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分析了模拟退火算法和粒子群算法的优缺点,提出了一种利用两种算法优点的混合优化算法,并给出了详细应用步骤。利用异步电动机直接空载起动特性,对异步电动机动态数学模型参数进行了辨识,通过与其他几种算法辨识的结果进行比较,说明模拟退火粒子群优化算法有效地结合了模拟退火算法的全局寻优能力和粒子群算法的快速收敛的特点。 相似文献
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异步电动机可以通过空载实验和短路实验来测定其参数,但仅通过这两个实验无法将定转子漏抗分开。利用异步电动机的T型等效电路,计算出等效阻抗的表达式,同时利用负载实验计算其实际值,并根据两者相等推出定转子漏抗的计算表达式。该方法避免了以往漏抗辨识过程中出现的发散等问题,且计算简单,具有实用价值。文章还对如何减小测量误差,提高辨识精度进行了研究。 相似文献
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针对目前三相异步电动机故障诊断方法存在的局限性及其缺陷,在利用小波包分析提取电动机故障信号特征量基础上,提出基于蝙蝠-粒子群及改进BP算法的异步电动机BP神经网络故障辨识模型,采用蝙蝠-粒子群算法优化BP神经网络结构参数,利用改进BP算法训练BP神经网络.仿真结果分析表明,该BP神经网络模型用于三相异步电动机故障辨识,... 相似文献
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在高精度变频调速系统中,准确的电动机参数是系统性能的保证。论述了基于变频器-电动机系统的电动机静态参数辨识。给出了辨识参数时的控制方法及实验波形,得到了令人满意的参数辨识结果。 相似文献
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介绍了粒子群算法(PSO)及其实现电动机参数辨识的工作原理,总结了应用粒子群算法实现电动机参数辨识的国内研究状况,并指出了粒子群算法在电动机参数辨识领域以离线电动机工程应用为主的发展趋势. 相似文献
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矢量控制异步电动机的自适应控制和参数辨识 总被引:6,自引:0,他引:6
在矢量控制异步电动机数学模型的基础上,针对电机转子电阻和负载转矩变化的不确定性,应用非线性控制的理论,设计了一个渐近跟踪负载转矩和转子电阻实际值的非线性辨识算法,实现了参数的自动跟踪,并建立了非线性自适应控制的方案。仿真结果表明,辨识算法具有快捷准确的优点,使系统具有一定的鲁棒性和较好的稳、动态性能。 相似文献
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基于粒子群优化的超级电容器模型结构与参数辨识 总被引:3,自引:0,他引:3
为了分析超级电容器的动态特性,并准确估计荷电状态、健康状态等信息,需要建立超级电容器模型。提出以系统辨识方法作为建模手段,为克服广义误差准则不能保证模型输出误差最小的缺点,采用输出误差准则并推导出对应的非线性目标函数。应用粒子群优化算法对该目标函数进行优化求解,并获得模型参数。针对结构辨识问题,采用最终输出误差准则计算结构判别指标,通过比较该指标值确定模型最佳阶次。实验和仿真结果表明,所提模型能精确描述超级电容器的动态特性,建模方法可行。 相似文献