改进樽海鞘群算法的永磁同步电机多参数辨识

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。     

基于自适应正态云模型的引力樽海鞘群算法

针对樽海鞘群算法(salp swarm algorithm,SSA)在求解复合问题时存在收敛速度慢和容易陷入局部最优等缺点,提出一种结合引力搜索技术与正态云发生器的樽海鞘群算法(cloud gravitational SSA,CGSSA).在更新樽海鞘领导者位置阶段引入引力搜索算法(gravitational sear...     

基于FOA-RBF的管状开关磁阻直线电机直接瞬时出力控制

以车辆主动悬架系统为应用背景,针对径向磁通的管状开关磁阻直线电机提出了一种基于果蝇算法优化径向基神经网络模型(FOA-RBF)的直接瞬时出力控制方法。利用台架测量得到的电机出力样本对FOA-RBF进行离线训练,完成电流、动子位置到出力的非线性映射,构造出基于FOA-RBF的出力观测器对电机出力进行实时在线估算,并与出力分配函数相结合,实现相邻两相出力目标值的动态调整,有效地抑制了出力波动并降低了各相电流峰值。该控制方法利用了FOA-RBF神经网络泛化和逼近能力强的优点,出力计算速度快、精度高,满足实时控制要求。基于台架实际测量的电机出力和电磁特性,结合运动方程在MATLAB/Simulink环境中构建了系统仿真模型,并对提出的控制策略进行了仿真验证。最后搭建实验平台对电机动态性能进行了测试,进一步验证了FOA-RBF出力估算和控制算法的有效性。     

开关磁阻电机绕组气隙建模及最佳气隙宽度确定方法

针对开关磁阻电机定子槽内双绕组间因存在不规则气隙而导致其温度场分析建模困难的问题,提出一种双绕组气隙的改进建模方法。分析了电机双绕组间气隙总截面积的计算方法,研究了双绕组气隙的模型结构与最佳气隙宽度的确定方法,在此基础上建立了开关磁阻电机的三维有限元模型,并采用有限元法对其温度场进行了分析,得到开关磁阻电机的温度场分布,通过对不同气隙宽度下的温度场分析并采用数值拟合方法得到其气隙宽度与相应温度间的函数关系,利用该函数关系及相应的实测温度值,即可得到双绕组气隙模型的最佳气隙宽度,该方法因有效提高了开关磁阻电机温度场分析结果的准确性,因而具有较好的应用价值。