[发明专利]一种基于改进粒子群算法的异步电机参数辨识方法在审
| 申请号： | 201910988177.X | 申请日： | 2019-10-17 |
| 公开（公告）号： | CN110729937A | 公开（公告）日： | 2020-01-24 |
| 发明（设计）人： | 林梅金;汪震宇;王飞 | 申请（专利权）人： | 佛山科学技术学院 |
| 主分类号： | H02P21/14 | 分类号： | H02P21/14 |
| 代理公司： | 11543 北京八月瓜知识产权代理有限公司 | 代理人： | 李斌 |
| 地址： | 528231 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于改进粒子群算法的异步电机参数辨识方法，包括以下步骤：1，获取异步电机的转速、转子磁链以及定子电流；2，通过改进的粒子群算法，实时获取电机转子时间常数和励磁电感；其中，改进的粒子群算法具体为：在给定的范围内随机生成个维度为的初始种群；通过追踪粒子个体的个体极值和粒子群体的群体极值更新粒子的位置信息；重新计算每一个粒子的适应度值，然后重新对粒子的个体极值和粒子群体的群体极值进行更新赋值；断迭代次数是否达到设置的最大迭代次数，如果达到最大迭代次数则终止运行,实现异步电机参数的辨识及追踪。本发明利用改进的简化粒子群算法，可以对异步电机参数进行稳定、快速而又精确的辨识追踪。 | ||
| 搜索关键词： | 粒子群算法 迭代 粒子 异步电机参数 粒子群体 追踪 辨识 改进 异步电机参数辨识 初始种群 电机转子 定子电流 励磁电感 粒子个体 时间常数 实时获取 随机生成 异步电机 重新计算 转子磁链 适应度 更新 维度 群体 | ||
【主权项】：
1.一种基于改进粒子群算法的异步电机参数辨识方法，包括以下步骤：/n步骤1，获取异步电机的转速、转子磁链以及定子电流；/n步骤2，通过改进的粒子群算法，实时获取电机转子时间常数和励磁电感；/n其中，在步骤2中，通过改进的粒子群算法，实时获取电机转子时间常数和励磁电感的具体方法为：/n2a，在给定的[xmax,xmin]范围内随机生成NP个维度为D的初始种群x；/n2b,通过追踪粒子个体的个体极值和粒子群体的群体极值更新粒子的位置信息；/n2c，重新计算每一个粒子的适应度值，根据计算结果，重新对粒子的个体极值和粒子群体的群体极值进行更新赋值；/n2d,断迭代次数是否达到设置的最大迭代次数，如果达到最大迭代次数则终止运行,实现异步电机参数的辨识及追踪，否则，重复步骤2b至2d。/n
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