨识研究.pdf
- 文件大小:
- 6.3 MB
- 下载次数:
- 60
-
高速下载
|
