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基于双模态自适应小波粒子群的永磁同步电机多参数识别与温度监测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种双模态自适应小波粒子群(Binary-modal adaptive wavelet particle swarm optimization,BAWPSO)的永磁同步电机(Permanent magnet synchronous motor,PMSM)多参数识别与温度监测方法.为了提高算法动态寻优性能,群体被划分为正向学习和反向学习两种模态;对处于不同模态的粒子分别采用正向学习策略与反向学习策略协同求解,扩大了解的搜索空间;同时对粒子个体极值采用自适应小波算子增强学习以提高收敛精度.永磁同步电机参数辨识结果表明所 提方法能够有效地辨识电机电阻,dq轴电感与转子磁链等参数,且能有效追踪系统参数变化值.在辨识出电机定子绕阻值后,根据金属阻值与温度之间的线性 原理间接计算定转子温度,从而实现永磁同步电机系统温度在线监测. 相似文献
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为提高永磁同步电机(Permanent magnet synchronous machine, PMSM)系统参数辨识与状态监测效率,利用图形处理器(Graphics processing unit, GPU)并行计算与 人工免疫技术相结合的研究方法,建立面向永磁同步电机系统基于GPU并行动态学习型 免疫进化的参数估计与状态监测模型.为提高算法的动态跟踪性能,在抗体演化进 程中,通过知识学习策略来引导算法进化过程,首先将抗体群划分为B细胞群、浆细胞 群以及记忆细胞群,对处于不同进化群体中的抗体分别设计免疫综合学习策略、免 疫反向学习策略和高斯学习策略,以增强抗体间的信息交互;接着,应用图形处 理器并行计算技术进一步加速算法求解过程;最后,将所提算法应用于永磁同 步电机系统参数辨识与状态监测中,实验表明,所提方法能同时准确地对电机的定子 电阻、dq轴电感和永磁磁链等系统关键参数进行估计.依据参数变化实现对系统 运行状态进行在线监测与预警.计算结果表明, GPU并行技术能大幅度提高计算效率. 相似文献
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双群体伪并行差分进化算法研究及应用 总被引:13,自引:2,他引:13
为了提高差分进化算法的全局搜索能力和收敛速率,本文提出了一种双群体伪并行差分进化算法.该算法结合差分进化算法DE/best/2/bin变异方式局部搜索能力强、收敛速度快,和DE/rand/1/bin变异方式全局搜索能力强、鲁棒性好的特点,采用串行算法结构实现并行差分进化算法独立进化、信息交换的思想.为使初始化个体均匀分布在搜索空间,提高算法收敛到全局最优解的鲁棒性,提出了一种基于平均熵的初始化策略.典型Benchmarks函数测试和非线性系统模型参数估计结果表明,该方法能显著提高算法的收敛速率和全局搜索能力. 相似文献
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