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永磁同步电机的电磁参数会随着温度和磁路等因素的变化而变化,参数辨识的准确度对电机控制系统性能有重要影响,而传统的辨识算法存在收敛速度慢,辨识精度低等缺陷.针对该问题,可以采用一种基于粒子群算法的参数辨识方法.该方法输入参数测量简单,可同时对电阻、电感、磁链三个参数准确辨识,同时引入小生境技术和粒子群改进策略,可以克服基... 相似文献
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针对永磁同步电机多参数辨识方法问题,在基于电机电压方程建立的非线性数学模型的基础上,给出了一种带有差分变异策略的粒子群优化算法实现对永磁同步电机定子电阻、dq轴电感和永磁体磁链的辨识。该算法为解决学习因子和惯性权重独立调整削弱了算法的智能性问题,提出状态因子来使惯性权重非线性调整,通过分析将学习因子表示为权重的logistic回归分析型函数,使其随权重动态调整;为解决电机的非线性模型带来种群多样性的丧失,引入差分进化算法中的交叉变异策略产生候选解,并融合交叉算子为提高算法的全局搜索能力创造了可能性。通过实验仿真,与两种改进的粒子群算法在不同工况下进行对比,验证该改进的算法对提高辨识精度和速度有一定效果,算法具有可靠的收敛性和鲁棒性。 相似文献
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改进综合学习粒子群算法的PMSM参数辨识 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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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70 kW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。 相似文献
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针对一类元启发式优化算法辨识永磁同步电机(PMSM)参数存在易陷入局部最优,从而导致辨识结果精度不高的问题,提出了一种结合自适应正态云模型的樽海鞘群辨识算法(CSSA)。该算法以标准樽海鞘群算法为基础,在樽海鞘追随者位置更新阶段引入自适应正态云模型,使算法初期的种群多样性得到改善,提高了全局开发能力,避免陷入局部最优;随着迭代次数增加,通过自适应调整正态云模型熵值,优化了算法后期的局部开发能力,使其收敛精度得到提高。参数辨识模型只需测量计算获得永磁同步电机的电流、电压以及角速度信息,再将改进算法通过适应度函数在辨识模型中寻优得到辨识结果。仿真与实验结果表明,提出的算法可以对永磁同步电机参数进行快速、稳定且准确的辨识。 相似文献
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嵌入式永磁同步电机自适应在线参数辨识 总被引:3,自引:1,他引:3
针对嵌入式永磁同步电机参数辨识问题,提出一种自适应在线参数辨识方法,可在同一模型中对定子电阻、d轴电感、q轴电感和永磁体磁链进行辨识.该方法基于模型参考自适应系统,在同步旋转d-q坐标系下,构造出q轴电流自适应观测器,利用q轴电流观测误差,借助Lyapunov超稳定理论建立参数的辨识模型并推导出待辨识参数的自适应律,保证了特定条件下系统的稳定性和辨识参数的收敛性,解决了参数在线辨识算法的鲁棒性差、算法复杂等问题.仿真和实验结果表明,辨识参数能够在较短的时间内收敛到真实值附近,并且具有较小的误差. 相似文献
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高精度辨识永磁同步电机参数是进行控制器设计的基础。本文借鉴遗传算法中变异操作的思想,提出了一种基于自适应变异概率的混合变异粒子群优化算法,并将其应用于永磁同步电机参数辨识问题。本文首先在dq坐标系下建立永磁同步电机参数辨识模型,然后将该算法和几种变异粒子群算法用于永磁同步电机参数辨识,并在Matlab/Simulink中进行了对比验证。实验结果表明,该算法能提高定子电阻、d轴电感、q轴电感和转子磁链等参数的辨识精度,为提高永磁同步电机电机控制器性能提供了保证。 相似文献
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基于协同粒子群算法的PMSM在线参数辨识 总被引:1,自引:0,他引:1
在永磁同步电动机的参数辨识中,辨识算法过于复杂和待辨识参数相互耦合的问题始终未得到彻底的解决。在保持粒子群算法简单易实现优点的基础上,提出了一种基于协同粒子群算法在线辨识永磁同步电动机的电气参数Rs,L,Ψf和机械参数J,TL。仿真结果表明该算法能准确地在线辨识待辨识的5个电机参数,解决了5个参数相互耦合而造成的辨识不准问题,验证了算法的有效性。 相似文献
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永磁同步电机(PMSM)参数受所处环境等非线性因素的影响而变化,因此需要根据电机参数的不同调节控制系统,以达到更优的控制性能。针对不同电机的参数不同且无法实现快速手动测量的问题,提出一种无位置传感器PMSM的新型分步式参数辨识系统。系统分阶段采用伏安法计算电阻并采用高频电压注入法计算电机的电感和磁链,实现了无位置传感器的控制条件下,内置式PMSM的参数自动辨识。最后通过MATLAB/Simulink搭建仿真模型,验证了新型分步式参数辨识系统的可靠性并通过试验验证了系统的准确性。 相似文献
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基于粒子群优化模糊控制器永磁同步电机控制 总被引:21,自引:0,他引:21
电动汽车由于没有噪声,没有废气污染而受到城市居民的欢迎。而永磁同步电机在交流电机中具有很高的转动惯量,从而在电动汽车中广泛应用。该文提出了一种新的永磁同步电机控制策略,即利用粒子群算法对模糊控制器的3个比例因子参数ka、kb、ku进行全局优化,充分发挥模糊控制器的鲁棒性。为了验证该方法的有效性,利用Matlab仿真工具进行仿真验证,观察控制系统的一阶动态响应。结果表明,系统具有很强的鲁棒性,能够很好的跟踪负载变化,动态响应快,速度跟随准确;利用DSPF240仿真器搭建实验电路,并将整个优化过程分为3个阶段,减少计算量,以提高运算速度,实验结果初步验证了粒子群优化方法在电动汽车领域应用的可行性。 相似文献
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永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)参数的实时准确获取,是实现PMSM高性能控制、可靠状态监控的重要前提和早期故障诊断的有效手段,为此,PMSM参数辨识技术获得众多学者的广泛研究关注且取得了长足发展,呈现出大量的研究和应用成果。该文在对既有文献归纳梳理的基础上,首先分析PMSM参数变化的原因,总结PMSM单参数和多参数辨识的技术成果,再对PMSM辨识方法进行归纳和比较,最后,揭示PMSM参数辨识过程中亟需关注的研究问题并展望其未来的发展方向,旨在实现PMSM系统的高效可靠运行。 相似文献